Absolute Positionierung ohne GNSS-Signale mittels Laserscanning

In dieser Bachelorarbeit wird eine Weiterentwicklung des in Schlichting und Feuerhake (2018) entwickelten Algorithmus zur absoluten Positionierung ohne GNSS-Signale mittels Laserscanning erarbeitet. Dabei wird während der Fahrt eine Sequenz von Scans aufgenommen, die anschließend mit einer vorher aufgenommenen Referenz verglichen wird. Durch das Suchen der besten Übereinstimmung zwischen Referenz und aufgenommener Sequenz wird die Position ermittelt. Nachdem im bisherigen Algorithmus die zu bestimmende Trajektorie zuvor auch exakt als Referenztrajektorie abgefahren sein musste, wurde in dieser Arbeit die Größe der Referenz dadurch reduziert, dass die Referenztrajektorie an den Kreuzungen aufgesplittet und neu zusammengesetzt wird, damit an Kreuzungen nicht alle Abbiegemöglichkeiten extra abgefahren werden müssen.

Dafür wird in dieser Arbeit zunächst eine Kreuzungsdetektion mittels OSM-Daten von Hannover durchgeführt. Anschließend kann an den gefundenen Kreuzungskoodinaten nach Teiltrajektorien der Referenz gesucht werden. Sollte mehr als eine Teiltrajektorie über eine Kreuzung führen, so werden diese aufgesplittet und neu zusammengesetzt.

Als Testdatensatz wurde die Oststadt von Hannover gewählt. Die erreichte Vollständigkeit der Positionierung der kompletten Testtrajektorie liegt bei rund 93% mit einer Genauigkeit von 0,95 m. In Kreuzungsbereichen, in denen für die Positionierung ein Aufsplitten nötig war, wird eine Vollständigkeit von rund 86% mit einer Genauigkeit von 1,64 m erreicht. Ohne die in dieser Arbeit durchgeführte Erweiterung des Algorithmus, ist die Positionierung hinter diesen Kreuzungen falsch. In dem aktuellen Algorithmus werden die Sequenzabfolgen nach dem Hamming-Abstand verglichen. Versuche, durch Verwendung der Levenshtein-Distanz anstelle des Hamming-Abstands eine verbesserte Positionierung zu erreichen, brachten nicht das erhoffte Resultat.

[Schlichting und Feuerhake 2018]: SCHLICHTING, Alexander; FEUERHAKE, Udo: Global Vehicle Localization by Sequence Analysis Using LiDAR Features Derived by an Autoencoder. (2018)