Bachelorarbeit eingereicht im Rahmen der Bachelorprüfung im Studiengang Technische Informatik am Department Informatik der Fakultät Technik und Informatik der Hochschule für Angewandte Wissenschaften Hamburg

Abgegeben am 26. Mai 2008

Zusammenfassung

Thema der Bachelorarbeit

Möglichkeiten eines Radartransceivers zur Hinderniserkennung an einem autonomen Fahrzeug

Stichworte

Radartransceiver, Hinderniserkennung, autonomes Fahrzeug, ARM Mikrocontroller, FMCW-Radar, digitale Signalverarbeitung, Fast Fourier Transformation

Kurzzusammenfassung

Diese Arbeit beschreibt die Vorgehensweise zum Aufbau einer Hinderniserkennung mit einem Radartransceiver und die Auswahl geeigneter Komponenten. Es wird auf die Funktionsweise der Abstands- und Geschwindigkeitsmessung mittels Radar, die Signalverarbeitung und deren Auswertung eingegangen. Die Ansteuerung und Auswertung erfolgen mit einem ARM Mikrocontroller.

Title of the paper

Options for an autonomous vehicle to detect obstacles using a radar transceiver

Keywords

Radar transceiver, autonomous vehicle, ARM microcontroller, FMCW radar, digital signal processing, fast fourier transformation

Abstract

This thesis is about recognizing obstacles using a radar transceiver and appropriate further components. The main topics include the measurement of distance and speed using radar. The program runs on an embedded microcontroller with ARM architec- ture.

Danksagung

An dieser Stelle möchte ich all diejenigen erwähnen, ohne deren Unterstützung diese Arbeit nicht möglich gewesen wäre. Ohne eine Wertung durch die Reihenfolge der Nennung zu bezwecken, möchte ich mich bei folgenden Menschen herzlich bedanken.

Mein ganz besonderer Dank gilt meinen beiden Betreuern. Sie ermöglichten mir meine Bachelorarbeit als Abschluss meines Studiums an der HAW-Hamburg anzufertigen und begleiteten mich in dieser letzten Phase. Ein Dank an:

Ein weiterer Dank an das Team des Projektes intelliTruck. Danke für die gute Zusammenarbeit, die vielen anregenden Diskussionen und den Spaß in der gemeinsamen Zeit.

Im Weiteren einen besonderen Dank an die Assistenten der Informatik-Labore des 7. Stocks der HAW Hamburg, im speziellen Herrn Bruno Carstensen und Herrn Alfred Lohmann, die mit bewundernswerter Ruhe jederzeit mit Rat und Tat zur Verfügung stand. Ebenfalls sei Herr Enrico Hensel an dieser Stelle erwähnt.

Nicht zu vergessen sind meine Familie und Freunde. Ohne ihre Unterstützung in den letzten Jahren und die daraus für mich resultierende Motivation wäre diese Studienzeit auf langer Sicht deutlich erschwerter gewesen.

Inhaltsverzeichnis

Tabellenverzeichnis 11   

Abbildungsverzeichnis   13

1  Einführung  15

1.1  Das Projekt  17

1.2  Ziel dieser Arbeit  17

2  Grundlagen  19

2.1  Radar  19

2.1.1  Geschichte  19

2.1.2  Pulsradar  21

2.1.3  CW Radar  22

2.1.4  Mehrzielfähigkeit  24

2.2  Plattform  24

3  Anforderungen einer Hinderniserkennung  27

3.1  Reaktionszeit  27

3.2  Abmessungen  27

3.3  Hindernisse  28

4  Technische Ausganslage  29

4.1  Die Radartransceiver (Radarsensoren)  30

4.1.1  IVS-163  31

4.1.2  IVS-148  32

4.2  Ansteuerung des Radartransceivers  33

4.2.1  Analoge Schaltung  33

4.2.2  DA-Wandler  33

4.3  Einlesen der analogen Signale  34

4.3.1  Soundkarte  34

4.3.2  Integrierter AD-Wandler  35

4.3.3  Externer AD-Wandler  36

4.4  Controller  36

4.4.1  USB I/O Box  36

10  Inhaltsverzeichnis  

4.4.2  Atmel AVR 8bit  37

4.4.3  ARM 32bit  38

5  Umsetzung in die Praxis  39

5.1  Erzeugung des Sweep Signals  39

5.2  Nachverstärkung des Ausgangsignals  40

5.3  Auswertung  41

5.3.1  Abtastung  42

5.3.2  Fenster Funktion  42

5.3.3  Glättung  43

5.3.4  Fast Fourier Transformation  43

5.3.5  Peak Detection  46

5.3.6  Ermittlung der Entfernung bei ruhenden Objekten  47

5.3.7  Ermittlung der Entfernung und Geschwindigkeit bei bewegten Ob-  

jekten   49

5.3.8  Auflösungsvermögen  52

5.4  Auslastung des Mikrocontrollers  53

6  Tests und Messungen  55

6.1  Messungen mit stationären Objekten  57

6.2  Messungen mit bewegten Objekten  61

7  Ausblick  65

7.1  Sweepsignal  65

7.2  Analoge Signalverarbeitung und A/D Wandlung  65

7.3  Digitale Signalverarbeitung  66

7.4  Montage am Fahrzeug  66

7.5  Stromverbrauch  67

7.6  Fazit  67

Literaturverzeichnis   69

Verzeichnis  der Formelzeichen  73

A  Quadratursignal  77

B  Versuchsaufbau  79

Tabellenverzeichnis   

4.1  Daten IVS-163  31

4.2  Daten IVS-163  32

5.1  DFT Parameter  45

5.2  Einzelschritte der Auswertung  54

B  1 Pinbelegung Radarsensor  80

Abbildungsverzeichnis   

2.1  Pulsradar  21

2.2  CW-Radar  22

2.3  FMCW-Radar  23

2.4  Sende und Empfangssignal bei einem sich auf den Radarsensor zubewegen-  

den  Objekt  23

4.1  Verarbeitungskette  29

4.2  Der IVS-163  31

4.3  Der IVS-148  32

4.4  Schaltung zur Erzeugung des Sweepsignals  34

4.5  Modulation mit drei Sweeps  35

4.6  Modulation mit zwei Sweeps  36

4.7  Der AVR Mikrocontroller  37

4.8  Der ARM Mikrocontroller mit I/O Board (links)  38

5.1  Blockschaltbild  39

5.2  Sweepsignal  40

5.3  Nachverstärkung des Empfangssignals  41

5.4  Sende- und Empfangsfrequenz bei mehreren Zielen  46

5.5  CFAR Peak Detection  47

5.6  Laufzeitverschiebung bei Upsweep  48

5.7  Frequenzverlauf und Differenzfrequenz  49

5.8  Empfangssignal bei größerer Dopplerverscheibung  50

5.9  Zeitbetrachtung  54

6.1  Antennendiagramm des IVS-148. (Quelle: InnoSenT Produktkatalog)  55

6.2  Testraum  56

6.3  Sweep- und das I-Signal über den vollen Raum.  57

6.4  Spektrum des Radarechos in dem Testraum bei kompletter Länge, ca. 20m.  58

6.5  Sweep- und das I-Signal in dem Testraum bei einer Entfernung von 10m bis  

zur  Wand.  59

6.6  Spektrum des Radarechos einer Wand in ca. 10m.  60

6.7  Sweep- und das I-Signal bei einer Wand in ca. 6m Entfernung.  61

6.8  Sweep- und das I-Signal bei einer Metalltür in 6m Entfernung  62

14  Abbildungsverzeichnis  

6.9  Spektrum des Radarechos einer Metalltür in 7m Entfernung.  63

6.10  Spektrum des Radarechos bei einer Bewegung auf eine Metalltür zu.  63

7.1  Sweepsignal mit vier Sweeps  66

A.1  Erzeugung des Q-Signals  77

A.2  I- und Q-Signal  78

B.1  Komponenten des Radarsystems  79

B  2 Pinbelegung des ARM und der Ansteuerungsplatine  80

1 Einführung

Radarsensorik wird seit etwa 10 Jahren in Oberklasselimusinen als Sonderaustattung angeboten. Hier wird es als ACC (Adaptive Cruise Control) oder PSS (Predictive Safety System) eingesetzt. Troppmann und Höger (2005a) und Troppmann und Höger (2005b) beschreiben detailliert den Einsatz von Radarsensorik in Kfz. So enstand die Idee, die Möglichkeiten einer Hinderniserkennung mittels Radar für ein autonomes Fahrzeug zu prüfen, um darauf aufbauend ähnliche Systeme für dieses entwickeln zu können.

Grundsätzlich lässt sich eine Hinderniserkennung mit verschiedensten Techniken realisieren. Eine ausführliche Betrachtung mit Beschreibungen der einzelnen Techniken ist in Ries (2005) gegeben. Um Vor- und Nachteile der einzelnen Verfahren einschätzen zu können, hier ein Überblick über die gängisten Sensoren:

Ultraschall

Ultraschallsensoren werden häufig für die Einparkhilfen in den Stoßstangen verwendet. Sie zeichnen sich durch geringe Kosten aus. Auf geringe Entfernungen besitzten sie eine hohe Präzision und mittels Triangulation besteht die Möglichkeit, den Winkel zu einem Hindernis zu errechnen.

Ihr größtes Problem ist die begrenzte Reichweite von einigen Metern. Umwelteinflüsse wie Geräusche oder Temperaturschwankungen beeinflussen die Ultraschallsensoren. Treffen die Schallwellen in einem flachen Winkel auf das Hindernis, kann es passieren, dass es nicht erkannt wird. Die Sensoren müssen immer sichtbar angebracht werden und sind somit empfindlich gegen Steinschlag oder andere Beschädigungen. Des Weiteren liefern sie keine In-formation zu der Bewegungsrichtung eines Objekts.

Infrarot

Ebenfalls sehr günstig sind Infrarotsensoren. Sie erfassen hervorragend tangentiale Bewegungen.

Radiale Bewegungen hingegen können nicht erkannt werden. Wie alle optischen Verfahren ist die Infrarottechnik empfindlich gegenüber Umwelteinflüssen wie Regen, Nebel oder Staub. Auch diese Sensoren sind nicht in der Lage, die Bewegungsrichtung zu erkennen.

16 1 Einführung

Laserscanner

Laserscanner werden auf Grund ihrer positiven Eigenschaften gerne zur Hinderniserkennung eingesetzt. Sie finden auch viel Verwendung in den autonomen Fahrzeugen der DAR-PA Grand Challange (siehe DARPA (2008)). Sie verfügen über eine hohe Reichweite und Genauigkeit und vermitteln dank der großen Menge an Messpunkten ein äußerst präzieses Bild der Umwelt.

Unter ungünstigen Voraussetzungen, wie etwa Nebel, Regen oder dichtem Staub, funktionieren sie jedoch nicht mehr zuverlässig bzw. fallen ganz aus. Auch sind aktuelle Laserscanner in annehmbarer Baugröße noch sehr teuer.

Bildverarbeitung

Da bei einer Hinderniserkenung mittels Bildverarbeitung auf verfügbare Komponenten zurückgegriffen wird, lässt sie sich relativ kostengünstig realisieren. Ein großer Vorteil ist, dass die Kamera einen passiven Sensor darstellt, der nicht durch andere Kameras beeinflusst werden kann. Die gelieferten Daten können auch für andere Aufgaben, wie etwa eine Fahrspurerkennung, verwendet werden.

Jedoch fällt das System im dichten Nebel, Regen oder Staub komplett aus, was für ein Offroad Fahrzeug nicht hinnehmbar ist. Die Algorithmen zur Hinderniserkennung erfordern zudem, gerade bei hohen Geschwindigkeiten, viel Rechenaufwand. Bei stark wechselnden Lichtverhältnissen, wie etwa bei der Fahrt in einen Tunnel, kommt die Bildverarbeitung an ihre Grenzen, da eine dynamische Anpassung an die Lichtverhältnisse nur begrenzt möglich ist.

Radar

Die Radarsensorik zeichnet sich durch viele Einsatzmöglichkeiten unterschiedlicher Komplexität aus. Sie reicht von einer einfachen Entfernungsmessung bis hin zum Radarnetzwerk mit mehreren Sensoren, das verschiedene Ziele mit Winkel, Geschwindigkeit und Entfernung orten kann. Radialbewegungen werden auf Grund des Dopplereffekts (siehe Glossar) optimal erfasst, was einer Hinderniserkennung zu gute kommt. Gegen Umwelteinflüsse ist Radar im Vergleich zu den anderen Systemen unempfindlich. Es kommt höchstens zu einer Einschränkung der Reichweite, aber nicht zum Totalausfall. Da die Radarstrahlung nichtmetallische Materialien durchdringt, kann ein Radarsensor günstig durch Kunststoff geschützt werden. Wie der Laserscanner verfügt Radar über eine hohe Reichweite.

Die Kosten liegen über den von Ultraschall- oder Infrarotsensoren, sind jedoch um ein Vielfaches günstiger als Laserscanner. Tangentialbewegungen können von Radar nicht erfasst werden. Die Zielerkennung ist komplizierter als bei anderen Systemen, da immer ein Rauschen vorliegt und es zu vielen kleinen Reflektionen kommen kann, die das Erkennen von eigentlichen Zielen erschweren.

1.1 Das Projekt 17

1.1 Das Projekt

Die Arbeit entstand im Rahmen des intelliTruck-Projektes, das Teil von FAUST (Fahrerassistenz- und autonome Systeme) der HAW Hamburg ist. FAUST besteht aus mehreren Projekten, in denen auf jeweils unterschiedlichen Plattformen, vom Modellauto im Maßstab 1:10 bis zum echten Rennwagen, Technologien für Fahrerassistenz- und autonome Systeme erforscht und entwickelt werden. Das intelliTruck-Projekt nutzt als Plattform ein Offroad fähiges Modellfahrzeug im Maßstab 1:6, dass anhand von Markierungen selbstständig durch unbekanntes Terrain navigieren soll. Als Vorbild dient die DARPA Grand Challange. HAW:2008 enthält weitere Informationen zu FAUST.

1.2 Ziel dieser Arbeit

Das Ziel dieser Arbeit besteht darin, die Möglichkeiten eines Radartransceivers zur Hindernserkennung auszuloten. Dabei soll Rücksicht auf die durch die verwendete Plattform gegebenen Randbedingungen genommen werden. Die Arbeit soll eine geeignete Methode der Ansteuerung und Auswertung des Sensors finden. Dafür werden verschiedene Ansätze verfolgt und bewertet, sowie der vielversprechenste in die Praxis umgesetzt und getestet.