Hybrid Primary and Secondary Radar Concepts for 6D Wireless Locating and Multi-Perspective Imaging for Cooperative Mobile Systems
Final Report Abstract
Im Rahmen dieses Projektes wurde untersucht, wie mit einem hybriden Lokalisierungs- und Bildgebungssystem bestehend aus Primär- und Sekundärradaren, multiperspektivische Radarbildgebung innerhalb eines Roboterschwarms erreicht werden kann. Für die multiperspektivische Bildgebung wird die vollständige 6D Pose, bestehend aus Position und Orientierung, jeder mobilen Einheit im Roboterscharm benötigt. Grundlage für das System ist daher die Lokalisierung der Roboter basierend auf einem Funkortungssystem aus Sekundärradaren. Diese sind in der Lage paarweise die relative Distanz und beide Raumwinkel zwischen zwei mobilen Einheiten, bzw. Robotern, zu messen, liefern diese Information jedoch nur in ihrem relativen Koordinatensystem mit unbekannter Pose. Im Projekt wurden mehrere Lokalisierungsansätze untersucht und verglichen. Als geeigneter Algorithmus für das komplexe Schwarmlokalisierungsproblem wurde schließlich ein erweitertes Kalman Filter (EKF) entwickelt, welches in der Lage ist, anhand der iterativen Auswertung der paarweisen Messungen, simultan die vollständige Pose aller beteiligten mobilen Einheiten zu bestimmen. Darüber hinaus ermöglicht das Filter die Beurteilung der aktuellen Sicherheit der Posenschätzung in Form einer Kovarianzmatrix. Diese wurde verwendet um eine Aursreißerdetektion basierend auf der Mahalanobis-Distanz zu implementieren, mit der Fehlmessungen durch eingeschränkte Sichtbereiche der Roboter oder Hindernisse im Line-of-Sight erkannt werden können, welche ansonsten die Lokalisierung stark beeinträchtigen. Der effiziente und modulare Aufbau des EKF ermöglicht Echtzeitlokalisierung, sowie maximale Flexibilität beim Einbinden zusätzlicher Sensoren und bei Erweiterung des Roboterschwarms. Die Sekundärradare zur relativen Ortung einzelner Roboterpaare wurden mit zwei unterschiedlichen Antennenarrays aufgebaut, welche die erforderlichen Raumwinkel messen können. Insbesondere wurde ein ringförmiges Array verwendet, um bei einem Roboter eine 360° Abdeckung in Azimutrichtung zu erreichen. Hierzu wurden sowohl ein Winkelschätzungs- als auch ein Kalibrieralgorithmus entwickelt, die anhand der Empfangsamplituden den korrekten Winkelbereich vorselektieren. Die Primärradarbildgebung erfolgt mit mehreren Einzelsensoren je Roboter mittels FMCW Chirp Sequenzen. Die für die Erzeugung von synthetischen Aperturen nötige Kenntnis über die Trajektorie kommt aus den Ergebnissen der beschriebenen Schwarmlokalisierung. Zusätzlich wurde ein Verfahren für die Eigenbewegungsschätzung anhand der Einzelsensoren je Roboter entwickelt. Diese bewegen sich entsprechend der Roboterbewegung auf derselben Trajektorie. Die multiperspektivische Dopplerinformation dieser Einzelsensoren zu gemeinsamen Zielen kann daher genutzt werden um die Eigenbewegung der Sensoren zu schätzen. Damit ist es möglich pro Einzelsensor ein SAR Bild der Umgebung zu erstellen und dies kohärent mit den anderen Einzelsensoren zu überlagern. Daraus ergibt sich eine multiperspektivische Bildgebung je Roboter. Anhand der Schwarmlokalisierungsergebnisse, welche die relative Position der unterschiedlichen Roboter bestimmt, können diese Bilder dann zu einer kooperativen Karte aller mit Primärradaren ausgestatteten Roboter fusioniert werden. Bei der gleichzeitigen Verwendung mehrerer Primärradare ist eine Synchronisierung der Einzelsensoren essentiell um eine gegenseitige Beeinflussung der Signale zu verhindern. Im Rahmen des Projektes wurde daher ein kabelloses Synchronisierungsverfahren entwickelt, welches an jedem Radar die empfangenen Störungen der anderen Sensoren erkennt und diese den entsprechenden Sendern zuordnet. So kann die Zeitverschiebung der Sender ermittelt und korrigiert werden. Zur Erprobung und messtechnischen Validierung der Verfahren wurde ein gemeinsames Demonstrationssystem aufgebaut. Dieses modulare System besteht aus sechs Robotern mit jeweils einem Sekundärradar zur Ortung, sowie mehreren Primärradarsensoren auf zwei dieser Roboter. Für die Synchronisierung, Ansteuerung und Datenübertragung wurden ein zentralisiertes System basierend auf Bluetooth-Datenübertrageung und ROS eingerichtet. Mit diesem Aufbau wurden mehrere Messreihen in einem Indoorszenario durchgeführt. Bedingt durch die herausfordernde Umgebung mit dominanter Mehrwegeausbreitung war sowohl die Lokalisierung als auch die Bildgebung stark durch die entstehenden systematischen Fehlersignale beeinträchtigt. Für die Lokalisierung konnte dies reduziert indem die Roboterbewegung erhöht wurde, sodass eine stärkere Randomisierung der Mehrwege erreicht wurde. Somit ließ sich trotz der Bedingungen eine vollständige 6D- Schwarmlokalisierung erreichen, welche bisher veröffentlichte Ansätze sowohl in der Komplexität des Problems als auch in der Lokalisierungsgenauigkeit übertrifft. Diese ermöglicht eine inkohärente multiperspektivische Verarbeitung der Umgebungsbilder mehrerer Roboter. In der Bildgebung konnte gezeigt werden, dass selbst unter Mehrwegeeinfluss multiperspektivische SAR Bilder je Roboter erzeugt werden konnten, und über eine Zielanordnung mit den Bildern anderer Roboter eine kooperative Kartenerstellung möglich ist. Damit konnte gezeigt werden, dass der Aufbau eines hybriden Lokalisierungs- und Bildgebungskonzeptes prinzipiell möglich ist, allerdings noch weiterer Forschungsarbeit bedarf. Darüber hinaus wurde das multiperspektivische SAR Verfahren und die Eigenbewegungsschätzung in einem Szenario mit geringerer Mehrwegeausbreitung erprobt um die Möglichkeiten des Verfahrens einzuschätzen. In dieser, auf einem Parkplatz durchgeführten Messung, konnten mit dem vorgestellten Verfahren auch bei längeren Trajektorien qualitativ hochwertige SAR Bilder erzeugt werden.
Publications
- „Chirp-Sequence-Based Imaging Using a Network of Distributed Single-Channel Radar Sensors“, IEEE MTT-S International Conference on Microwaves for Intelligent Mobility (ICMIM), Apr. 2019, S. 1–4
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(See online at https://doi.org/10.1109/icmim.2019.8726699) - „Synchronization of Radar Sensors in a Network Based on Inter-Sensor Interference“ in 2019 16th European Radar Conference (EuRAD), Oct. 2019, S. 229–232
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J. Geiß, E. Sippel, P. Gröschel, M. Hehn, M. Schütz, und M. Vossiek
(See online at https://doi.org/10.1109/access.2020.3004651) - „An Iterative Extended Kalman Filter for Coherent Measurements of Incoherent Network Nodes in Positioning Systems“, IEEE Access, Bd. 8, S. 36714–36727, 2020
M. Hehn, E. Sippel, und M. Vossiek
(See online at https://doi.org/10.1109/access.2020.2975290) - „Millimeter-Wave SAR-Imaging With Radar Networks Based on Radar Self-Localization“, IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques, 2020
M. Steiner, T. Grebner, und C. Waldschmidt
(See online at https://doi.org/10.1109/tmtt.2020.2995225)
