Project Description
Zur Algorithmenentwicklung oder -absicherung ist es komfortabel, wenn das gewünschte Resultat (das “Soll”) bekannt ist. Bei der Messung von realen Situationen ergeben sich eine Vielzahl von kleinen, untergeordneten Nebeneffekten, welche das Ergebnis beeinflussen oder verfälschen. Für viele Anwendungsfälle ist dieser hohe Detailgrad nicht nötig, oftmals nicht gewünscht.
Idealer Weise hat man synthetische Testdaten, welche ein fehlerfreie Datenbasis für die Entwicklung von neuen Algorithmen oder statistischer Absicherung von bestehenden Algorithmen, ermöglichen. Wir können Ihnen eine virtuelle Testumgebung für Lidarsensoren anbieten, mit welcher Sie Daten erzeugen, die Ausgangsbasis für Ihre Algorithmen sind.
Technik
Basierend auf der OpenSource Software Blender, wurde von Gschwandtner et. al. mit BlenSor eine Erweiterung geschaffen, die es ermöglicht, Daten von Lidarsensoren in beliebig komplexen Situationen zu generieren.
Bild unter CC-BY2.0 Lizenz: Velodyne High-Def LIDAR von jurvetson bei Flickr
Umfeld
Das zu Grunde liegende Modell, die “reale Umgebung”, kann beliebig komplex werden. Gleiches gilt auch für die Fahrzeugdynamik.
Fahrzeugdynamik
Die Fahrzeugdynamik kann ebenfalls beliebig detailgetreu nachgebildet werden, je nach Anforderung.
Messung
Die virtuelle Messung erfolgt durch algorithmische Nachbildung des physikalischen Prinzips, d.h. der Lichtstrahl wird von einer Diode ausgehend über einen rotierenden Spiegel abgelenkt in Messrichtung ausgesendet und bei entsprechendem Auftreffwinkel reflektiert. Normalverteilte Störungen bzw. bauartbedingte Ungenauigkeiten der Strecken- sowie Winkelinformation wird mit modelliert.
Es ist sogar möglich durch Glasscheiben hindurch zu messen, somit keine Entfernungsinformation dafür zu erhalten.
- ibeo Lux
- Velodyne HDL-64E S2
- TOF Cameras
- beliebiger generischer Lidar (frei wählbare Varianz, Auflösung, Maximalreichweite für Winkel/Entfernung)
Noch nicht implementiert ist “MultiBeam”, d.h. das mehrfache Messen einer Reflektionen, wie es beispielsweise beim ibeo Lux in der Realität ist. Die Zusatzinformation zum Punktstatus (“dirt, ground, …”) sind ebenfalls nicht verfügbar.
Die Datenerhebung ist nicht für Echtzeitanwendungen geeignet, da bei komplexeren Modellen erhöhter Rechenaufwand notwendig ist.
Daten
Nach der Simulation stehen von allen bewegten Objekten die Bewegungsinformationen (Koordinaten) zur Verfügung. Die Laserscanner-Daten sind als Point Cloud Datei (.pcd) für jeden Messzeitpunkt vorhanden und können in gängige Software zur Weiterverarbeitung eingelesen werden.
Beispielsweise zur Weiternutzung als Occupancy Grid via Octomap:
Octomap Repräsentation
Vorteile auf einen Blick
- Simulation von Szenarien möglich, die sicherheitskritisch sind (Beinahekollisionen)
- Komplexe Situationen mit vielen verschiedenen Teilnehmern ohne personellen Aufwand
- Quantitative Analyse von Algorithmen
- Enorme Wiederholgenauigkeit
- keine teure Anschaffung/Betrieb von Lidarsensoren notwendig
