Servicexpert - Gesellschaft für Service-Informationssysteme mbH

Integration von ROS auf eine PX2-Plattform für autonomes Fahren

OEM+Lieferant 2/2019

04.09. 2019

Die Anforderungen an Fahrerassistenzsysteme für Kraftfahrzeuge sind erheblich gestiegen und steigen weiter, insbesondere durch autonome Fahrfunktionen. Dies erhöht auch die Anforderungen an leistungsfähige Hard- und Software. Da die Möglichkeiten der autonomen Systeme laufend weiterentwickelt und verbessert werden, steigt in gleichem Maß auch der Bedarf an Know-how, die leistungsfähige Hard- und Software effizient zu nutzen.

ServiceXpert Gesellschaft für Service-Informationssysteme mbH arbeitet als Engineering-Partner großer Nutzfahrzeug-OEMs an aktuellen Themen und ist in die Entwicklung innovativer Lösungen mit State-of-the-Art-Technologien involviert. In einem internen R&D-Projekt haben hierzu Ingenieure der ServiceXpert die Möglichkeiten für die Verwendung von Software-Frameworks wie Robot Operating System (ROS) mit der NVIDIA Drive PX2-Plattform untersucht. Im Fokus solcher R&D-Projekte stehen immer der Aufbau von Erfahrungen im Umgang mit Komponenten sowie die Erforschung der Möglichkeiten hinsichtlich der Entwicklung von GPU-fähigen Lösungen, die Hardware-Integration mit Echtzeitfähigkeit und die ADAS-Erweiterung im Allgemeinen.

Das Forschungsprojekt startete mit der Untersuchung wichtiger Software-Frameworks, die derzeit bei der Entwicklung von Fahrerassistenzsystemen (ADAS) verwendet werden. Dann wurde extrapoliert, wie diese Software-Frameworks den Anforderungen intensiver Rechenanforderungen von auf künstlicher Intelligenz basierenden Algorithmen auf Basis einer eingebetteten High-End-GPU gerecht werden können. Bewertet wurden die in diesem Kontext wichtigen Eigenschaften Leistung, Datenspeicherung, Lizenzierung etc., um die Erkenntnisse gewinnbringend in Kundenprojekte einbringen zu können.

Um ROS auf die Anwendbarkeit in ServiceXpert Projekten zu prüfen, wurde das Framework mit dem Automotive Data and Time-Triggered Framework (ADTF) verglichen und ein Beispielprogramm entwickelt, in dem die Entwicklungsschritte in ROS hinsichtlich Integration einer Basler-Kamera gezeigt wurden. Schließlich wurde eine USB-Kamera angeschlossen, um den Wechsel zu einer anderen Kamera zu demonstrieren. Die Mehrfachkameraschnittstelle erwies sich durch das Vorhandensein einer vorentwickelten ROS-Paketschnittstelle von Sensortreibern für den ROS-Nachrichtentyp als einfach händelbar.

Schließlich erfolgte die Integration des ROS zusammen mit wichtigen Computer-Vision-basierten Bibliotheken (OpenCV, CUDA) auf die PX2-Plattform und einer auf Kantenerkennung basierenden Nachbearbeitung der Bildrahmen.

Für die Ingenieure der ServiceXpert zeichnete sich ROS für ein nicht-kommerzielles Produkt durch eine enorme Flexibilität für die Bereitstellung und Integration von ADAS-basierten Verbesserungen aus, insbesondere durch die inhärente "Open-Source"-Lizenzierung. Es wird erwartet, dass die kommende Version ROS2 die aktuellen Mängel behebt, beginnend mit der Möglichkeit einer direkten DDS-Unterstützung, die derzeit auch im ADTF nicht vorhanden ist.

Das Team der ServiceXpert hat bereits einige der zukünftigen Verbesserungen, die am bestehenden ROS-Code-Skelett (C ++) ausgeführt werden können, in dem Forschungsprojekt umgesetzt.

Das im Projekt integrierte ROS-Paket verwendete Open-Source-Abhängigkeiten (Original-BSD-Lizenz), sodass in Zukunft problemlos weitere Funktionen darauf aufbauen können.

Zudem bildet die Faltung (Convolution) die Basis der meisten Deep-Learning-Algorithmen und ermöglicht damit erst Autonomes Fahren. So können KI-basierte Lösungen mithilfe des Grafikprozessors (GPU) problemlos integriert werden. In der aktuellen Anordnung verwenden die Sobel-Filter-basierten Faltungen die GPU im Hintergrund.

Bei Autonomen Fahrfunktionen bildet die Kamera einen essentiellen Baustein. So konnte ServiceXpert durch die Sensorfusion der Kamera mit anderen Sensoren wie LIDAR und RADAR die Wegeplanung und das Verständnis der aufgenommenen Szene verbessern.

Weiterhin wurde die CUDA-Bibliothek erfolgreich in den ROS-Knoten sowie in das CMAKE-Build-System integriert. Dies ist im Allgemeinen äußerst nützlich für die zukünftige Bereitstellung von GPU-basierten Hochleistungs-Computing-Algorithmen auf einem Publisher-Subscriber-basierten Framework wie ROS. Auch können mehrere Kameraknoten erstellt, bereitgestellt und per Handshake übertragen werden.

Die Integration des vorhandenen ROS-Knotens in den ROS2-Adapter unterstützt eine DDS-basierten Kommunikation. Das Team der ServiceXpert hat bereits kundenspezifisch ROS-Pakete für verschiedene Hardwaren entwickelt, um zusätzliche Sensoren zu unterstützen.

Die Verwendung eines Sobel-Filters zusammen mit einer probabilistischen Hough-Transformation kann, um die Linienkorrespondenzen im Video-Feed zu finden, dann zur Spurerkennung und Spurausrichtung eines Automobils verwendet werden.

ROSbag wurde zur Aufzeichnung von Echtdaten über am Fahrzeug verbaute Sensoren verwendet, um die Entwicklung und das Debuggen von ADAS-Funktionen durch Simulation tatsächlicher Fahrzeugparameter und -zustände zu unterstützen.

Durch Einsatz und Sichtung neuer Technologie sammelt das Entwicklerteam der ServiceXpert breite Erfahrungen und bringt diese in bestehende Projekte bei Kunden und Partnern ein. Als hardware-neutral agierender Dienstleister greifen die Ingenieure der ServiceXpert immer wieder auf zahlreiche Projekterfahrungen bei der Bewertung und Auswahl von Hardwarepartnern zurück und evaluieren regelmäßig bestehende Angebote und Leistungen. Die Anforderungen des Kunden können so in eine anwendungsspezifische Parametrierung und Hardwareempfehlung einfließen und zur Verfügung gestellt werden.

ServiceXpert, ein Unternehmen der ESG-Gruppe, beschäftigt über 85 Mitarbeiter an den Standorten Hamburg und München. ServiceXpert ist ein europaweit operierendes System- und Softwarehaus mit einem fokussierten Leistungsportfolio für das Lifecycle-Management von EE-Informationen für führende Nutzfahrzeughersteller sowie deren Zulieferindustrie.

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