Odometrie

Messung erfolgreich // Measurement successful

von

Nach einer längeren Fahrt ist unser kleiner „Marienkäfer“ sicher an der slowenischen Adriaküste angekommen. Mittlwerweile konnte Noa Tippmann die Messtechnik in Betrieb nehmen und mit zwei Studierenden der UP-FAMNIT erste Messungen durchführen. Dabei gab es gleich eine besondere Situation mit einem ungewöhnlichen „Fußgänger“.

After a long journey, our little „Ladybug“ has safely arrived on the Slovenian Adriatic coast. In the meantime, Noa Tippmann has successfully commissioned the measurement equipment and conducted initial measurements alongside two students from UP-FAMNIT. During this process, a rather unusual situation arose involving an unexpected „pedestrian.“

Diplomarbeiten / diploma theses 2024

von

Im Jahr 2024 gab es einen neuen Rekord bei den internen Mechlab-Abschlussarbeiten (aktuell immer noch zum Dipl.-Ing. (FH)). Sieben Männer und eine Frau konnten erfolgreich ihre Arbeiten verteidigen und dürfen damit künftig diesen akademischen Grad tragen. Die Themen reichen dabei von der Bewertung von Lidar-Detektionen bis zur Auswertung von Unfalldaten. Alle Arbeiten sind frei verfügbar (in deutscher Sprache).

In 2024, there was a new record for internal Mechlab theses (currently still for Dipl.-Ing. (FH)). Seven men and one woman were able to successfully defend their theses and will thus be allowed to use this academic degree in the future. The topics range from the evaluation of lidar detections to the analysis of accident data. All theses are freely available (in German).

Blumenstein – Testverfahren || Irrasch – Autonome Fahrzeuge || Lenke – Lidar-Bewertung || Wu – Lidar-Tracking || Gu – Prüfroboter || Stampa – Video-AEB || Schwarze – Lidar-Objekterkennung || Wiesenberg – Unfalldaten

ROS Rviz – 360° LiDAR – Punktwolken Verdichtung

von

Im Rahmen des Forschungsprojektes „NIVES“ wird die Nutzung und Fusion verschiedener Sensoriken am Fahrzeug zur teils vollständigen Automatisierung von Fahrfunktionen untersucht. Dabei ist eine detaillierte Erfassung der Umgebung von besonderer Wichtigkeit. Mithilfe eines 360°-Laserscanners können viele Informationen der räumlichen Umgebung in das System eingespeist werden. Jedoch besitzt ein einzelner Scan (vgl. einzelnes Foto) nur eine vergleichsweise detailarme Abbildung der räumlichen Umgebung. Deshalb nutzen wir die Odometrie des Fahrzeugs, sowie GPS und GLONASS um eine Translation des Laserscanners im Raum festzustellen, die Punktwolke je Scan über die Zeit entsprechend zu transformieren und damit die Punktwolke zu verdichten.

Im nachfolgenden Video wurde die Punktwolke durch 200 einzelne Scans verdichtet.