Autonome Rennfahrzeuge
Bei FaSTTUBe, dem Formula Student Team der TU Berlin, bauen knapp 80 Studierende jedes Jahr aufs Neue Rennwagen, mit denen international an Konstruktionswettbewerben der Formula Student teilgenommen wird. Seit 2019 wird zusätzlich ein System entwickelt und verbaut, welches dem Auto ermöglicht, komplett autonom Rennstrecken zu absolvieren. Da sich die Strecken durch enge Kurven und Schikanen auszeichnen, ist eine geringe Latenz und hohe Bildqualität für die visuelle Navigation sehr wichtig. Die letzte Saison brachte für das Team von FaSTTUBe den Durchbruch – unterstützt von Allied Vision Alvium CSI-2 Kamera.
Die Herausforderung
Bildübertragung mit geringer Latenz
Das Auto lokalisiert die fahrbare Strecke im autonomen Modus anhand von Hütchen, die am Rand der Strecke in regelmäßigen Abständen aufgestellt sind. Um die Hütchen möglichst gut zu lokalisieren ist es daher sehr wichtig, Bilder möglichst verzerrungsfrei aufzunehmen und diese mit niedriger Latenz in die Grafikkarte des verbundenen Nvidia Jetson AGX Xavier zu schicken. Dort werden die Bilder dann effizient vorverarbeitet und die Hütchen mithilfe von neuralen Netzwerken extrahiert und im Raum verortet. Ein erster Prototyp auf Basis von USB-Kameras hat sich jedoch als zu langsam für die hochdynamische Umgebung eines Rennwagens erwiesen.
Die Lösung
Hohe Bildqualität
Als essenzieller Teil der autonomen Pipeline hat sich das FaSTTUBe-Team auf zwei Alvium 1800 C-319c Kameras verlassen, welche sich besonders durch einen Global Shutter und ein MIPI CSI-2 Interface auszeichnen. Ersteres verhindert einen Rolling Shutter Effekt bei hohen Geschwindigkeiten und verringert so die Verzerrung. Das Interface ermöglicht uns, die Bilder durch die von Allied Vision bereitgestellten V4L2-Treiber direkt in die Grafikkarte zu laden.
Dass die Kameras sich durch einen sehr kompakten Formfaktor auszeichnen, bewies sich als Vorteil in der Konstruktion der umhüllenden wasserdichten Sensorbox.
Die Vorteile
Höhere Präzision
Die Kameras von Allied Vision haben das FaSTTUBe-Team dabei unterstützt, ein neues Computer Vision Konzept umzusetzen, mit dem nicht nur die Frequenz der Cone-Erkennung um 150% gesteigert, sondern durch die hohe Qualität des Bildsensors gleichzeitig die Erkennungsreichweite um 400% vergrößert werden konnten. Diese genauere Erkennung hat dem Team in der Saison große Fortschritte im Bereich Driverless ermöglicht.
Kleine, leistungsstarke CSI-2-Industriekamera
Die Alvium 1800 C-319 mit dem Sony IMX265 erreicht 54.0 Bilder pro Sekunde bei 3.2 MP Auflösung. Sie bietet eine hohe Bandbreite durch die Verwendung der leistungsstarken MIPI CSI-2-Schnittstelle mit bis zu 4 Lanes. Die integrierten ISP-Funktionen ermöglichen fortschrittliche Bildkorrekturen und entlasten das Embedded Board für andere Verarbeitungsaufgaben. Dank ihres kompakten Formfaktors und seines intelligenten Power-Managements kann sie ganz einfach in Low-Power- oder in batteriebetriebene Systeme integriert werden.
