Umgebungsmodellierung mit Radarsensoren und gestörten Sichtbedingungen

Ein mobiler Roboter benötigt ein Abbild seiner Umgebung, um eine autonome Navigation durchzuführen. Dieses Abbild, das sogenannte Umgebungsmodell, kann Objekte und Landmarken oder abstrakte Informationen beinhalten, wie topologische Beziehungen. Für diesen Zweck muss der Roboter mit seiner Sensorik sein Umfeld erfassen und die Sensordaten aufbereiten. Dabei stellen feste und flüssige Schwebeteilchen (Aerosole) für die mobile Robotik ein Problem dar. Zum Beispiel verdeckt aufgewirbelter Staub die Sicht für RGB-Kameras in der Agrar- und Bergbaurobotik, Rauch und Feuer beeinträchtigt die Messwerte von LiDAR-Scannern in der Search-and-Rescue-Robotik und schlechte Witterungsbedienungen (Regen, Schnee, Nebel) sind typische Probleme für autonome Straßenfahrzeuge. Dementsprechend liefern populäre Sensoren, wie LiDAR-Scanner, unter diesen Bedingungen nicht genügend brauchbare Messwerte, um die Kernkompetenzen eines autonom fahrenden Systems (Kartierung, Lokalisierung und Navigation) auszuführen. Daher ist die Integration von Sensortypen, die nicht von Aerosolen beeinträchtigt werden, erforderlich, um auch hier Umgebungsmodelle zu erstellen. In diesem Zusammenhang beschäftigt sich diese Arbeit mit dem Einsatz von Radar auf dem Gebiet der Kartierung und Lokalisierung. Zum einen werden neue Radarmessprinzipien zur Umgebungsmodellierung in der mobilen Robotik untersucht, zum anderen LiDAR-Radar-Fusionsverfahren vorgestellt. Durch die Fusionierung von Radar- und LiDAR-Messungen lassen sich besonders in Umgebungen mit wechselhaften Sichtbedingungen die Vorteile beider Sensoren kombinieren. Hierfür werden drei Fusionsverfahren und ein SLAM-Verfahren ausführlich beschrieben und evaluiert. Die dargestellten Fusionsverfahren ermöglichen es, Umgebungen zu kartieren, in denen sowohl LiDAR- als auch Radar-Scanner allein nicht erfolgreich wären. Mit der durch die fusionierten Daten ermittelten Konzentrationsgröße wird die Verteilung von Aerosolen beschrieben und parallel zu dem vorgestellten SLAM-Verfahren mit einem Finite-Differenzen-Modell in das Umgebungsmodell eingetragen

Relevanzbasierte Nachrichtenselektion für die serientaugliche Integration von Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Kommunikation

Die Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Kommunikation ermöglicht neue Anwendungen durch den direkten Austausch von Informationen zwischen Fahrzeugen. In den vergangenen Jahrzehnten wurde dazu intensiv geforscht und eine standardisierte Technologie auf der Grundlage von WLAN geschaffen. Die Fahrzeuge erfassen damit andere Verkehrsteilnehmer in ihrem Umfeld, auch über Sichthindernisse hinweg. Bei der Umsetzung von Seriensystemen stehen die Fahrzeughersteller vor der Herausforderung, dass unter Umständen höhere Raten an Nachrichten empfangen werden als von den Fahrzeugsystemen verarbeitet werden können. Diese Arbeit betrachtet diese Problemstellung erstmals umfänglich und schlägt eine Lösung vor, um auch in Überlastsituationen die Funktionalität sicherheitsrelevanter Anwendungen zu gewährleisten. Zunächst werden die auftretenden Nachrichtenraten anhand einer gekoppelten Verkehrs-, Kommunikations- und Anwendungssimulation quantifiziert. Es bestätigt sich, dass auch unter alltäglichen Bedingungen Überlast auftreten kann. Daher wird vorgeschlagen, die Verarbeitung empfangener Nachrichten um zwei Module zu ergänzen, eine Relevanzschätzung und einen Selektionsmechanismus. Die Relevanzschätzung hat die Aufgabe, jede Nachricht nach ihrer Relevanz zu bewerten und mit einem Relevanzwert zu versehen. Je früher sich der Sender und Empfänger einer Nachricht begegnen, desto höher wird die Relevanz bewertet. Der Selektionsmechanismus wählt auf Basis dieser Relevanzwerte die jeweils relevanteste Nachricht zur Weiterverarbeitung aus und verwirft bei Überlast weniger relevante Nachrichten. Sowohl die Relevanzschätzung als auch der Selektionsmechanismus sollten möglichst effizient implementierbar sein. Die Evaluation beider Module zeigt auf, dass die vorgeschlagenen Konzepte für einen Serieneinsatz geeignet sind und die Entwicklung stabiler Gesamtfahrzeugsysteme ermöglichen

Kontextbereitstellung in Automobilen Ad-hoc Netzen

Je detaillierter ein Fahrer über den Streckenabschnitt informiert ist, den er in naher Zukunft befahren wird, desto größer ist die Wahrscheinlichkeit, dass er rechtzeitig und angemessen auf komplexe Verkehrssituationen reagiert. Die umfassende Verfügbarkeit von qualitativ hochwertigen Kontextinformationen im Fahrzeug leistet vor diesem Hintergrund einen wichtigen Beitrag zur Erhöhung der Verkehrssicherheit und -effizienz. Ziel dieser Arbeit ist eine zuverlässige Vorhersage der zukünftigen Fahrsituation auf Basis des gemeinschaftlich bekannten Wissens der Verkehrsteilnehmer. Dabei steht die Verwaltung ortsbezogener Kontextinformationen, die Fusion von verschiedenartigen Informationsquellen, sowie die Problematik der Verteilung der von den Fahrzeugen erzeugten Kontextinformationen über automobile Ad-hoc Netzen im Fokus der Arbeit. Aufbauend auf einer formalen Lösungsspezifikation beschreibt die Arbeit einen zweistufigen Bewertungsprozess, der es erlaubt, auf Basis verteilter Sensorbeobachtungen unterschiedlicher Fahrzeuge ein Wahrscheinlichkeitsmaß für das Eintreten eines konkreten Zustands eines relevanten Fahrkontexts abzuleiten. Die räumlichen und zeitlichen Eigenschaften des Kontextaspekts werden dabei gewichtet interpoliert. Anschließend werden auf Basis eines Bayesschen Netzes die kausalen Zusammenhänge unterschiedlicher Kontextaspekte quervalidiert. Zudem wird aufgezeigt, wie Kontextinformationen zwischen Fahrzeugen in einem automobilen Ad-hoc Netzwerk ausgetauscht werden können. Das aus drahtgebundenen Netzen bekannte Konzept der Nutzenmaximierung des Netzwerks wird hierzu auf die speziellen Charakteristika automobiler Netze erweitert. Es wird zudem eine schichtenübergreifende Lösungsarchitektur vorgestellt, die situationsadaptiv sowohl kurze Latenzzeiten für kritische Nachrichten, als auch eine nachhaltige Skalierbarkeit des Netzes in Szenarien mit geringen und hohen Fahrzeugdichten sicherstellt. Der Kanalzugriff und die Verbreitung der Kontextinformationen im Netzwerk basieren dabei auf einer situationsabhängigen Bewertung des Anwendungsnutzens der zu übertragenden Nachrichten. Mit Hilfe von Simulationen wird das Verhalten des Systems bewertet. Durch eine ontologiebasierte Verwaltung wird auch nichtfahrzeugbezogenen Systemen eine domänenübergreifende Nutzung der Sensorinformationen und kausalen Zusammenhänge ermöglicht