Prosilica GC650C im DARPA Urban Challenge

Prosilica GC Kameras halten die Fahrspur im Blick in Prototyp für vollautomatisiertes Fahrzeug der GeorgiaTech Universität und SAIC.

Die Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) Urban Challenge wurde 2004 ins Leben gerufen, um im Auftrag des US-Kongresses die Entwicklung von Roboterfahrzeugen zu fördern. Der Auftrag besagt, dass „es ein Ziel der Streitkräfte sein muss, im verstärkten Umfang ferngesteuerte Technologie einzuführen, sodass bis 2015 ein Drittel der Bodenkampffahrzeuge autonom arbeiten, um die Einsatzkräfte außerhalb der Gefahrenzone zu halten“.

Georgia Tech College of Computing – Defining the New Face of Computing

Das Georgia Tech College of Computing ist eine Abteilung der Georgia Tech Universität in Savannah, Georgia (USA) und ist ein führendes Forschungsinstitut für angewandte Informationstechnologie. Eine Besonderheit des Colleges ist die unkonventionelle Zusammenarbeit zwischen Computertechnik und anderen Disziplinen für möglichst menschenfreundliche Anwendungen und Lösungen.

SAIC – From Science to Solutions
SAIC (Science Applications International Corporation) ist eines der Fortune 500-Unternehmen auf dem Gebiet Wissenschaft, Engineering und Technologie. Wichtigste Märkte des Mischkonzerns sind Sicherheit, Energie und Umwelt, Infrastruktur und Gesundheit. Die ca. 45.000 SAIC-Mitarbeiter bedienen primär die öffentliche Hand – etwa das Verteidigungsministerium, die Nachrichtendienste, das Ministerium für innere Sicherheit, und weitere Behörden der US-Regierung. SAIC ist aber auch auf ausgewählten Marktsegementen in der freien Wirtschaft tätig. SAIC erwirtschaftete 8,9 Milliarden US-Dollar Umsatz im am 31. Januar 2008 abgeschlossene Geschäftsjahr.

Sting Racing Team im DARPA Urban Challenge

Die Urban Challenge 2007 wurde auf dem früheren Luftwaffenstützpunkt Victorville, Kalifornien, abgehalten. Teilnehmer waren unbemannte Fahrzeuge, die sich in einer simulierten städtischen Umgebung von 100 km ein Rennen lieferten. Die teilnehmenden Fahrzeuge mussten simulierte militärische Aufträge ausführen, wie Check Points passieren, Versorgungsfahrten durchführen und Hindernisse überwinden. Alle Fahrzeuge navigierten mithilfe verschiedener Sensoren und Positionssysteme am Fahrzeug und jeweils ohne Fahrer oder den Einsatz einer Fernsteuerung durch den Kurs.

Das College of Computing an der Georgia Tech Universität in Atlanta und die Science Applications International Corporation (SAIC) gingen mit ihrem voll autonomen Fahrzeug Sting 1 ins Rennen. Sting 1 ist ein Porsche Cayenne der Oberklasse, der aufgrund seines Innenraums, seiner Leistung und der vielen integrierten Automatisierungs- und Computersteuerungsfunktionen ausgewählt wurde.

Das Fahrzeug wurde so umgerüstet, dass Funktionen wie Lenkung, Gaspedal, Bremsen, Beleuchtung und Scheibenwischer vollständig vom Computer gesteuert wurden.

Die folgende Zusatzausstattung erlaubt es dem Fahrzeug, autonom zu funktionieren:

  • Acht PCs im Kofferraum des Fahrzeugs, die jeweils unterschiedliche Funktionen steuern, einschließlich Fahrbahnverfolgung und Erkennung von Hindernissen
  • GPS und ein Trägheitsnavigationssystem, damit das Fahrzeug seine Position auf der Strecke erkennt
  • Sechs Kameras zur Verbesserung der Robotersicht, einschließlich zweier Prosilica GC650C zur Fahrbahnverfolgung
  • Zehn Laser-Bereichsfinder zur Erkennung der Fahrstrecke
  • Sechs Radareinheiten zur Warnung vor Kollisionen

Die Herausforderung: Vollautomatisiertes Spurassistent
Die Prosilica GC650C ist eine schnelle ultrakompakte VGA-Kamera mit hervorragender Bildqualität und Empfindlichkeit. Mehrere Faktoren waren für ihre Wahl ausschlaggebend: geringe Größe, Flexibilität, Zuverlässigkeit und die GigE-Schnittstelle zur einfacheren Integration und schnellen Datenübertragung.

Beide Kameras wurden in einem wetterfesten Gehäuse mit Ausrichtung nach vorn an beiden Seiten des Fahrzeugs ange-bracht. Die beiden GC650C lieferten die Fahrbahnverfolgungsdaten für Sting 1. Ingenieure programmierten verschiedene Modelle für die unterschiedlichen Fahrbahntypen: gerade, kurvig und ein bis vier Fahrstreifen. Während der Fahrt analysiert das Fahrzeug die Bilder der Prosilica-Kameras und gleicht die Daten mit einem Fahrbahnmodell ab, um seinen Fahrweg so anzupassen, dass es sich immer in der Mitte des Fahrstreifens befindet. Die Kameras wurden auf eine fortlaufende Bildauf-nahme während der gesamten Fahrt eingestellt. Die Bilddaten wurden über ein Cat5e-Kabel an einen Einzelrechner für die fahrzeuginterne Verarbeitung und Analyse übertragen. Die Software wurde mit Java und C++ programmiert. Sechs PCs verarbeiteten die von den verschiedenen Sensoren übermittelten Daten und die anderen beiden fungierten als Server zur Übermittlung von Befehlen an das Fahrzeug.