Das Greenteam Stuttgart setzt auf die Stereovision-Technologie von Nerian in der Formula Student Driverless. Der autonome Motorsport stellt hohe Ansprüche an die zuverlässige Detektion und präzise Lokalisation von Streckenmarkierungen, damit das Fahrzeug die Strecke sicher absolvieren kann. Mit dem SceneScan Pro Stereovision-Sensor werden diese Ziele durch schnelles und effizientes Stereomatchingerreicht.
Über die Formular Student und das Greenteam
Die Formula Student ist der größte studentische Ingenieurswettbewerb der Welt. 600 Teams messen sich jedes Jahr in Wettbewerben auf der ganzen Welt mit ihren eigens konstruierten und selbst gebauten Rennwagen. Um im Wettbewerb erfolgreich zu sein, muss ein Team eine Vielzahl an Disziplinen meistern, von Beschleunigungssprints und kurvigen Ausdauerstrecken bis zu Designpräsentationen und Businessplänen.
Das Greenteam Stuttgart, ansässig an der Uni Stuttgart, hat es seit seiner Gründung durch großen Einsatz und kontinuierliche Innovation geschafft auf der Weltrangliste stets einen Platz unter den Topteams zu halten. Jedes Jahr macht sich das Team mit ca. 40 bis 50 Mitgliedern auf, einen neuen Rennwagen zu bauen, um den vorjährigen zu übertreffen.
Seit 2017 stellt sich das Team einer weiteren neuen Herausforderung, der Formula Student Driverless, eine neue Klasse der autonomen Rennwagen. Hierfür werden die Bolliden aufgerüstet, um die verschiedenen Renndisziplinen vollautonom, also komplett ohne Einwirkung von außen zu absolvieren.
Der D0711-4
D0711-4 ist der Name des autonomen Rennwagens des Greenteams für die Saison 2019/20. Er basiert auf dem E0711-9, einem früheren manuell gesteuerten Formula Student Wagen. Das Chassis und die aerodynamischen Komponenten des Wagens sind fast ausschließlich aus Carbon gefertigt, um das kritische Fahrzeuggewicht so gering wie möglich zu halten. Vier Radnabenmotoren liefern 80 kW Leistung aus dem 600 V Hochvoltakku. Die hochoptimierte Aerodynamik sorgt für Grip selbst in schnellen engen Kurven. Ein Wahrnehmungssystem (Perception System), bestehend aus Kameras und LiDAR Sensoren, liefert zusammen mit der Odometrie die Information über Zustand und Position des Fahrzeugs. Eine leistungsstarke ECU (Electronic Control Unit) berechnet in Echtzeit die daraus folgende Trajektorie und steuert das Fahrzeug. Ein ferngesteuertes Bremssystem bringt den Wagen im Notfall in Sekunden zum Stillstand.
Das Perception System
Das Perception System ist eine der wichtigsten Komponenten für das autonome Rennen. Die Anforderungen an das System sind vielfältig, damit sich das Auto auf der Strecke schnell und sicher orientieren kann. Die farbigen Streckenmarkierungen müssen zuverlässig erkannt und präzise lokalisiert werden. Gleichzeitig muss das System möglichst effizient sein, unnötige Datenverarbeitung kostet sowohl kritische Reaktionszeit als auch Gewicht in Form von zusätzlich benötigter Hardware und Batteriekapazität. Hierfür kommen verschiedenste Modalitäten in der Formula Student in Frage, mit sehr unterschiedlichen Stärken und Schwächen.
- Monokulare Kameras bieten eine hohe Informationsdichte inklusive Farbinformation und sind sehr einfach zu implementieren. Allerdings ist die Lokalisierung der Streckenmarkierungen anhand der 2D-Bilder sehr ungenau.
- LiDAR bietet eine exzellente Genauigkeit in der Lokalisierung, liefert aber kaum kontextuelle Information. Wegen der divergierenden Laserstrahlen ist auch hier die Reichweite begrenzt.
- Stereokameras vereinen viele der Vorteile der beiden bisher genannten Modalitäten. Die hohe Informationsdichte der Bilder bleibt erhalten, hinzu kommt eine genaue Tiefeninformation. Durch die Auswahl entsprechender Objektive können Stereo Kameras sogar die Reichweiten der anderen Modalitäten übertreffen.
Das Greenteam setzt alle hier genannten Modalitäten ein, um ihre verschiedenen Stärken zu nutzen. Zwei monokulare Kameras decken den Nahbereich ab. Ein LiDAR Sensor sorgt im mittleren Distanzbereich für genaue Positionsinformation. Ein Stereosystem ist ideal, um größere Entfernungen abzudecken. Es ist allerdings deutlich schwieriger zu implementieren als die anderen Technologien. Um ein Stereobild zu erhalten müssen erst die Bilder zweier Kameras synchronisiert, korrekt überlagert und dann die Tiefeninformation errechnet werden. Das bedeutet einen höheren Entwicklungs- und Rechenaufwand, besonders für eine Anwendung in Echtzeit. Diese Hürden überwindet das Greenteam solide mithilfe des SceneScan Pro Stereovision-Sensors von Nerian Vision Technologies.
Die Stereovisionlösung von Nerian: SceneScan Pro
SceneScan Pro ist die Stereovisionapplikation, die dem Greenteam den kompetitiven und präzisen Einsatz von 3D-Stereovision in Echtzeit ermöglicht. Durch hardwareseitige Bildverarbeitung mithilfe eines FPGAs ist der SceneScan Pro deutlich effizienter, schneller und zuverlässiger als herkömmliche Lösungen mit der Datenverarbeitung in einer GPU. Die kleine Bauform und die geringe Leistungsaufnahme vereinfachen die Integration besonders in der platzbeschränkten und mobilen Anwendung eines Rennwagens. SceneScan Pro ist sogar in der Lage mehrere Triggersignale auszugeben, was genutzt werden kann, um eine Vielzahl an Sensoren zu synchronisieren. Im Falle des Greenteams werden damit zwei weitere monokulare Kameras ausgelöst.
Auch die Integration in den bestehenden Software Stack des D-0711-4 ist einfach. Durch die verfügbare ROS-Node und das vorhandene Interface lässt sich SceneScan Pro überaus flexibel konfigurieren und fügt sich nahtlos in das Gesamtsystem ein. Die ausgegebenen Tiefenkarten werden weiterverarbeitet, um die gesuchten Streckenmarkierungen zu erkennen und genau zu lokalisieren.
Sehr hochauflösende Bilder sind nötig, um Objekte in größerer Entfernung zu erkennen. Allerdings ist es durch die schnelle Bewegung des Fahrzeugs auch besonders wichtig Bilder schnell verarbeiten zu können. Mit der überaus hohen Rechenleistung von SceneScan Pro können hohe Bildraten bei geringer Latenz erreicht werden. Dadurch ist der D-0711-4 in der Lage sich auf der Rennstrecke sicher und präzise zu lokalisieren und damit die mögliche Geschwindigkeit noch weiter zu erhöhen. Somit ist der 3D-Stereovisionsensor SceneScan Pro von Nerian auch für die anspruchsvolle Anwendung im autonomen Motorsport der Formula Student Driverless prädestiniert.
