Experimenteller Vergleich von Radar- und Lidarsensoren zur Hinderniserkennung bei Drohnen
- UAVs (engl. Unmanned Aerial Vehicles) sind in den vergangenen Jahren auch außerhalb militärischer und wissenschaftlicher Nutzung beliebter geworden. Für autonome Fluganwendungen ist die Überwachung der Umgebung zwingend notwendig. In dieser Arbeit wird ein experimenteller Ansatz zur Hinderniserkennung mit Radar- und Lidarsensorik präsentiert. Dieser setzt sich aus der Kollisionsvermeidung derUAVs (engl. Unmanned Aerial Vehicles) sind in den vergangenen Jahren auch außerhalb militärischer und wissenschaftlicher Nutzung beliebter geworden. Für autonome Fluganwendungen ist die Überwachung der Umgebung zwingend notwendig. In dieser Arbeit wird ein experimenteller Ansatz zur Hinderniserkennung mit Radar- und Lidarsensorik präsentiert. Dieser setzt sich aus der Kollisionsvermeidung der Flugsteuerung px4, einem Nvidia Jetson TX2 als Flugbegleitcomputer und den Sensoren Slamtec RPLidar A2M6 und Texas Instruments AWR1443 Radar zusammen. Insgesamt wurden drei verschiedene Hardwarekomponenten getestet. Zur Auswertung der Versuche wird eine durch Python OS-unabhängige Auswertesoftware entwickelt und implementiert. Die Versuchsplanung setzt sich aus drei Versuchen mit jeweils fünf in Geometrie und Textur unterschiedlichen Hindernissen zusammen. Die Versuchsergebnisse zeigen, dass der eingesetzte Lidar gegenüber dem Radar Vorteile auf kurze Distanz aufweist. Zur Reproduzierbarkeit von Experimenten auf kurzer Distanz wird die Entwicklung eines fixen Messaufbaus empfohlen.…
Document Type: | Bachelor Thesis |
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Zitierlink: | https://opus.hs-offenburg.de/5124 | Bibliografische Angaben |
Title (German): | Experimenteller Vergleich von Radar- und Lidarsensoren zur Hinderniserkennung bei Drohnen |
Author: | Jakob Meier |
Advisor: | Jörg Ettrich, Stefan Staiger, Raimund Lehmann |
Year of Publication: | 2021 |
Publishing Institution: | Hochschule Offenburg |
Granting Institution: | Hochschule Offenburg |
Place of publication: | Offenburg |
Page Number: | xxii, 84 |
Language: | German | Inhaltliche Informationen |
Institutes: | Forschung / IUAS - Institute for Unmanned Aerial Systems |
Fakultät Maschinenbau und Verfahrenstechnik (M+V) | |
Institutes: | Abschlussarbeiten / Bachelor-Studiengänge / MA |
Tag: | Hinderniserkennung; Lidarsensorik; Radarsensorik Unmanned Aerial Vehicles | Formale Angaben |
Open Access: | Closed Access |
Licence (German): | Creative Commons - CC BY-NC - Namensnennung - Nicht kommerziell 4.0 International |
SWB-ID: | 1830647903 |