Künstliche Augen auf der Rennstrecke

Autonome Rennen sind ein aufstrebender und beliebter Sport unter Ingenieurstudenten auf der ganzen Welt, die gegeneinander antreten, um den besten selbstfahrenden Rennwagen zu entwickeln. In diesem hochtechnischen Wettbewerb sind Rundenzeiten und Höchstgeschwindigkeiten die Kriterien, die über den Sieg oder einen knappen zweiten Platz entscheiden. Die wichtigste Technologie, die über den Erfolg in diesem Bereich entscheidet, ist das maschinelle Sehen.

Die Anwendung

Aristurtle ist ein Studententeam aus Thessaloniki, Griechenland, das elektrische Rennwagen für die Teilnahme an Formula Student Wettbewerben in ganz Europa entwickelt und herstellt. In den letzten zwei Jahren haben sie die Entwicklung eines vollständig autonomen Systems begleitet, das in ein Elektrofahrzeug integriert werden soll, um die Beteiligung eines menschlichen Fahrers an Formula Student-Wettbewerben zu ersetzen.

Ein vollautonomes Rennauto ohne Fahrer benötigt fortschrittliche und effiziente Bildverarbeitungshardware und -software, um Streckengrenzen und Streckenbedingungen zu erkennen. Darüber hinaus müssen diese Bildverarbeitungssysteme die Streckenmarkierungen, die in den meisten Fällen durch Kunststoffkegel dargestellt werden, präziseidentifizieren, um zuverlässige Informationen für die Berechnung der optimalen Beschleunigung und Verzögerung sowie die Festlegung von Bremspunkten und des perfekten Kurses für den Rennwagen zu liefern. Diese Informationen ermöglichen eine feinere Steuerung sowohl der Geschwindigkeit als auch der Lenkung und tragen so zur bestmöglichen Fahrleistung bei, wobei ein unabhängiges maschinelles Lernsystem zum Einsatz kommt, das aus seinen Eingaben lernt. Diese Kombination modernster Technologien führt zu immer schnelleren Rundenzeiten, besseren Reichweiten und einem Reifenmanagement, das das eines menschlichen Fahrers weit übertrifft.

Die Herausforderung

Die größte Herausforderung bei dieser Anwendung besteht darin, die Pylonen bei jedem Wetter zu erkennen und gleichzeitig eine hochauflösende Bildqualität für den Algorithmus des maschinellen Lernens beizubehalten. Die integrierten Kameras sind für die Aufnahme von Streckenbildern verantwortlich, die von der Software verarbeitet werden müssen. Das Hauptziel ist es, sicherzustellen, dass die Pylonen (die letztendlich die Streckenbegrenzungen darstellen) sowie die geografische Position des Fahrzeugs auf der Strecke und andere mögliche Hindernisse mit hoher Zuverlässigkeit und bei hohen Geschwindigkeiten erkannt werden, um die Beschleunigung, Abbremsung und Richtung des Rennwagens steuern zu können. Außerdem sollte sich das Bildverarbeitungssystem leicht in komplexe Strukturen integrieren lassen, wobei unter diesen Umständen kleinere und leichtere Kameras zu bevorzugen sind.

Die Lösung

Aristurtle entschied sich für zwei Kameras der Go-Serie von JAI, die in ihrem autonomen Rennwagen namens Thetis unter dem Hauptreifen des Fahrzeugs in einem Winkel zueinander angebracht wurden. Beide Kameras werden für die Einspeisung von Bilddaten in neuronale Netzwerkmodelle zur Objekterkennung verwendet. Um die beiden Kameras vor Regenwetter zu schützen, fertigte das Team ein wasserfestes Gehäuse an, damit sie sowohl während der Testfahrten als auch während des Wettbewerbs selbst ununterbrochen eingesetzt werden konnten.

Die Vorteile

Größe und Gewicht sind kritische Parameter bei der Konstruktion eines Rennwagens. Daher profitierte das Aristurtle-Team bei der Integration der Kameras der Go-Serie von JAI von deren geringem Gewicht und kleinen Abmessungen. Da die Kameras bei hohen Geschwindigkeiten und Erschütterungen betrieben werden, war die Entscheidung für Global Shutter-Kameras gegenüber Rolling Shutter-Kameras trivial, da sie frei von räumlichen Verzerrungen sind. Die Kameras der Go-Serie von JAI verfügen über den bevorzugten Global Shutter.

Die analoge Verstärkungsregelung und andere Merkmale dieser Kameras garantierten eine maximale Bildqualität innerhalb des gewünschten Sichtfelds und der entsprechenden Brennweite, was die Kameras der Go-Serie ebenfalls zur perfekten Wahl für diese Anwendung machte.

Die Kamera

Für Aristurtle sind die Kameras der Go-Serie die beste Lösung, da sie nur 29 x 29 x 41,5 mm (ohne Objektivfassung) groß sind, nur 46 Gramm wiegen, ein robustes Gehäuse haben und industrietauglich sind. Sie halten Stößen bis zu 80 G und Vibrationen bis zu 10 G stand, was zu einer zuverlässigen Leistung mit einer MTBF-Bewertung von über 180.000 Stunden führt. Darüber hinaus entschied sich das Team für die Kameras von JAI aufgrund ihrer verlockenden Fähigkeiten und Funktionen, einschließlich einer USB3-Vision-Schnittstelle für bequemes Plug-and-Play.

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