Varje dag kopplas tusentals godsvagnar om på de olika rangerbangårdarna i Sverige. För att kunna automatiskt bromsa vagnarna tillräckligt mycket är det nödvändigt att veta deras hastigheter. En teknik som har blivit populär på sistone är Light Detection and Ranging (LiDAR) som använder ljus för att mäta avstånd till objekt. Den här rapporten diskuterar design- och implementationsprocessen av ett trådlöst sensornätverk bestående av en LiDARutrustad sensornod. Designprocessen gav en insikt i hur LiDAR-sensorer bör placeras för att täcka en så stor yta som möjligt. Sensornoden var programmerad att bestämma avståndet av objekt genom att använda Random Sample Consensus (RANSAC) för att ta bort outliers och sen linjär regression på de inliers som detekterats. Implementationen utvärderades genom att bygga ett litet spår med en låda som kunde glida fram och tillbaka över spåret. LiDAR- sensorn placerades med en vinkel vid sidan om spåret. Resultaten visade att implementationen både kunde detektera objekt på spåret och också hastigheten av objekten. En simulation gjordes också med hjälp av en 3D-modell av en tågvagn för att se hur väl algoritmen hanterade ojämna ytor. LiDAR-sensorn i simuleringen hade en strålavvikelse på 0_. 30% av de simulerade mätvärdena gjordes om till outliers för att replikera dåliga väderförhållanden. Resultaten visade att RANSAC effektivt kunde ta bort outliers men att de ojämna ytorna på tåget ledde till felaktiga hastighetsmätningar. En slutsats var att en sensor med en divergerande stråle möjligtvis skulle leda till bättre resultat. Framtida arbete inkluderar att utvärdera implementationen på en riktig bangård, hitta optimala parametrar för algoritmen samt evaluera algoritmer som kan filtrera data från ojämn geometri. / Every day, thousands of train wagons are coupled on the multiple classification yards in Sweden. To be able to automatically brake the wagons a sufficient amount, it is a necessity to determine the speed of the wagons. A technology that has been on the rise recently is Light Detection and Ranging (LiDAR) that emits light to determine the distance to objects. This report discusses the design and implementation of a wireless sensor network consisting of a LiDAR-equipped sensor node. The design process provided insight into how LiDAR sensors may be placed for maximum utilization. The sensor node was programmed to determine the speed of an object by first using Random Sample Consensus (RANSAC) for outlier removal and then linear regression on the inliers. The implementation was evaluated by building a small track with an object sliding over it and placing the sensor node at an angle to the side of the track. The results showed that the implementation could both detect objects on the track and also track the speed of the objects. A simulation was also made using a 3D model of a wagon to see how the algorithm performs on non-smooth surfaces. The simulated LiDAR sensor had a beam divergence of 0_. 30% of the simulated measurements were turned into outliers to replicate bad weather conditions. The results showed that RANSAC was efficient at removing the outliers but that the rough surface of the wagon resulted in some incorrect speed measurements. A conclusion was made that a sensor with some beam divergence could be beneficial. Future work includes testing the implementation in real-world scenarios, finding optimal parameters for the proposed algorithm, and to evaluate algorithms that can filter rough geometry data.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-301053 |
| Date | January 2021 |
| Creators | Olsson, Isak, Lindgren, André |
| Publisher | KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | English |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-EECS-EX ; 2021:345 |
Page generated in 0.0034 seconds