LiDAR: reconfigurable hardware based data acquisition

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Azevedo, João Afonso Magalhães de
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: eng
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/1822/72172
Resumo: Dissertação de mestrado integrado em Engenharia Eletrónica Industrial e Computadores (área de especialização em Sistemas Embebidos e Computadores)
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spelling LiDAR: reconfigurable hardware based data acquisitionADASChassis systems controlFPGALiDARTDCEngenharia e Tecnologia::Engenharia Eletrotécnica, Eletrónica e InformáticaDissertação de mestrado integrado em Engenharia Eletrónica Industrial e Computadores (área de especialização em Sistemas Embebidos e Computadores)There is an expected increase in the demand for Advanced Driver-Assistance Systems (ADAS) over the next decade, incited by regulatory and consumer interest in safety applications that protect drivers and reduce accidents [1]. Even though ADAS applications are still beginning, both the OEMs and their suppliers are realizing that they could become one of the essential characteristics differentiating the various automotive brands, consequently, one of their most important revenue sources. Furthermore, the technologies used in ADAS could be used in the future to create fully autonomous vehicles, which are now becoming a major focus of research and development. There are three main sensor solutions used in ADAS. Firstly, there are optical sensors and camera based-solutions. These are the most versatile and cost-efficient solutions. However, they are easily affected by poor weather and other environmental hazards. Furthermore, they require complex software algorithms to recognize objects [1]. The second solution incorporates short and long range Radars for determining the distance, speed, and direction of objects. These sensors work better than the others in adverse weather conditions. Nonetheless there is typically a compromise between the measurement range and angle [1]. The last type of solution involves using LiDAR systems, which use laser pulses to scan the surroundings and generate a complete and precise three-dimensional image of the environment. The LiDAR is less sensitive to light and weather conditions than optical systems and provides the location of the surrounding objects directly. Due to the ever-growing use of ADAS, there is a need to develop a more advanced LiDAR sensor. To answer that need and to overcome some of the limitations of the current LiDAR sensors, the Chassis Systems Control of the Bosch Group is developing an automotive LiDAR, and the current Master’s thesis is integrated in the project. In this Master’s thesis, an Acquisition System for Bosch’s LiDAR sensor was developed. For measuring the Time-of-Flight of the laser pulses of the LiDAR, to do so multiple TDC Peripherals were developed in an FPGA platform. The measurement precision of the developed Acquisition System varies between 232.17 ps and 188.66 ps, with an average precision of 207.47 ps.É expectável que nas próximas décadas exista um aumento na procura das ADAS, potenciado pelos interesses dos reguladores e dos consumidores em aplicações que protejam o condutor e reduzam o número de acidentes. Tanto os OEMs, como os seus fornecedores aperceberam-se que, apesar das ADAS ainda estarem numa fase inicial, podem-se tornar uma característica diferenciadora entre as diversas marcas de automóveis, e por isso, uma das suas principais fontes de rendimento. Além disso, as tecnologias usadas nas ADAS poderão vir a ser utilizadas para criar veículos autónomos, os quais se estão a revelar como um dos principais focos da pesquisa e desenvolvimento. Existem três principais soluções de sensores usadas nas ADAS. Primeiro, existem as soluções baseadas em sensores óticos, que são as soluções mais versáteis e económicas. No entanto, este tipo de soluções é facilmente afetado pelo mau tempo e outros fatores ambientais. Para além do facto de necessitarem o uso de algoritmos complexos para reconhecerem objectos. A segunda solução incorpora o uso de RADARs de longo e curto alcance, com o objetivo de determinar a distância, velocidade e direção dos objetos. Estes sensores são pouco afetados por condições meteorológicas adversas. Porém, existe um compromisso entre o alcance e o ângulo de medição do sensor. A última solução envolve o uso de sistemas de LiDAR. Estes sistemas usam pulsos de laser para examinar meio-envolvente, de modo a gerar uma imagem tridimensional completa do mesmo. O LiDAR é menos sensível à luz e às condições meteorológicas e consegue fornecer diretamente a localização dos objetos à sua volta. Devido à crescente utilização das ADAS, existe a necessidade de desenvolver sensores LiDAR mais avançados. Para suprir essa necessidade e para ultrapassar algumas das limitações dos sensores atuais, a divisão Chassis Systems Control, do grupo Bosch, está atualmente a desenvolver uma solução de um sensor LiDAR para a indústria automóvel, projeto onde se insere esta dissertação. Nesta dissertação foi desenvolvido um Sistema de Aquisição para o sensor LiDAR. Este sistema mede o TOF dos pulsos de laser usado pelo LiDAR. Para isso, vários periféricos de TDC foram desenvolvidos numa FPGA. A precisão de medição do sistema varia entre os 232.17 ps e os 188.66 ps, com um valor médio de 207.47 ps.This work is supported by European Structural and Investment Funds in the FEDER component, through the Operational Competitiveness and Internationalization Programme (COMPETE 2020) [Project nº 037902; Funding Reference: POCI-01-0247-FEDER-037902].Cabral, JorgeUniversidade do MinhoAzevedo, João Afonso Magalhães de20192019-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/1822/72172eng202670791info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-07-21T12:51:44Zoai:repositorium.sdum.uminho.pt:1822/72172Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T19:50:42.162919Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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