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Kalman Filter zur Rekonstruktion von Messsignalen Denis Schetler 15. Dezember 2006

Kalman Filter zur Rekonstruktion von Messsignalen Denis Schetler 15. Dezember 2006. Agenda. 360° Laserscanner. Kalman Filter Motivation Anwendungsbereiche Funktionale Übersicht Beispiel: Wurfparabel Objektverfolgung Zusammenfassung Ausblick Masterarbeit Externe Motivation.

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Kalman Filter zur Rekonstruktion von Messsignalen Denis Schetler 15. Dezember 2006

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Presentation Transcript

  1. Kalman Filter zur Rekonstruktionvon MesssignalenDenis Schetler15. Dezember 2006

  2. Agenda 360°Laserscanner • Kalman Filter • Motivation • Anwendungsbereiche • Funktionale Übersicht • Beispiel: Wurfparabel • Objektverfolgung • Zusammenfassung • Ausblick Masterarbeit • Externe Motivation

  3. FAUST Projekt Ein Sensortyp reicht für robuste Objektverfolgung nicht aus! Sensordatenfusion Laserscanner + horizontaler Schnitt der Fahrbahn + Genauigkeit der Abstandsbestimmung - Straßenmarkierung und Schilder • Kamera • + Enthält alle Informationen • - Begrenzter Öffnungswinkel • - Aufwendige Verarbeitung • - Wetter und Licht • - Genauigkeit der Abstands- • bestimmung

  4. FAUST Projekt

  5. 1. Kalman Filter: optimale Schätzwerte für die Systemszustandsgröße x

  6. 2. Motivation • Überholvorgang:Objektverfolgung basierend auf Laserscanner, Radar oder Bildverarbeitung • Berichte zu Forschungsprojekten vom „3rd International Workshop on Intelligent Transportation“ in Hamburg März 2006z.B.: Intersection Safety • Masterarbeit Bremsassistent und AusweichassistentStandard: Moving Average Filter durch Kalman Filter ersetzen.

  7. 3. Anwendungsbereiche • Messsignalverarbeitung • System- und Messrauschen unterdrücken • Schätzen des „wahren“ Systemzustands • Bildverarbeitung • Objektverfolgung, anhand von Kanten im Bild • Positionsbestimmung, anhand von Landmarken • Fahrer-Assistenz-Systeme • Bilddatencodierung • Höherer Datenkompressionsfaktor bei MPEG4 durch Segmentierung der bewegten Objekte und deren präzisen Bewegungsschätzung

  8. 4. Funktionale Übersicht:

  9. 4. Zustandsbeobachter nach Luenberger u(t) : Soll v x(t) : Zustandsvektor y(t) : Abstandswerte, Drehgebermesswerte A : Systemmatrix B : Eingangsmatrix H : Ausgangsmatrix L : Rückführmatrix r : Rückführvektor

  10. 4. Diskrete System- und Messgleichung

  11. 4. Regelschleife des Kalman Filters

  12. 4. Rekursive Arbeitsweise

  13. 5. Simulationsbeispiel: Ideale Wurfparabel

  14. vx : vy : x : 5.1 Diskrete Systemzustandsgleichung

  15. 5.1 Diskrete Systemzustandsgleichung y : Trapezintegration: Integration aus vy:

  16. Die stochastische Systemzustandsgleichung: Die Messgleichung: 5.2 Gleichungssystem für die Wurfparabel

  17. Startschätzung des Systemzustands Startschätzung der Fehlerkovarianzmatrix Varianz des Messfehlers Systemrauschen (Luftwirbel) 5.3 Die Simulationsparameter (allgemein)

  18. Abtastintervall Messung bei k = 0 Erdbeschleunigung 5.3 Die Simulationsparameter (speziell Beispielrechnung)

  19. 5.4 Beispielrechnung für Schritt 0

  20. 5.4 Beispielrechnung für Schritt 0

  21. Abtastintervall Messung x_mes = x_ideal y_mes = y_ideal + random random entspricht Zufallswert von -0,1 bis +0,1 sollte y_mes negativ sein, dann y_mes = 0 Erdbeschleunigung 5.3 Matlab-Simulationsparameter

  22. 5.5 Matlab-Simulationsergebnis blau: Ideale Wurfparabel grün: Messpunkte rot: Wurfparabel rekonstruiert durch Kalman Filter

  23. Störsimulation: Kurzzeitige Verdeckung der Objektbahn 6 Objektverfolgung blau: Ideale Wurfparabel grün: Messpunkte rot: Wurfparabel rekonstruiert durch Kalman Filter

  24. 6 Objektverfolgung Lösung: Suchfenster außerhalb des Suchfenster: Rk = 1 blau: Ideale Wurfparabel grün: Messpunkte rot: Wurfparabel rekonstruiert durch Kalman Filter

  25. Übersichtzum diskreten Kalman-Filter • Simulationsbeispiel • + rekursives Filter, gut für Echtzeitanwendungen • o Systemzustände müssen durch die Messung beobachtbar sein • - Achten auf nötige numerische Genauigkeit des Systems 7. Zusammenfassung

  26. Sensordatenfusion von Laserscanner und Kamera • Objektverfolgungbasierend auf das Kalman Filter für Fahrerassistenzsysteme • Dynamisches Modell für das Fahrzeug • Moving Average Filter im Faust durch Kalman Filter ersetzen. 8. Ausblick Masterarbeit

  27. 9. Externe Motivation: Siemens VDO Automotive

  28. 9. Externe Motivation: Ibeo

  29. [1] Föllinger, O.: Regelungstechnik, 8., überarbeitete Auflage, 1994, Hüthig [2] Nischwitz, A., Haberäcker, P.: Masterkurs Computergrafik und Bildverarbeitung, 1. Auflage, 2004, Friedr. Vieweg Sohn Verlag/GWV Fachverlage GmbH, Wiesbaden [3] Kirchner, A.: Dissertation, Sensordatenverarbeitung eines Laserscanners für autonome Fahrfunktionen von Kraftfahrzeugen, 2000, Universität der Bundeswehr Hamburg [4] Stüker, D.: Dissertation, Heterogene Sensordatenfusion zur robusten Objektverfolgung im automobilen Straßenverkehr, 2003, Carl von Ossietzky-Universität Oldenburg [5] Cordes, S.: Masterarbeit, Automatischer Bremsassistent auf Basis einer Laserscanner-Abstandserfassung für ein fahrerloses Transportsystem, 2006, HAW-Hamburg [6] www.siemensvdo.de [7] www.ibeo-as.com Literatur

  30. Vielen Dank für die Aufmerksamkeit

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