AF: Kamera (SenKam, SabKam): Unterschied zwischen den Versionen

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== Primärsensor ==
== Primärsensor ==
Es besteht bereits ein Artikel zur Kamera, welcher unter folgendem Link aufgerufen werden kann:
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[[Fahrzeughardware|Fahrzeughardware]]
[[Fahrzeughardware|Fahrzeughardware]]
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Für eine detaillierte Beschreibung der Parameter der VR magic camera folgen Sie bitte diesem Link:
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[[https://www.vrmagic-imaging.com/products/10-gige-cameras][https://www.nevis.com.tw/prodDetail.asp?id=358]]<br>
[[https://www.vrmagic-imaging.com/products/10-gige-cameras][https://www.nevis.com.tw/prodDetail.asp?id=358]]<br>
[[Datei:Vrmagic msc12.jpg|200px|thumb|right|Abbildung 1: Vrmagic msc12]]
* Technische Daten
Sensor-Typ: 1/3'' CMOS Farbsensor 、 Sensor-Auflösung: 1280 x 1024 Pixel 、 Pixelgröße: 5,2 μm x 5,2 μm
Dynamikbereich: 60 dB 、 Ausgangsschnittstelle: 8/10-bit parallel 、 Framerate: bis zu 30 fps 、Optischer Format: 1/3"
Belichtungszeit: 5 μs - 33000 μs 、 Versorgungsspannung: 3,3 V oder 5 V
* Pinbelegung:
8/10-bit parallele Schnittstelle: D0-D9  、  Takt (Pixel-Clock): PCLK  、  V-Sync: VSYNC  、  H-Sync: HSYNC  、  Stromversorgung: GND, VCC
* Messverfahren:
Progressive Scan  、  Global Shutter
* Interne Signalverarbeitung:
Automatische Belichtungssteuerung (AE)  、  Automatische Weißabgleichsteuerung (AWB)  、  Rauschunterdrückung (2D/3D)
Defekte Pixelkorrektur  、  Farbkorrektur  、  Farbsättigung  、  Gamma-Korrektur
* Funktionsprinzip:
Der MSC12 verwendet einen 1/3'' CMOS Farbsensor mit einer Auflösung von 1280 x 1024 Pixeln. Er verwendet ein Progressives-Scan-Verfahren und verfügt über einen Global Shutter. Die Ausgangsschnittstelle des Sensors ist eine 8/10-bit parallele Schnittstelle. Der Sensor verfügt über automatische Belichtungssteuerung (AE), automatische Weißabgleichsteuerung (AWB), Rauschunterdrückung (2D/3D), Defekte Pixelkorrektur, Farbkorrektur, Farbsättigung und Gamma-Korrektur.
* Literatur:
[[Datei:CMOS.pdf]]
== Messkette ==
== Messkette ==
In der Abbildung 1 wird die Messkette der Kamera beschrieben.
In der Abbildung 1 wird die Messkette der Kamera beschrieben.
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===== Funktion =====
===== Funktion =====
Die in Simulink gemessenen Parameter A, B und C werden in<code>SabKam - Filterung Spurkoeffizienten</code> über den Constantenblock hinzugefügt und dann wird ein Teil des Signals zum Parsen nach Matlab exportiert.
Die in Simulink gemessenen Parameter A, B und C werden in<code>SabKam - Filterung Spurkoeffizienten</code> über den Constantenblock hinzugefügt und dann wird ein Teil des Signals zum Parsen nach Matlab exportiert.
== Signalanalyse ==
=== Beschreibung ===
Der Wagen wurde auf die erste Kurve und die  Gerade gestellt und die Daten wurden gemessen
=== Messwertanalyse ===
[[Datei:In einer geraden Linie gemessene Daten.jpg|thumb|left|600px|Abbildung 6:<br />In einer geraden Linie gemessene Daten]]
[[Datei:Tatsächliche Messungen in der Gerade.jpg|thumb|right|400px|Abbildung 7:<br />Tatsächliche Messungen in der Gerade]]
[[Datei:An der ersten Ecke gemessene Daten.jpg|thumb|left|600px|Abbildung 8:<br />An der ersten Ecke gemessene Daten]]
[[Datei:Tatsächliche Messung an der ersten Kurve.jpg|thumb|right|400px|Abbildung 9:<br />Tatsächliche Messung an der ersten Kurve]]
== Analyse ==
Wir verwenden die quadratische Gleichung y=ax^2+bx+c, um den Echtzeitzustand des Wagens darzustellen.
Der Parameter a gibt die Änderungsrate der Krümmung an. Wenn der Wert von a größer ist, bedeutet dies, dass die Kurve stärker gekrümmt ist und der Wagen einen stärker gekrümmten Weg zurücklegt. Eine größere Krümmung führt dazu, dass der Wagen einen größeren Lenkwinkel benötigt, um auf der Strecke zu bleiben, und kann zu ausgeprägteren und scharfen Kurven während der Fahrt führen.
Der Parameter b gibt die Änderungsrate des Neigungsgrades an. Wenn der Wert von b groß ist, bedeutet dies, dass sich die Neigung der Kurve schneller ändert und der Wagen einen steileren Weg zurücklegt. Da die Straßenverhältnisse in unserem Labor jedoch sehr gut sind, hat der Parameter b einen Wert von 0.
Der Parameter c spiegelt die Abweichung wider, und ein größerer Wert von c bedeutet, dass der Wagen von der Mittellinie der Fahrbahn abweicht.
In den Abbildungen 6 und 8 sehen wir, dass der Wert von b 0 ist, was bedeutet, dass die Straße eben ist. In Abbildung 6 ist der Wert von c gleich 3, was bedeutet, dass die Laufkatze 3 cm von der Mittellinie abweicht. Abbildung 7 zeigt den tatsächlichen Wert von 37, den ich mit einem Haarlineal gemessen habe, und der Abstand von der Mittellinie der Straße zum Rand der Bahn beträgt 40. daher sind die Messungen in Abbildung 6 korrekt. Auch der Vergleich von Abb. 8 und Abb. 9 zeigt, dass die Messungen korrekt sind.
== Liste offener Punkte (LOP) ==
== Liste offener Punkte (LOP) ==
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|+ style = "text-align: left"|Tabelle 3: Liste offener Punkte (LOP)
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! style="font-weight: bold;" | Problem
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! style="font-weight: bold;" | Maßnahme
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! style="font-weight: bold;" | Freigabe
! style="font-weight: bold;" | Freigabe
! style="font-weight: bold;" | Wirksamkeit
! style="font-weight: bold;" | Dokumentation
|-
| 1 || SenAbs-Block ist schlecht kommentiert || || Signale benennen, Kommentare einfügen ||x || ||
|-
| 2 || IR Abstand berechnen wird nicht verwendet|| Toter Code || löschen ||x || ||
|-
| 3 || FilterIRSpikes komplexer m-Code|| zu komplex || Ersetzen durch Simulink-Median-Block  || x || ||
|-
|-
| 4 || PT1 || Wozu dient der? || löschen || x || ||
| 1 || SenKam_SpurA_F64 zeigt NAN während der Messung an ||Der Parameter a gibt die Änderungsrate der Krümmung an,die bei einem geraden Weg 0 sein sollte. ||Erneut Messung des Parameter a ||  
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| 5 || Knicks in Lookup-Table || ||  || || ||
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|-
|}
|}


=== Legende ===
* Problem: Was genau ist das Problem? Wo tritt das Problem auf? Wie zeigt sich das Problem? Wann tritt das Problem auf? Warum ist es ein Problem?
* Analyse: Was ist die Ursache des Problems?
* Maßnahme: Maßnahme zur Beseitigung der identifizierten Ursache
* Freigabe: Abstimmung der Maßnahme mit Prof. Schneider
* Wirksamkeit: Beschreibung Nachweis Wirksamkeit (Dummy-Prüfung, Versuche, Kurzzeitfähigkeit, Kennzahlen, Audit, etc.)
* Dokumentation: Doku der Lösung im HSHL-Wiki
== Literatur ==
== Literatur ==
Wiki:[[Fahrzeugsoftware|Fahrzeugsoftware]] | [[Dekodierung RS-232 in Simulink|Dekodierung RS-232 in Simulink]] | [[Kom - Kommunikation|Kom - Kommunikation]]<br>
Wiki:[[Fahrzeugsoftware|Fahrzeugsoftware]] | [[Dekodierung RS-232 in Simulink|Dekodierung RS-232 in Simulink]] | [[Kom - Kommunikation|Kom - Kommunikation]]<br>
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Aktuelle Version vom 25. Mai 2023, 10:03 Uhr

Autor: Xiangyao Liu & Yuhan Pan

Hauptseite
SDE Praktikum
SDE-Team 2023/24
Lernzielkontrolle 1

Einleitung

In diesem Artikel wird die Messkette der Kamera des Carolo Cup Fahrzeugs beschrieben. Es wird dargestellt, wie die Fahrstrecke bestimmt wird.

Primärsensor

Es besteht bereits ein Artikel zur Kamera, welcher unter folgendem Link aufgerufen werden kann: Fahrzeughardware

Für eine detaillierte Beschreibung der Parameter der VR magic camera folgen Sie bitte diesem Link: [[1][2]]

Abbildung 1: Vrmagic msc12
  • Technische Daten

Sensor-Typ: 1/3 CMOS Farbsensor 、 Sensor-Auflösung: 1280 x 1024 Pixel 、 Pixelgröße: 5,2 μm x 5,2 μm Dynamikbereich: 60 dB 、 Ausgangsschnittstelle: 8/10-bit parallel 、 Framerate: bis zu 30 fps 、Optischer Format: 1/3" Belichtungszeit: 5 μs - 33000 μs 、 Versorgungsspannung: 3,3 V oder 5 V

  • Pinbelegung:

8/10-bit parallele Schnittstelle: D0-D9 、 Takt (Pixel-Clock): PCLK 、 V-Sync: VSYNC 、 H-Sync: HSYNC 、 Stromversorgung: GND, VCC

  • Messverfahren:

Progressive Scan 、 Global Shutter

  • Interne Signalverarbeitung:

Automatische Belichtungssteuerung (AE) 、 Automatische Weißabgleichsteuerung (AWB) 、 Rauschunterdrückung (2D/3D) Defekte Pixelkorrektur 、 Farbkorrektur 、 Farbsättigung 、 Gamma-Korrektur

  • Funktionsprinzip:

Der MSC12 verwendet einen 1/3 CMOS Farbsensor mit einer Auflösung von 1280 x 1024 Pixeln. Er verwendet ein Progressives-Scan-Verfahren und verfügt über einen Global Shutter. Die Ausgangsschnittstelle des Sensors ist eine 8/10-bit parallele Schnittstelle. Der Sensor verfügt über automatische Belichtungssteuerung (AE), automatische Weißabgleichsteuerung (AWB), Rauschunterdrückung (2D/3D), Defekte Pixelkorrektur, Farbkorrektur, Farbsättigung und Gamma-Korrektur.

  • Literatur:



Messkette

In der Abbildung 1 wird die Messkette der Kamera beschrieben.


Abbildung 1: Messkette Kamera

Sensorblock - SEN - Sensoren - online

Abbildung 2:
PFAD: CCF_online > SEN - Sensoren - online
Darstellung relevanter Block für den Eingang des Kamera-Sensors
Abbildung 3:
PFAD: CCF_online > SEN - Sensoren - online > SenKAM - Kamera
Umwandlung des Kamera Eingangs in Rohwert


SenKam - Kamera

Eingang / Ausgang

Block: SenKam - Kamera (Abbildung 2, 3)
Eingang:

Ausgang:SenKam_SpurA_f64,SenKam_SpurB_f64,SenKam_SpurC_f64,RX, NumRX,SenKam_Spurzuordnung,SenKam_Stopplinienflag_bit,SenKam_Stopplinienabstand_f64, SenKam_ObjekteAnzahl,SenKam_ObjektNummer,SenKam_ObjektX,SenKam_ObjektY, SenKam_Objektbreite,SenKam_Objekttiefe,SenKam_Objektausrichtung,SenKam_Objektgeschwindigkeit, SenKam_Objekt_Plausibel

Funktion

Alle Ausgänge erhalten ein Signal vom Ground. Empfang der Daten mit RS232 mithilfe des DS1104SER_RX Blocks. Die Daten werden mit einer S-Function interpretiert.

Sensorblock - SAB - Signalaufbereitung

Abbildung 4:
PFAD: CCF_online > SAB - Signalaufbereitung
Darstellung der Signalaufbereitungsblocks
Abbildung 5:
PFAD: CCF_online > SAB - Signalaufbereitung - SabKam - Kamera
Filterung Spurkoeffizienten



SabKam - Kamera

Block: SabKam - Kamera
Eingang: SenKam_SpurA_f64, SenKam_SpurB_f64, SenKam_SpurC_f64
Ausgang: SabKam_SpurA_filt_f64, SabKam_SpurB_filt_f64, SabKam_SpurC_filt_f64

Funktion

Die in Simulink gemessenen Parameter A, B und C werden inSabKam - Filterung Spurkoeffizienten über den Constantenblock hinzugefügt und dann wird ein Teil des Signals zum Parsen nach Matlab exportiert.

Signalanalyse

Beschreibung

Der Wagen wurde auf die erste Kurve und die Gerade gestellt und die Daten wurden gemessen

Messwertanalyse

Abbildung 6:
In einer geraden Linie gemessene Daten
Abbildung 7:
Tatsächliche Messungen in der Gerade
Abbildung 8:
An der ersten Ecke gemessene Daten
Abbildung 9:
Tatsächliche Messung an der ersten Kurve












































Analyse

Wir verwenden die quadratische Gleichung y=ax^2+bx+c, um den Echtzeitzustand des Wagens darzustellen. Der Parameter a gibt die Änderungsrate der Krümmung an. Wenn der Wert von a größer ist, bedeutet dies, dass die Kurve stärker gekrümmt ist und der Wagen einen stärker gekrümmten Weg zurücklegt. Eine größere Krümmung führt dazu, dass der Wagen einen größeren Lenkwinkel benötigt, um auf der Strecke zu bleiben, und kann zu ausgeprägteren und scharfen Kurven während der Fahrt führen.

Der Parameter b gibt die Änderungsrate des Neigungsgrades an. Wenn der Wert von b groß ist, bedeutet dies, dass sich die Neigung der Kurve schneller ändert und der Wagen einen steileren Weg zurücklegt. Da die Straßenverhältnisse in unserem Labor jedoch sehr gut sind, hat der Parameter b einen Wert von 0.

Der Parameter c spiegelt die Abweichung wider, und ein größerer Wert von c bedeutet, dass der Wagen von der Mittellinie der Fahrbahn abweicht.

In den Abbildungen 6 und 8 sehen wir, dass der Wert von b 0 ist, was bedeutet, dass die Straße eben ist. In Abbildung 6 ist der Wert von c gleich 3, was bedeutet, dass die Laufkatze 3 cm von der Mittellinie abweicht. Abbildung 7 zeigt den tatsächlichen Wert von 37, den ich mit einem Haarlineal gemessen habe, und der Abstand von der Mittellinie der Straße zum Rand der Bahn beträgt 40. daher sind die Messungen in Abbildung 6 korrekt. Auch der Vergleich von Abb. 8 und Abb. 9 zeigt, dass die Messungen korrekt sind.




Liste offener Punkte (LOP)

# Problem Analyse Maßnahme Freigabe
1 SenKam_SpurA_F64 zeigt NAN während der Messung an Der Parameter a gibt die Änderungsrate der Krümmung an,die bei einem geraden Weg 0 sein sollte. Erneut Messung des Parameter a

Literatur

Wiki:Fahrzeugsoftware | Dekodierung RS-232 in Simulink | Kom - Kommunikation


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