Software-Partitionierung einer Laserscannerbasierten Objekterkennung auf einer MPSoC-Plattform mit Android

Abstract

Diese Masterarbeit beschreibt die Software-Partitionierung und -Implementierung einer Laserscannerbasierten Objekterkennung für einen ARM CortexA9-DualCore Prozessor auf der "Open Multimedia Application Platform 4430" (OMAP4) unter Verwendung des Android 4 Betriebssystems. Ziel der Arbeit im Rahmen des "Fahrerassistenz- und Autonome Systeme" (FAUST) Projektes der HAW Hamburg ist die Erprobung von Technologien für Laserscanner-gestützte Ausweich-, Brems- und Einparkassistenzfunktionen, die auf einem SoC-Modellfahrzeug im Maßstab 1:10 validiert werden. Die Abstandswerte vom Laserscanner aus einem 180 Scanbereich werden dabei mit einer Winkelau ösung von 0,35 durch ein Schwellwertverfahren in zusammenhängende Objekte segmentiert.

This master thesis describes the software partitioning and implementation of a laserscannerbased object recognition for an ARM CortexA9-DualCore processor on "Open Multimedia Application Platform 4430" (OMAP4) running the Android 4 operation system. Goal of this this thesis within the FAUST project is the technology eld trial of advanced driver assistance systems validated for a vehicle on a scale of 1:10. The received distance values from the laser scanner out of a 180 degree scan range with an angular resolution of 0.35 degrees are segmented to related objects by a thresholding procedure.