OSE Stopplinienerkennung - Versionsgeschichte

Florian Brinkmann am 22. Januar 2023 um 10:43 Uhr

2023-01-22T10:43:30Z

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	'''~~Autor~~:''' [[Benutzer:Florian Brinkmann\| Florian Brinkmann]] & [[Benutzer:Suryaa Kalamani-Ramamoorthy\| Suryaa Kalamani Ramamoorthy]] <br>		'''Autoren:''' [[Benutzer:Florian Brinkmann\| Florian Brinkmann]] & [[Benutzer:Suryaa Kalamani-Ramamoorthy\| Suryaa Kalamani Ramamoorthy]] <br>
	<!-- '''Bearbeitet von:''' <br> -->		<!-- '''Bearbeitet von:''' <br> -->
	'''Betreuer:''' [[Benutzer:Ulrich_Schneider\| Prof. Schneider]]<br/>		'''Betreuer:''' [[Benutzer:Ulrich_Schneider\| Prof. Schneider]]<br/>

Suryaa Kalamani-Ramamoorthy am 21. Januar 2023 um 22:18 Uhr

2023-01-21T22:18:12Z

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	'''Autor:''' [[Benutzer:Florian Brinkmann\| Florian Brinkmann]] <br>		'''Autor:''' [[Benutzer:Florian Brinkmann\| Florian Brinkmann]] & [[Benutzer:Suryaa Kalamani-Ramamoorthy\| Suryaa Kalamani Ramamoorthy]] <br>
	<!-- '''Bearbeitet von:''' <br> -->		<!-- '''Bearbeitet von:''' <br> -->
	'''Betreuer:''' [[Benutzer:Ulrich_Schneider\| Prof. Schneider]]<br/>		'''Betreuer:''' [[Benutzer:Ulrich_Schneider\| Prof. Schneider]]<br/>

Florian Brinkmann: /* Motivation */

2023-01-12T11:09:21Z

Motivation

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	Die Entwicklung der Stopplinienerkennung erfolgt einfachheitshalber mit dem Entwicklungsumgebung MATLAB<sup>®</sup>. Um trotzdem den Programmcode für das C-Projekt in Visual Studio bereitstellen zu können, soll aus dem MATLAB<sup>®</sup>-Code mit Hilfe der in MATLAB<sup>®</sup> integrierten App "MATLAB Coder" automatsiert C++-Code generiert werden. Daher befindet sich der MATLAB<sup>®</sup>-Code im Softwareordner [https://svn.hshl.de/svn/MTR_SDE_Praktikum/trunk/Software/OSE_Stopplinienerkennung OSE_Stopplinienerkennung] und der generierte Programmcode im [https://svn.hshl.de/svn/MTR_SDE_Praktikum/trunk/Software/OSE_Draufsicht_Spurpolynom_RS232 Projektverzeichnis des Visual Studio Projekts] im Ordner [https://svn.hshl.de/svn/MTR_SDE_Praktikum/trunk/Software/OSE_Draufsicht_Spurpolynom_RS232/Bahnspurpolynom_verlinkt/MATLAB_Coder_Stopplinienerkennung MATLAB_Coder_Stopplinienerkennung]. Die weitere Entwicklung am Visual Studio Projekt erfolgte im [https://svn.hshl.de/svn/MTR_SDE_Praktikum/branches/2022_10_05_OSE_Stopplinienerkennung Branch 2022_10_05_OSE_Stopplinienerkennung]. Mit der Revision 8360 wurden alle Änderungen vom Branch auf den Trunk übertragen.		Die Entwicklung der Stopplinienerkennung erfolgt einfachheitshalber mit dem Entwicklungsumgebung MATLAB<sup>®</sup>. Um trotzdem den Programmcode für das C-Projekt in Visual Studio bereitstellen zu können, soll aus dem MATLAB<sup>®</sup>-Code mit Hilfe der in MATLAB<sup>®</sup> integrierten App "MATLAB Coder" automatsiert C++-Code generiert werden. Daher befindet sich der MATLAB<sup>®</sup>-Code im Softwareordner [https://svn.hshl.de/svn/MTR_SDE_Praktikum/trunk/Software/OSE_Stopplinienerkennung OSE_Stopplinienerkennung] und der generierte Programmcode im [https://svn.hshl.de/svn/MTR_SDE_Praktikum/trunk/Software/OSE_Draufsicht_Spurpolynom_RS232 Projektverzeichnis des Visual Studio Projekts] im Ordner [https://svn.hshl.de/svn/MTR_SDE_Praktikum/trunk/Software/OSE_Draufsicht_Spurpolynom_RS232/Bahnspurpolynom_verlinkt/MATLAB_Coder_Stopplinienerkennung MATLAB_Coder_Stopplinienerkennung]. Die weitere Entwicklung am Visual Studio Projekt erfolgte im [https://svn.hshl.de/svn/MTR_SDE_Praktikum/branches/2022_10_05_OSE_Stopplinienerkennung Branch 2022_10_05_OSE_Stopplinienerkennung]. Mit der Revision 8360 wurden alle Änderungen vom Branch auf den Trunk übertragen.

	<!--		<!--
	== Anforderungen ==		== Anforderungen ==

Florian Brinkmann: /* Motivation */

2023-01-12T11:09:08Z

Motivation

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	Die Entwicklung der Stopplinienerkennung erfolgt einfachheitshalber mit dem Entwicklungsumgebung MATLAB<sup>®</sup>. Um trotzdem den Programmcode für das C-Projekt in Visual Studio bereitstellen zu können, soll aus dem MATLAB<sup>®</sup>-Code mit Hilfe der in MATLAB<sup>®</sup> integrierten App "MATLAB Coder" automatsiert C++-Code generiert werden. Daher befindet sich der MATLAB<sup>®</sup>-Code im Softwareordner [https://svn.hshl.de/svn/MTR_SDE_Praktikum/trunk/Software/OSE_Stopplinienerkennung OSE_Stopplinienerkennung] und der generierte Programmcode im [https://svn.hshl.de/svn/MTR_SDE_Praktikum/trunk/Software/OSE_Draufsicht_Spurpolynom_RS232 Projektverzeichnis des Visual Studio Projekts] im Ordner [https://svn.hshl.de/svn/MTR_SDE_Praktikum/trunk/Software/OSE_Draufsicht_Spurpolynom_RS232/Bahnspurpolynom_verlinkt/MATLAB_Coder_Stopplinienerkennung MATLAB_Coder_Stopplinienerkennung]. Die weitere Entwicklung am Visual Studio Projekt erfolgte im [https://svn.hshl.de/svn/MTR_SDE_Praktikum/branches/2022_10_05_OSE_Stopplinienerkennung Branch 2022_10_05_OSE_Stopplinienerkennung]. Mit der Revision 8360 wurden alle Änderungen vom Branch auf den Trunk übertragen.		Die Entwicklung der Stopplinienerkennung erfolgt einfachheitshalber mit dem Entwicklungsumgebung MATLAB<sup>®</sup>. Um trotzdem den Programmcode für das C-Projekt in Visual Studio bereitstellen zu können, soll aus dem MATLAB<sup>®</sup>-Code mit Hilfe der in MATLAB<sup>®</sup> integrierten App "MATLAB Coder" automatsiert C++-Code generiert werden. Daher befindet sich der MATLAB<sup>®</sup>-Code im Softwareordner [https://svn.hshl.de/svn/MTR_SDE_Praktikum/trunk/Software/OSE_Stopplinienerkennung OSE_Stopplinienerkennung] und der generierte Programmcode im [https://svn.hshl.de/svn/MTR_SDE_Praktikum/trunk/Software/OSE_Draufsicht_Spurpolynom_RS232 Projektverzeichnis des Visual Studio Projekts] im Ordner [https://svn.hshl.de/svn/MTR_SDE_Praktikum/trunk/Software/OSE_Draufsicht_Spurpolynom_RS232/Bahnspurpolynom_verlinkt/MATLAB_Coder_Stopplinienerkennung MATLAB_Coder_Stopplinienerkennung]. Die weitere Entwicklung am Visual Studio Projekt erfolgte im [https://svn.hshl.de/svn/MTR_SDE_Praktikum/branches/2022_10_05_OSE_Stopplinienerkennung Branch 2022_10_05_OSE_Stopplinienerkennung]. Mit der Revision 8360 wurden alle Änderungen vom Branch auf den Trunk übertragen.

			<!--
			== Anforderungen ==
			{\| class="wikitable"
			\|+ style = "text-align: left"\|Tabelle ?: Anforderungen an die Stopplinienerkennung
			! style="font-weight: bold;" \| ID
			! style="font-weight: bold;" \| Inhalt
			! style="font-weight: bold;" \| Ersteller
			! style="font-weight: bold;" \| Datum
			! style="font-weight: bold;" \| Geprüft von
			! style="font-weight: bold;" \| Datum
			\|-
			\| 1
			\| Die Stopplinie muss mittels Kamerabild erkannt werden.
			\| Florian Brinkmann
			\| 05.10.2022
			\| Suryaa Kalamani-Ramamoorthy
			\| 05.10.2022
			\|-
			\| 2
			\| Die Stopplinie mit einer doppelten Breite (40 mm) muss von einer Haltelinie einfacher Breite (20 mm) unterschieden werden können.
			\| Florian Brinkmann
			\| 05.10.2022
			\| Suryaa Kalamani-Ramamoorthy
			\| 05.10.2022
			\|-
			\| 3
			\| Die Start-/Ziellinie (doppelte Breite (40 mm) über beide Fahrbahnen) darf nicht als Stopplinie erfasst werden.
			\| Florian Brinkmann
			\| 05.10.2022
			\| Suryaa Kalamani-Ramamoorthy
			\| 05.10.2022
			\|-
			\| 4
			\| Der Abstand zwischen Fahrzeug und Stopplinie muss bestimmt werden (Tolerant 10 %). Die Einheit des Abstandes ist gemäß Schnittstellendokumentation zu wählen.
			\| Suryaa Kalamani-Ramamoorthy
			\| 05.10.2022
			\| Florian Brinkmann
			\| 05.10.2022
			\|-
			\| 5
			\| Der Abstand zwischen Fahrzeug und Stopplinie muss im Fahrzeugkoordinatensystem bestimmt werden.
			\| Suryaa Kalamani-Ramamoorthy
			\| 05.10.2022
			\| Florian Brinkmann
			\| 05.10.2022
			\|-
			\|}
			-->

	== Ansatz ==		== Ansatz ==

Florian Brinkmann: /* Code-Generation mit MATLAB Coder */

2023-01-11T09:37:33Z

Code-Generation mit MATLAB Coder

← Nächstältere Version		Version vom 11. Januar 2023, 11:37 Uhr
Zeile 55:		Zeile 55:
	# Auswahl des Skriptes/der Funktion, für die Code generiert werden soll: <code>stopplinienerkennung</code>		# Auswahl des Skriptes/der Funktion, für die Code generiert werden soll: <code>stopplinienerkennung</code>
	# Definition der Übergabeparameter:		# Definition der Übergabeparameter:
	## <code>img</code>: double(1113 x 752)		## <code>img</code>: double(1113 x 752) '''Achtung: Sollte die Größe des Bildes im Visual Studio Projekt verändert werden, muss der C-Code mit den aktualisierten Werten neu generiert werden!'''
	## <code>a</code>: double(1 x 1)		## <code>a</code>: double(1 x 1)
	## <code>b</code>: double(1 x 1)		## <code>b</code>: double(1 x 1)

Florian Brinkmann: /* Umsetzung des Ansatzes mit MATLAB® */

2023-01-11T09:34:11Z

Umsetzung des Ansatzes mit MATLAB®

← Nächstältere Version		Version vom 11. Januar 2023, 11:34 Uhr
Zeile 40:		Zeile 40:
	In einem ersten Schritt wurde der Ansatz der Stopplinienerkennung in dem MATLAB-Skript [https://svn.hshl.de/svn/MTR_SDE_Praktikum/trunk/_Semesterordner/WS2022/Sprint_1/Team_5_OSE_Stopplinie/stopplinienerkennung.m stopplinienerkennung.m (Revision 7857)] für einige Situationen erfolgreich validiert. Auf Anregung bei der Meilensteinpräsentation soll der Ansatz für die gesamte Strecke validiert werden, bevor der Ansatz endgültig in C-Code umgesetzt wird.		In einem ersten Schritt wurde der Ansatz der Stopplinienerkennung in dem MATLAB-Skript [https://svn.hshl.de/svn/MTR_SDE_Praktikum/trunk/_Semesterordner/WS2022/Sprint_1/Team_5_OSE_Stopplinie/stopplinienerkennung.m stopplinienerkennung.m (Revision 7857)] für einige Situationen erfolgreich validiert. Auf Anregung bei der Meilensteinpräsentation soll der Ansatz für die gesamte Strecke validiert werden, bevor der Ansatz endgültig in C-Code umgesetzt wird.

	[[Datei:Ezgif-3-aa149494be25.gif]] '''Ab dem Revisionsstand 8088 befinden sich alle notwendigen Dateien für die Stopplinienerkennung im Software-Ordner''' [https://svn.hshl.de/svn/MTR_SDE_Praktikum/trunk/Software/OSE_Stopplinienerkennung OSE_Stopplinienerkennung]		[[Datei:Ezgif-3-aa149494be25.gif]] '''Ab dem Revisionsstand 8088 befinden sich alle notwendigen MATLAB-Dateien für die Stopplinienerkennung im Software-Ordner''' [https://svn.hshl.de/svn/MTR_SDE_Praktikum/trunk/Software/OSE_Stopplinienerkennung OSE_Stopplinienerkennung]

	Zur Validierung sind folgende Vorbereitungsschritte notwendig:		Zur Validierung sind folgende Vorbereitungsschritte notwendig:

Florian Brinkmann: /* Abstandsberechnung */

2023-01-11T09:33:35Z

Abstandsberechnung

← Nächstältere Version		Version vom 11. Januar 2023, 11:33 Uhr
Zeile 26:		Zeile 26:

	=== Abstandsberechnung ===		=== Abstandsberechnung ===
	Neben der Erkennung der Stopplinie ist es für den späteren Einsatz der Software notwendig, auch den Abstand <math>a</math> zwischen dem Fahrzeug und der Stopplinie zu bestimmen. Da die Stopplinie in einem ausgeschnittenen ROI der Vogelperspektive gesucht wird, muss die Lage des ROI im Fahrzeugkoordinaten bekannt sein. Die Ergebnisse der Bestimmung der Lage des ROI sind im ~~oberen~~ Abschnitt [[OSE_Softwareumgebung#Schritt_1:_Transformation\|Transformation]] hinterlegt. Wie die nebenstehende Abbildung 4 zeigt, basiert der Ansatz zur Bestimmung des Abstands zur Stopplinie auf zwei Teilen:		Neben der Erkennung der Stopplinie ist es für den späteren Einsatz der Software notwendig, auch den Abstand <math>a</math> zwischen dem Fahrzeug und der Stopplinie zu bestimmen. Da die Stopplinie in einem ausgeschnittenen ROI der Vogelperspektive gesucht wird, muss die Lage des ROI im Fahrzeugkoordinaten bekannt sein. Die Ergebnisse der Bestimmung der Lage des ROI sind im Abschnitt [[OSE_Softwareumgebung#Schritt_1:_Transformation\|Transformation im Artikel OSE Softwareumgebung]] hinterlegt. Wie die nebenstehende Abbildung 4 zeigt, basiert der Ansatz zur Bestimmung des Abstands zur Stopplinie auf zwei Teilen:
	[[Datei:PrinzipAbstandStopplinie.png\|200px\|thumb\|right\|Abbildung 4: Abstandberechnung zwischen Stopplinie und Fahrzeug]]		[[Datei:PrinzipAbstandStopplinie.png\|200px\|thumb\|right\|Abbildung 4: Abstandberechnung zwischen Stopplinie und Fahrzeug]]
	# Der Abstand <math>s</math> zwischen Stopplinie und unterem Rand des ROI wird durch Bestimmung der Bogenlänge des Spurpolynoms ermittelt. Die berechnete Bogenlänge in Pixel muss noch in mm umgerechnet werden. Hierzu wird der oben beschriebene [[OSE_Softwareumgebung#Schritt_1:_Transformation\|Umrechnungsfaktor]] in Längsrichtung verwendet.		# Der Abstand <math>s</math> zwischen Stopplinie und unterem Rand des ROI wird durch Bestimmung der Bogenlänge des Spurpolynoms ermittelt. Die berechnete Bogenlänge in Pixel muss noch in mm umgerechnet werden. Hierzu wird der oben beschriebene [[OSE_Softwareumgebung#Schritt_1:_Transformation\|Umrechnungsfaktor]] in Längsrichtung verwendet.

Florian Brinkmann: /* Motivation */

2023-01-11T09:27:18Z

Motivation

← Nächstältere Version		Version vom 11. Januar 2023, 11:27 Uhr
Zeile 15:		Zeile 15:
	Im [[SDE-Team 2022/23\|Wintersemester 2022/23]] hat sich das [[SDE-Team_2022/23#Team_5_-_OSE:_Stopplinienerkennung_und_Querverkehr \|Team OSE (Stopplinienerkennung)]] damit beschäftigt die Stopplinienerkennung in die aktuelle Software zu implementieren. Dabei wurde zunächst der [[Stopplinienerkennung mit Hough-Transformation \|Lösungsansatz mittels Hough-Transformation]] von [[Benutzer:Kevin Hustedt\| Kevin Hustedt]] und [[Benutzer:Moritz Oberg\| Moritz Oberg]] verfolgt. Jedoch wurde hierbei festgestellt, dass die genutzte Hough-Transformation mit der eingesetzten OpenCV 3.0.0-Version zu Speicherzugriffsverletzungen führt. Aus diesem Grund wurde der im folgenden vorgestellte Ansatz verfolgt.		Im [[SDE-Team 2022/23\|Wintersemester 2022/23]] hat sich das [[SDE-Team_2022/23#Team_5_-_OSE:_Stopplinienerkennung_und_Querverkehr \|Team OSE (Stopplinienerkennung)]] damit beschäftigt die Stopplinienerkennung in die aktuelle Software zu implementieren. Dabei wurde zunächst der [[Stopplinienerkennung mit Hough-Transformation \|Lösungsansatz mittels Hough-Transformation]] von [[Benutzer:Kevin Hustedt\| Kevin Hustedt]] und [[Benutzer:Moritz Oberg\| Moritz Oberg]] verfolgt. Jedoch wurde hierbei festgestellt, dass die genutzte Hough-Transformation mit der eingesetzten OpenCV 3.0.0-Version zu Speicherzugriffsverletzungen führt. Aus diesem Grund wurde der im folgenden vorgestellte Ansatz verfolgt.

	Die Entwicklung der Stopplinienerkennung erfolgt einfachheitshalber mit dem Entwicklungsumgebung MATLAB<sup>®</sup>. Um trotzdem den Programmcode für das C-Projekt in Visual Studio bereitstellen zu können, soll aus dem MATLAB<sup>®</sup>-Code mit Hilfe der in MATLAB<sup>®</sup> integrierten App "MATLAB Coder" automatsiert C++-Code generiert werden. Daher befindet sich der MATLAB<sup>®</sup>-Code im Softwareordner [https://svn.hshl.de/svn/MTR_SDE_Praktikum/trunk/Software/OSE_Stopplinienerkennung OSE_Stopplinienerkennung] und der generierte Programmcode im [https://svn.hshl.de/svn/MTR_SDE_Praktikum/trunk/Software/OSE_Draufsicht_Spurpolynom_RS232 Projektverzeichnis des Visual Studio Projekts] im Ordner [https://svn.hshl.de/svn/MTR_SDE_Praktikum/trunk/Software/OSE_Draufsicht_Spurpolynom_RS232/Bahnspurpolynom_verlinkt/MATLAB_Coder_Stopplinienerkennung MATLAB_Coder_Stopplinienerkennung]. Die weitere Entwicklung am Visual Studio Projekt erfolgte im [https://svn.hshl.de/svn/MTR_SDE_Praktikum/branches/2022_10_05_OSE_Stopplinienerkennung Branch 2022_10_05_OSE_Stopplinienerkennung] .		Die Entwicklung der Stopplinienerkennung erfolgt einfachheitshalber mit dem Entwicklungsumgebung MATLAB<sup>®</sup>. Um trotzdem den Programmcode für das C-Projekt in Visual Studio bereitstellen zu können, soll aus dem MATLAB<sup>®</sup>-Code mit Hilfe der in MATLAB<sup>®</sup> integrierten App "MATLAB Coder" automatsiert C++-Code generiert werden. Daher befindet sich der MATLAB<sup>®</sup>-Code im Softwareordner [https://svn.hshl.de/svn/MTR_SDE_Praktikum/trunk/Software/OSE_Stopplinienerkennung OSE_Stopplinienerkennung] und der generierte Programmcode im [https://svn.hshl.de/svn/MTR_SDE_Praktikum/trunk/Software/OSE_Draufsicht_Spurpolynom_RS232 Projektverzeichnis des Visual Studio Projekts] im Ordner [https://svn.hshl.de/svn/MTR_SDE_Praktikum/trunk/Software/OSE_Draufsicht_Spurpolynom_RS232/Bahnspurpolynom_verlinkt/MATLAB_Coder_Stopplinienerkennung MATLAB_Coder_Stopplinienerkennung]. Die weitere Entwicklung am Visual Studio Projekt erfolgte im [https://svn.hshl.de/svn/MTR_SDE_Praktikum/branches/2022_10_05_OSE_Stopplinienerkennung Branch 2022_10_05_OSE_Stopplinienerkennung]. Mit der Revision 8360 wurden alle Änderungen vom Branch auf den Trunk übertragen.

	== Ansatz ==		== Ansatz ==

Florian Brinkmann: /* Motivation */

2023-01-11T09:24:50Z

Motivation

← Nächstältere Version		Version vom 11. Januar 2023, 11:24 Uhr
Zeile 15:		Zeile 15:
	Im [[SDE-Team 2022/23\|Wintersemester 2022/23]] hat sich das [[SDE-Team_2022/23#Team_5_-_OSE:_Stopplinienerkennung_und_Querverkehr \|Team OSE (Stopplinienerkennung)]] damit beschäftigt die Stopplinienerkennung in die aktuelle Software zu implementieren. Dabei wurde zunächst der [[Stopplinienerkennung mit Hough-Transformation \|Lösungsansatz mittels Hough-Transformation]] von [[Benutzer:Kevin Hustedt\| Kevin Hustedt]] und [[Benutzer:Moritz Oberg\| Moritz Oberg]] verfolgt. Jedoch wurde hierbei festgestellt, dass die genutzte Hough-Transformation mit der eingesetzten OpenCV 3.0.0-Version zu Speicherzugriffsverletzungen führt. Aus diesem Grund wurde der im folgenden vorgestellte Ansatz verfolgt.		Im [[SDE-Team 2022/23\|Wintersemester 2022/23]] hat sich das [[SDE-Team_2022/23#Team_5_-_OSE:_Stopplinienerkennung_und_Querverkehr \|Team OSE (Stopplinienerkennung)]] damit beschäftigt die Stopplinienerkennung in die aktuelle Software zu implementieren. Dabei wurde zunächst der [[Stopplinienerkennung mit Hough-Transformation \|Lösungsansatz mittels Hough-Transformation]] von [[Benutzer:Kevin Hustedt\| Kevin Hustedt]] und [[Benutzer:Moritz Oberg\| Moritz Oberg]] verfolgt. Jedoch wurde hierbei festgestellt, dass die genutzte Hough-Transformation mit der eingesetzten OpenCV 3.0.0-Version zu Speicherzugriffsverletzungen führt. Aus diesem Grund wurde der im folgenden vorgestellte Ansatz verfolgt.

	Die Entwicklung der Stopplinienerkennung erfolgt einfachheitshalber mit dem Entwicklungsumgebung MATLAB<sup>®</sup>. Um trotzdem den Programmcode für das C-Projekt in Visual Studio bereitstellen zu können, soll aus dem MATLAB<sup>®</sup>-Code mit Hilfe der in MATLAB<sup>®</sup> integrierten App "MATLAB Coder" automatsiert C++-Code generiert werden. Daher befindet sich der MATLAB<sup>®</sup>-Code im Softwareordner [https://svn.hshl.de/svn/MTR_SDE_Praktikum/trunk/Software/OSE_Stopplinienerkennung OSE_Stopplinienerkennung] und der ~~generierten~~ Programmcode im [https://svn.hshl.de/svn/MTR_SDE_Praktikum/trunk/Software/OSE_Draufsicht_Spurpolynom_RS232 Projektverzeichnis des Visual Studio Projekts] im Ordner [https://svn.hshl.de/svn/MTR_SDE_Praktikum/trunk/Software/OSE_Draufsicht_Spurpolynom_RS232/Bahnspurpolynom_verlinkt/MATLAB_Coder_Stopplinienerkennung MATLAB_Coder_Stopplinienerkennung]. Die weitere Entwicklung am Visual Studio Projekt erfolgte im [https://svn.hshl.de/svn/MTR_SDE_Praktikum/branches/2022_10_05_OSE_Stopplinienerkennung Branch 2022_10_05_OSE_Stopplinienerkennung] .		Die Entwicklung der Stopplinienerkennung erfolgt einfachheitshalber mit dem Entwicklungsumgebung MATLAB<sup>®</sup>. Um trotzdem den Programmcode für das C-Projekt in Visual Studio bereitstellen zu können, soll aus dem MATLAB<sup>®</sup>-Code mit Hilfe der in MATLAB<sup>®</sup> integrierten App "MATLAB Coder" automatsiert C++-Code generiert werden. Daher befindet sich der MATLAB<sup>®</sup>-Code im Softwareordner [https://svn.hshl.de/svn/MTR_SDE_Praktikum/trunk/Software/OSE_Stopplinienerkennung OSE_Stopplinienerkennung] und der generierte Programmcode im [https://svn.hshl.de/svn/MTR_SDE_Praktikum/trunk/Software/OSE_Draufsicht_Spurpolynom_RS232 Projektverzeichnis des Visual Studio Projekts] im Ordner [https://svn.hshl.de/svn/MTR_SDE_Praktikum/trunk/Software/OSE_Draufsicht_Spurpolynom_RS232/Bahnspurpolynom_verlinkt/MATLAB_Coder_Stopplinienerkennung MATLAB_Coder_Stopplinienerkennung]. Die weitere Entwicklung am Visual Studio Projekt erfolgte im [https://svn.hshl.de/svn/MTR_SDE_Praktikum/branches/2022_10_05_OSE_Stopplinienerkennung Branch 2022_10_05_OSE_Stopplinienerkennung] .

	== Ansatz ==		== Ansatz ==

Florian Brinkmann: /* Ansatz */

2023-01-08T11:43:50Z

Ansatz

← Nächstältere Version		Version vom 8. Januar 2023, 13:43 Uhr
Zeile 21:		Zeile 21:

	=== Stopplinienerkennung ===		=== Stopplinienerkennung ===
	[[Datei:Stopplinienerkennung Prinzip.gif\|400px\|thumb\|right\|Abbildung 1: Mathematisches Prinzip der Stopplinienerkennung]]		[[Datei:Stopplinienerkennung Prinzip.gif\|400px\|thumb\|right\|Abbildung 2: Mathematisches Prinzip der Stopplinienerkennung]]
	[[Datei:Stopplinienerkennung PAP.png\|200px\|thumb\|right\|Abbildung 2: Ablauf der Stopplinienerkennung]]		[[Datei:Stopplinienerkennung PAP.png\|200px\|thumb\|right\|Abbildung 3: Ablauf der Stopplinienerkennung]]
	Der neue Ansatz basiert prinzipiell auf einer Zählung der weißen Pixel in jeder Bildzeile. Da allerdings in Kurven die Stopplinie nicht in einer einzelnen, sondern in mehreren Bildzeilen dargestellt wird, musste eine Möglichkeit gesucht werden, um auch schräge Stopplinien detektieren zu können. Dieses Problem kann gelöst werden, indem die Ergebnisse der zuvor erfolgten Spurerkennung eingesetzt werden. Aus den Koeffizienten der Fahrbahnmarkierung wird für jede Bildzeile der Richtungsvektor <math>\vec{r_1}</math> der Fahrbahnmarkierung bestimmt. Da eine Stopplinie senkrecht zur Fahrbahnmarkierung ist, kann der Richtungsvektor der Fahrbahnmarkierung um 90° gedreht werden, um den Richtungsvektor der Stopplinie <math>\vec{r_2}</math> zu berechnen. Mit Hilfe des Stopplinien-Richtungsvektors <math>\vec{r_2}</math> wird ein Punkt <math>P_3</math> auf der potentiellen Stopplinie bestimmt (siehe Abbildung 1). Dieser wird wiederum dazu genutzt, um die Koeffizienten einer Geraden zu bestimmen, auf der die potentielle Stopplinie liegt. Ausgehend von einem Punkt auf der Fahrbahnmarkierung werden mit Hilfe der Geradengleichung Koordinaten von einzelnen Pixeln bestimmt, auf denen die potentielle Stopplinie liegt. Anschließend werden die Pixelwerte der bestimmten Koordinaten ausgelesen und bei einem weißen Pixel eine Zählvariable erhöht. Erreicht diese Zählvariable einen Schwellwert, ist eine Stopplinie erkannt worden. Dieses Vorgehen ist auch in dem nebenstehenden PAP (Abbildung 2) dargestellt.		Der neue Ansatz basiert prinzipiell auf einer Zählung der weißen Pixel in jeder Bildzeile. Da allerdings in Kurven die Stopplinie nicht in einer einzelnen, sondern in mehreren Bildzeilen dargestellt wird, musste eine Möglichkeit gesucht werden, um auch schräge Stopplinien detektieren zu können. Dieses Problem kann gelöst werden, indem die Ergebnisse der zuvor erfolgten Spurerkennung eingesetzt werden. Aus den Koeffizienten der Fahrbahnmarkierung wird für jede Bildzeile der Richtungsvektor <math>\vec{r_1}</math> der Fahrbahnmarkierung bestimmt. Da eine Stopplinie senkrecht zur Fahrbahnmarkierung ist, kann der Richtungsvektor der Fahrbahnmarkierung um 90° gedreht werden, um den Richtungsvektor der Stopplinie <math>\vec{r_2}</math> zu berechnen. Mit Hilfe des Stopplinien-Richtungsvektors <math>\vec{r_2}</math> wird ein Punkt <math>P_3</math> auf der potentiellen Stopplinie bestimmt (siehe Abbildung 2). Dieser wird wiederum dazu genutzt, um die Koeffizienten einer Geraden zu bestimmen, auf der die potentielle Stopplinie liegt. Ausgehend von einem Punkt auf der Fahrbahnmarkierung werden mit Hilfe der Geradengleichung Koordinaten von einzelnen Pixeln bestimmt, auf denen die potentielle Stopplinie liegt. Anschließend werden die Pixelwerte der bestimmten Koordinaten ausgelesen und bei einem weißen Pixel eine Zählvariable erhöht. Erreicht diese Zählvariable einen Schwellwert, ist eine Stopplinie erkannt worden. Dieses Vorgehen ist auch in dem nebenstehenden PAP (Abbildung 3) dargestellt.

	=== Abstandsberechnung ===		=== Abstandsberechnung ===
	Neben der Erkennung der Stopplinie ist es für den späteren Einsatz der Software notwendig, auch den Abstand <math>a</math> zwischen dem Fahrzeug und der Stopplinie zu bestimmen. Da die Stopplinie in einem ausgeschnittenen ROI der Vogelperspektive gesucht wird, muss die Lage des ROI im Fahrzeugkoordinaten bekannt sein. Die Ergebnisse der Bestimmung der Lage des ROI sind im oberen Abschnitt [[OSE_Softwareumgebung#Schritt_1:_Transformation\|Transformation]] hinterlegt. Wie die nebenstehende Abbildung 3 zeigt, basiert der Ansatz zur Bestimmung des Abstands zur Stopplinie auf zwei Teilen:		Neben der Erkennung der Stopplinie ist es für den späteren Einsatz der Software notwendig, auch den Abstand <math>a</math> zwischen dem Fahrzeug und der Stopplinie zu bestimmen. Da die Stopplinie in einem ausgeschnittenen ROI der Vogelperspektive gesucht wird, muss die Lage des ROI im Fahrzeugkoordinaten bekannt sein. Die Ergebnisse der Bestimmung der Lage des ROI sind im oberen Abschnitt [[OSE_Softwareumgebung#Schritt_1:_Transformation\|Transformation]] hinterlegt. Wie die nebenstehende Abbildung 4 zeigt, basiert der Ansatz zur Bestimmung des Abstands zur Stopplinie auf zwei Teilen:
	[[Datei:PrinzipAbstandStopplinie.png\|200px\|thumb\|right\|Abbildung 3: Abstandberechnung zwischen Stopplinie und Fahrzeug]]		[[Datei:PrinzipAbstandStopplinie.png\|200px\|thumb\|right\|Abbildung 4: Abstandberechnung zwischen Stopplinie und Fahrzeug]]
	# Der Abstand <math>s</math> zwischen Stopplinie und unterem Rand des ROI wird durch Bestimmung der Bogenlänge des Spurpolynoms ermittelt. Die berechnete Bogenlänge in Pixel muss noch in mm umgerechnet werden. Hierzu wird der oben beschriebene [[OSE_Softwareumgebung#Schritt_1:_Transformation\|Umrechnungsfaktor]] in Längsrichtung verwendet.		# Der Abstand <math>s</math> zwischen Stopplinie und unterem Rand des ROI wird durch Bestimmung der Bogenlänge des Spurpolynoms ermittelt. Die berechnete Bogenlänge in Pixel muss noch in mm umgerechnet werden. Hierzu wird der oben beschriebene [[OSE_Softwareumgebung#Schritt_1:_Transformation\|Umrechnungsfaktor]] in Längsrichtung verwendet.
	# Der Abstand zwischen dem unteren Rand des ROI und Fahrzeug wird als konstant angenommen, sodass hierfür die [[:Datei:OSE_ROI_Fahrzeug_1.png\|Lage des ROI im Fahrzeug-KOS]] eingesetzt wird.		# Der Abstand zwischen dem unteren Rand des ROI und Fahrzeug wird als konstant angenommen, sodass hierfür die [[:Datei:OSE_ROI_Fahrzeug_1.png\|Lage des ROI im Fahrzeug-KOS]] eingesetzt wird.

← Nächstältere Version		Version vom 8. Januar 2023, 13:43 Uhr
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	=== Stopplinienerkennung ===		=== Stopplinienerkennung ===
	[[Datei:Stopplinienerkennung Prinzip.gif\|400px\|thumb\|right\|Abbildung 1: Mathematisches Prinzip der Stopplinienerkennung]]		[[Datei:Stopplinienerkennung Prinzip.gif\|400px\|thumb\|right\|Abbildung 2: Mathematisches Prinzip der Stopplinienerkennung]]
	[[Datei:Stopplinienerkennung PAP.png\|200px\|thumb\|right\|Abbildung 2: Ablauf der Stopplinienerkennung]]		[[Datei:Stopplinienerkennung PAP.png\|200px\|thumb\|right\|Abbildung 3: Ablauf der Stopplinienerkennung]]
	Der neue Ansatz basiert prinzipiell auf einer Zählung der weißen Pixel in jeder Bildzeile. Da allerdings in Kurven die Stopplinie nicht in einer einzelnen, sondern in mehreren Bildzeilen dargestellt wird, musste eine Möglichkeit gesucht werden, um auch schräge Stopplinien detektieren zu können. Dieses Problem kann gelöst werden, indem die Ergebnisse der zuvor erfolgten Spurerkennung eingesetzt werden. Aus den Koeffizienten der Fahrbahnmarkierung wird für jede Bildzeile der Richtungsvektor <math>\vec{r_1}</math> der Fahrbahnmarkierung bestimmt. Da eine Stopplinie senkrecht zur Fahrbahnmarkierung ist, kann der Richtungsvektor der Fahrbahnmarkierung um 90° gedreht werden, um den Richtungsvektor der Stopplinie <math>\vec{r_2}</math> zu berechnen. Mit Hilfe des Stopplinien-Richtungsvektors <math>\vec{r_2}</math> wird ein Punkt <math>P_3</math> auf der potentiellen Stopplinie bestimmt (siehe Abbildung 1). Dieser wird wiederum dazu genutzt, um die Koeffizienten einer Geraden zu bestimmen, auf der die potentielle Stopplinie liegt. Ausgehend von einem Punkt auf der Fahrbahnmarkierung werden mit Hilfe der Geradengleichung Koordinaten von einzelnen Pixeln bestimmt, auf denen die potentielle Stopplinie liegt. Anschließend werden die Pixelwerte der bestimmten Koordinaten ausgelesen und bei einem weißen Pixel eine Zählvariable erhöht. Erreicht diese Zählvariable einen Schwellwert, ist eine Stopplinie erkannt worden. Dieses Vorgehen ist auch in dem nebenstehenden PAP (Abbildung 2) dargestellt.		Der neue Ansatz basiert prinzipiell auf einer Zählung der weißen Pixel in jeder Bildzeile. Da allerdings in Kurven die Stopplinie nicht in einer einzelnen, sondern in mehreren Bildzeilen dargestellt wird, musste eine Möglichkeit gesucht werden, um auch schräge Stopplinien detektieren zu können. Dieses Problem kann gelöst werden, indem die Ergebnisse der zuvor erfolgten Spurerkennung eingesetzt werden. Aus den Koeffizienten der Fahrbahnmarkierung wird für jede Bildzeile der Richtungsvektor <math>\vec{r_1}</math> der Fahrbahnmarkierung bestimmt. Da eine Stopplinie senkrecht zur Fahrbahnmarkierung ist, kann der Richtungsvektor der Fahrbahnmarkierung um 90° gedreht werden, um den Richtungsvektor der Stopplinie <math>\vec{r_2}</math> zu berechnen. Mit Hilfe des Stopplinien-Richtungsvektors <math>\vec{r_2}</math> wird ein Punkt <math>P_3</math> auf der potentiellen Stopplinie bestimmt (siehe Abbildung 2). Dieser wird wiederum dazu genutzt, um die Koeffizienten einer Geraden zu bestimmen, auf der die potentielle Stopplinie liegt. Ausgehend von einem Punkt auf der Fahrbahnmarkierung werden mit Hilfe der Geradengleichung Koordinaten von einzelnen Pixeln bestimmt, auf denen die potentielle Stopplinie liegt. Anschließend werden die Pixelwerte der bestimmten Koordinaten ausgelesen und bei einem weißen Pixel eine Zählvariable erhöht. Erreicht diese Zählvariable einen Schwellwert, ist eine Stopplinie erkannt worden. Dieses Vorgehen ist auch in dem nebenstehenden PAP (Abbildung 3) dargestellt.

	=== Abstandsberechnung ===		=== Abstandsberechnung ===
	Neben der Erkennung der Stopplinie ist es für den späteren Einsatz der Software notwendig, auch den Abstand <math>a</math> zwischen dem Fahrzeug und der Stopplinie zu bestimmen. Da die Stopplinie in einem ausgeschnittenen ROI der Vogelperspektive gesucht wird, muss die Lage des ROI im Fahrzeugkoordinaten bekannt sein. Die Ergebnisse der Bestimmung der Lage des ROI sind im oberen Abschnitt [[OSE_Softwareumgebung#Schritt_1:_Transformation\|Transformation]] hinterlegt. Wie die nebenstehende Abbildung 3 zeigt, basiert der Ansatz zur Bestimmung des Abstands zur Stopplinie auf zwei Teilen:		Neben der Erkennung der Stopplinie ist es für den späteren Einsatz der Software notwendig, auch den Abstand <math>a</math> zwischen dem Fahrzeug und der Stopplinie zu bestimmen. Da die Stopplinie in einem ausgeschnittenen ROI der Vogelperspektive gesucht wird, muss die Lage des ROI im Fahrzeugkoordinaten bekannt sein. Die Ergebnisse der Bestimmung der Lage des ROI sind im oberen Abschnitt [[OSE_Softwareumgebung#Schritt_1:_Transformation\|Transformation]] hinterlegt. Wie die nebenstehende Abbildung 4 zeigt, basiert der Ansatz zur Bestimmung des Abstands zur Stopplinie auf zwei Teilen:
	[[Datei:PrinzipAbstandStopplinie.png\|200px\|thumb\|right\|Abbildung 3: Abstandberechnung zwischen Stopplinie und Fahrzeug]]		[[Datei:PrinzipAbstandStopplinie.png\|200px\|thumb\|right\|Abbildung 4: Abstandberechnung zwischen Stopplinie und Fahrzeug]]
	# Der Abstand <math>s</math> zwischen Stopplinie und unterem Rand des ROI wird durch Bestimmung der Bogenlänge des Spurpolynoms ermittelt. Die berechnete Bogenlänge in Pixel muss noch in mm umgerechnet werden. Hierzu wird der oben beschriebene [[OSE_Softwareumgebung#Schritt_1:_Transformation\|Umrechnungsfaktor]] in Längsrichtung verwendet.		# Der Abstand <math>s</math> zwischen Stopplinie und unterem Rand des ROI wird durch Bestimmung der Bogenlänge des Spurpolynoms ermittelt. Die berechnete Bogenlänge in Pixel muss noch in mm umgerechnet werden. Hierzu wird der oben beschriebene [[OSE_Softwareumgebung#Schritt_1:_Transformation\|Umrechnungsfaktor]] in Längsrichtung verwendet.
	# Der Abstand zwischen dem unteren Rand des ROI und Fahrzeug wird als konstant angenommen, sodass hierfür die [[:Datei:OSE_ROI_Fahrzeug_1.png\|Lage des ROI im Fahrzeug-KOS]] eingesetzt wird.		# Der Abstand zwischen dem unteren Rand des ROI und Fahrzeug wird als konstant angenommen, sodass hierfür die [[:Datei:OSE_ROI_Fahrzeug_1.png\|Lage des ROI im Fahrzeug-KOS]] eingesetzt wird.