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Autonom fahrendes Fahrzeug mit Teststrecke

18. Dezember 2019 | 16:03 Autor: NTB Folio | Anzeige Vorarlberg, Liechtenstein, Deutschland, Schweiz

Das Ziel dieser Bachelorarbeit bildete der Vergleich eines Expertensystems mit Machine Learning (ML) im Bereich des autonomen Fahrens. Ersteres beinhaltet einen Bildverarbeitungs- und Regelungsalgorithmus. Als zweites System wurde ein Machine-Learning-Algorithmus umgesetzt, der durch überwachtes Lernen trainiert wird. Für die Umsetzung wurde ein Modellfahrzeug so modifiziert, dass es fähig ist, mit beiden Systemen autonom auf einer definierten Teststrecke zu fahren. Zum Vergleich der Systeme wurde ein Benchmark implementiert, der einen empirisch abgestützten Vergleich beider Systeme ermöglicht. Sowohl das Expertensystem als auch das Machine Learning wurden auf einem Raspberry Pi implementiert. Es verfügt über eine Kamera, welche die einzige Schnittstelle zur Umgebung darstellt.

Als Resultat dieser Arbeit sind das Expertensystem und das Machine Learning nun in der Lage, die Teststrecke bei Normalbedingungen zu absolvieren. Beide Systeme sind dem menschlichen Fahrer bezüglich der Fahrruhe überlegen, wobei das Machine Learning heraussticht. Das ML-System erwies sich gegenüber Veränderungen der Umgebungsparameter deutlich robuster als das Expertensystem.

Studierende
Luca Brack, Timo Dürst, Elias Graf

Dozenten
Prof. Dr. Stefan Rinner, Prof. Dr. Klaus Frick

PROF. DR. STEFAN RINNER
«Diese Arbeit ist ein Musterbeispiel für eine systemtechnische Aufgabenstellung: Es wurden neben steuerungs- und regeltechnischen Fragestellungen (EuR) sowie der Umsetzung von Algorithmen für maschinelles Lernen (Mathematik) auch die Bildakquise und -auswertung (Photonik) in ein System integriert. Zwei Varianten für autonomes Fahren (Regelung vs. maschinelles Lernen) konnten in einem Modellfahrzeug erfolgreich umgesetzt werden. Es ist in der Lage, beliebigen Strecken zu folgen (Autonomiegrad II). In einer nächsten Ausbaustufe soll das Fahrzeug Personen, Fahrräder und Autos zu erkennen lernen und dementsprechend seine Pfadplanung anpassen (Autonomiegrad III).»

Bachelorabsolventinnen und -Absolventen zeigen Ihr Können
Bevor die diesjährigen Absolventinnen und Absolventen ihr Diplom erhielten, mussten sie ihr Wissen aus dem Studium ein letztes Mal unter Beweis stellen – in ihrer Bachelorarbeit. Auch in diesem Jahr wurden wieder zahlreiche spannende Projekte realisiert. Teilweise in Zusammenarbeit mit Industriepartnern, entwickelten die angehenden Ingenieure und Ingenieurinnen innovative Lösungsansätze für diverse konkrete Problemstellungen. Die folgenden Seiten geben Ihnen einen Einblick in die vielseitigen Themenschwerpunkte der Bachelorarbeiten und zeigen auch den konkreten Nutzen für die Wirtschaft.

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