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Karten-basierte Lokalisierung für automatisierte Fahrzeuge anhand von LiDAR-Feature

Kolloquium

Abstract:
Lokalisierung spielt eine wichtige Rolle für die Entwicklung automatisierter Fahrzeuge. Teilprobleme des autonomen Fahrens, wie die Prädiktion von dynamischen Objekten und die Trajektorienplanung, stützen sich auf Karteninformationen. Dadurch ist eine Karten-relative Lokalisierung unabdingbar. Zusätzlich wird in vielen Fällen eine globale Ortung der Fahrzeuge im Zusammenhang mit kooperativen Fahrfunktionen benötigt.
Häufig ruhen Lokalisierungslösungen auf statischen, semantischen Objekten, wie Straßenschildern oder Häuserkanten (Landmarken). Um unabhängig von diesen Infrastrukturelementen zu sein, wird in dieser Arbeit ein generalisiertes Konzept zur Realisierung einer Feature-basierten Lokalisierung anhand von Light Detection and Ranging (LiDAR) Sensoren entwickelt, die auch ohne präzise Semantik der Feature auskommt.
Hierfür werden nicht-semantische Muster für jeden Punkt der LiDAR-Punktwolke bestimmt. Ein solches Muster eines Punktes ist definiert durch einen Deskriptor, der charakteristische Beziehungen zwischen Abtastpunkten innerhalb der lokalen Nachbarschaft um den jeweiligen Punkt beschreibt. Da sich nicht jeder Punkt einer Punktwolke für die Lokalisierung eignet, wird in dieser Arbeit ein automatisiertes Verfahren zur Detektion signifikanter und persistenter Charakteristiken bzw. Feature anhand deren Positionen und Muster vorgeschlagen und umgesetzt. Das Extrahieren der Feature findet sowohl zu Laufzeit im Fahrzeug als auch zur Erstellung einer global referenzierten Feature-Karte statt. Ein Abgleich zwischen den live detektierten und aus der Karte gelesenen Feature liefert die fahrzeugeigene Pose. In dieser Arbeit werden die Feature in einen Graphen-basierten SLAM Ansatz integriert einem dem Stand der Technik entsprechenden Lokalisierungsalgorithmus. Dieser Algorithmus berechnet neben der Fahrzeugpose auch Hypothesen
zum Update der Karte.
Mit den Untersuchungen der Teilschritte kann gezeigt werden, dass durch die Nutzung von nicht-semantischen Feature eine funktionsfähige Lokalisierung möglich ist. Analysen der Genauigkeit, Robustheit und Szenarienabdeckung sowie eine Gegenüberstellung der Anwendung des hier behandelten Ansatzes im Vergleich zu etablierten Landmarken-basierten Verfahren werden in der Arbeit ebenfalls untersucht.
Betreuer: Prof. Dr. Frank Köster

Beginn

16. Dezember 2019, 16:15

Veranstalter

Constanze Hungar, Universität Oldenburg

Ort

OFFIS, Escherweg 2, Raum F 02

Wezsbmaster6o (marc4ijo.grawundl+er@uolm5ot.dezw) (Stand: 07.11.2019)