Bahnplanungsframework für ein autonomes Fahrzeug - oops ...

2.2 Objekterkennung 9
Beim Messen auf eine Entfernung von 20m und einer Winkelauflösung von 0,5 ◦ ist der Abstand
zwischen einzelnen Messwerten √ (20m) 2 + (20m) 2 − 2 · 20m · 20m · cos(0, 5 ◦ ) ≈ 0, 175m. Das
heisst, dass auf diese Entfernung mit 17,5cm Auflösung das Bein eines Menschen übersehen werden
kann. Ein typisches Bild eines solchen Laserscanners kann man in Abbildung 2.5 sehen.
(a) Strahlenansicht
(b) Punktansicht
(Abb. 2.5): Typische Ansichten von Laserscanns.
Die übermittelten Daten enthalten nur Entfernungswerte, so dass man diese zunächst transformieren
muss, um auf solche Bilder (vgl. Abb.2.5) zu kommen, oder um die globale Postion von Objekten
zu berechnen. Zunächst einmal kann man Sensoren auf zwei Arten verwenden, stationär und beweglich.
Stationäre Sensoren stehen nur an einem Ort, so dass die Werte nur in diesen Ort transformiert
werden müssen. Bewegliche Sensoren sind z. B. an einem Fahrzeug angebracht, so dass die Werte
zusätzlich noch um die Pose des Fahrzeugs transformiert werden müssen.
Beschränkt man sich auf Laserscanner, so müssen zuerst alle Entfernungswerte in das lokale Koordinatensystem
des Laserscanners transformiert werden, dabei wird die X-Achse als seine Ausrichtung
betrachtet. Somit beginnt die Auswertung bei -135 ◦ und geht in 0,25 ◦ (oder 0,5 ◦ - kann in dem Datencontainer
abgelesen werden) Schritten bis 135 ◦ . Für jeden Punkt P loc,i
⃗ gilt dann:
⎛
d i · cos(−135 ◦ + i · 0, 25 ◦ ⎞
)
P loc,i
⃗ = ⎝−d i · sin(−135 ◦ + i · 0, 25 ◦ ) ⎠
1
Dabei ist d i der Entfernungswert an der Stelle i und die 1 als Z-Koordinate macht aus dem Punkt
⃗ P loc,i einen affinen Vektor, so dass dieser durch affine Matrizen transformiert werden kann. Die Pose
des Laserscanners, kann genauso wie die Pose des Fahrzeugs (Eq. 2.3) durch eine affine Matrix M L
beschrieben werden. Somit gilt für alle Punkte ⃗P i der stationären Laserscanner:
⃗P i = M L ·
⃗
P loc,i