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Im Sommersemester 2024 konnte ich mich während eines Freistellungssemesters ganz einem Forschungsthema widmen. Das Thema „Compressed Sensing“ stand im Mittelpunkt dieses Semesters. Dies ist eine moderne Methodik der Datenerfassung, die in mein Berufungsgebiet der „Sensorik und Messtechnik“ als Professor an der HTWG Konstanz fällt.
Zu Beginn dieses Semesters habe ich mich eingearbeitet in dieses Forschungs-Themengebiet. Dazu habe ich Fachbücher, wissenschaftliche Forschungsartikel und Review-Paper gesucht, teilweise angeschafft, und durchgearbeitet.
Nach dieser umfangreichen Literaturrecherche habe ich dann einige Software-Bibliotheken für diese Methodik evaluiert. Mehrere dieser Bibliotheken habe ich installiert und mit Anwendungsbeispielen evaluiert. Ein konkretes, industrielles Messverfahren für Lidar-Sensoren habe ich vertieft mit der Methode der „Finite Rate of Innovation“ untersucht und daraus ein Konzept für einen Forschungsantrag erarbeitet.
Zum Abschluss des Semesters habe ich mit mehreren Firmen der Region Kontakt aufgenommen und geklärt ob Interesse an diesem Forschungsthema besteht. Interessierte Firmen habe ich vor Ort besucht, mein Forschungsthema dort vorgestellt und die Möglichkeit von industriellen Anwendungsmöglichkeiten und Forschungs-Kooperationen diskutiert.
Lidar sensors are widely used for environmental perception on autonomous robot vehicles (ARV). The field of view (FOV) of Lidar sensors can be reshaped by positioning plane mirrors in their vicinity. Mirror setups can especially improve the FOV for ground detection of ARVs with 2D-Lidar sensors. This paper presents an overview of several geometric designs and their strengths for certain vehicle types. Additionally, a new and easy-to-implement calibration procedure for setups of 2D-Lidar sensors with mirrors is presented to determine precise mirror orientations and positions, using a single flat calibration object with a pre-aligned simple fiducial marker. Measurement data from a prototype vehicle with a 2D-Lidar with a 2 m range using this new calibration procedure are presented. We show that the calibrated mirror orientations are accurate to less than 0.6° in this short range, which is a significant improvement over the orientation angles taken directly from the CAD. The accuracy of the point cloud data improved, and no significant decrease in distance noise was introduced. We deduced general guidelines for successful calibration setups using our method. In conclusion, a 2D-Lidar sensor and two plane mirrors calibrated with this method are a cost-effective and accurate way for robot engineers to improve the environmental perception of ARVs.
