BA/FP: Implementierung und Test von Ego-Motion-Estimation in Fahrzeugen mit Radaren
Radarsensoren bieten neben der Möglichkeit der Bildgebung auch die Schätzung der Geschwindigkeit von Zielen. Bei FMCW Radaren kann beispielsweise durch die Phasenänderung zwischen den Empfangenen Frequenzrampen, die von einem Ziel reflektiert werden, die radiale Komponente dessen Geschwindigkeit bestimmt werden.
Ob sich dabei ein bewegtes Ziel im Sichtbereich des Radars befindet, oder ob sich das Radar selbst bewegt, ist dabei nur eine Frage des Bezugssystems. Ausgehend von einer hauptsächlich statischen Umgebung können daher durch Auswertung der relativen Zielgeschwindigkeiten valide Aussagen über die Bewegung des Radarträgers getroffen werden. Auf Basis von Bewegungsmodellen und als bekannt angenommener Position des Radars auf dem bewegten Träger können so Vorwärtsbewegungen, als auch Drehraten bestimmt werden. Anwendungen hierfür finden sich in z.B. der Robotik oder im Automotivebereich, wo Radare zur Bildgebung gleich mehrere Einsatzwecke erfüllen können. Des weiteren ermöglicht die Schätzung der Bewegung aus Radardaten eine Kohärente Signalverarbeitung ohne auf extern zeitsynchronisierte Intertialsensorik angewiesen zu sein.
Das Ziel der Arbeit besteht in der Implementierung von radarbasierten Ego-Motion-Estimation-Ansätzen auf der Versuchsplattform ‚MARK I‘ für einen oder mehrere arbiträre Radarsensoren. Ein Vergleich mit der hochpräzisen Interialsensorik des Fahrzeugs in dedizierten Testszenarien soll die entwickelten Lösungen bewerten und ihre Performance einordnen. Darüber hinaus sollen potentielle Grenzfälle heraus gearbeitet werden.
Die Arbeit gliedert sich in die folgenden Punkte:
- Literaturrecherche zu existierenden Ansätzen von radarbasierter Ego-Motion-Estimation
- Theoretische Beschreibung der zugrunde liegenden Bewegungsmodelle
- Implementierung von Ego-Motion-Estimation für gegebene Radar Rohdaten
- Konzeptionierung und Durchführung von spezifischen Messfahrten
- Vergleich der erreichten Präzision mit der Referenzsensorik unter Berücksichtigung potentieller Grenzfälle
Voraussetzungen:
- Studiengang EEI, Mechatronik o.ä.
- Grundkenntnisse zu Radar und Radarsignalverarbeitung (Vorlesungen: RAS, RWS)
- Erfahrung mit Python oder Matlab
Betreuer: Marc Reinecke, M. Sc. marc.reinecke@fau.de
Max Heidbrink, M. Sc. max.heidbrink@fau.de