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In dieser Studienarbeit wird ein Verfahren zur Extraktion eines Oberflächenbegrenzungsmodells aus einem Tiefenbild vorgestellt. Das Modell beschreibt die im Tiefenbild dargestellte Szene durch die Geometrie und die Topologie der planaren Flächen, die in der Szene gefunden werden. Die Geometrie ist gegeben durch die Angabe der Ebenengleichungen der gefundenen Flächen sowie der 3D-Koordinaten der Eckpunkte der Polygone, die diese Flächen beschreiben. Die Informationen über die Topologie der Szene besteht aus einer Nachbarschaftsliste, die für jede Flaeche angibt, über welche Kante diese Fläche mit welcher anderen Fläche verbunden ist. Aufbauend auf einem Algorithmus zur Tiefenbildsegmentierung aus PUMA werden die Polygone bestimmt, die die Flächen der Szene beschreiben. Anschließend wird versucht, diese Polygone über Kanten und Eckpunkte zu verbinden, um ein möglichst geschlossenes Modell der Szene zu erhalten.
Große Gebiete lassen sich auf Grund von Schattenbildung und begrenzter Scanreichweite nicht mit einem einzigen 3D-Scan aufnehmen. Um konsistente dreidimensionale Karten dieses Gebietes zu erzeugen müssen also mehrere Scans zusammengefügt werden. Soll dieses Matchen der Scans automatisch geschehen, so kann es wegen fehlerhaften Translations- und Rotationsdaten, die die unterschiedlichen Positionen der Scans beschreiben,zu inkonsistenten Karten kommen. Um dies zu vermeiden wird in dieser Arbeit ein schneller Iterativ Closest Points Algorithmus implementiert, der versucht, Fehler in diesen sechs Freiheitsgraden zu korrigieren. Das Verfahren soll im Rahmen dieser Arbeit in die schon vorhandene Software unseres Roboters eingebunden werden.
Das Ziel dieser Studienarbeit ist es, einen Roboterarm in einen bestehenden Software-Stackrnzu integrieren, damit ein darauf basierender Roboter beim Wettbewerb RoboCup @Home teilnehmen kann. Der Haushaltsroboter Lisa (Lisa Is a Service Android) muss für den @Home-Wettbewerb unter anderem Gegenstände aus Regalen entnehmen und an Personen weiterreichen. Bisher war dafür nur ein Gripper, also ein an der mobilen Plattform in Bodennähe angebrachter "Zwicker" vorhanden. Nun steht dem Roboter ein "Katana Linux Robot" der Schweizer Firma Neuronics zur Verfügung, ein Roboter in Form eines Arms. Dieser wird auf LISA montiert und nimmt über verschiedene Schnittstellen Befehle entgegen. Er besteht aus sechs Gliedern mit entsprechend vielen Freiheitsgraden. Im Robbie-Softwarestack muss ein Treiber für diesen Arm integriert und eine Pfadplanung erstellt werden. Letztere soll bei der Bewegung des Arms sowohl Kollisionen mit Hindernissen vermeiden als auch natürlich wirkende Bewegungsabläufe erstellen.
In dieser Studienarbeit wurde ein Algorithmus vorgestellt, um sich mit einem Roboter in unbekanntem Gebiet zu lokalisieren und gleichzeitig eine Karte von der Umgebung zu erstellen. Die Lokalisation des Roboters geschieht auf 2D Ebene und errechnet die (x, y, θ)T Position des Roboters zu jedem Zeitpunt t inkrementell. Der Algorithmus baut auf dem FastSLAM 2.0 Algorithmus auf und wurde abgeändert, um eine möglichst genaue Lokalisation in Gebäuden zu ermöglichen. Hierfür wurden mehrere verschieden Arten von möglichen Landmarken untersucht, verglichen und kombiniert. Schwerpunkt dieser Studienarbeit war das Einarbeiten in das Extended Kalman-Filter und die Selektion von Landmarken, die für den Einsatz in Gebäuden geeignet sind.
Personenverfolgungssysteme bestehen oft aus teurer und meist an Personen befestigter Trackinghardware, die die Bewegungsfreiheit der Personen deutlich einschränkt. Durch die in den letzten Jahrzehnten angestiegene Rechenleistung der Computersysteme ist es möglich, Bilddaten von digitalen Video-, Foto- oder Webkameras in Echtzeit auszuwerten. Dadurch erschließen sich neue Möglichkeiten, die eine Verfolgung von Personen auch ohne die störrige Trackinghardware erlauben. In dieser Arbeit soll ein System zum Verfolgen von Personen auschließlich unter Zuhilfenahme einer Videokamera und eines Computers, also ohne Marker, entwickelt werden.
Erweiterung der Spielegraphik von Cam2Dance durch den Einsatz von Shadern und komplexen Modellen
(2006)
Für diese Studienarbeit können zwei Schwerpunkte genannt werden. Einerseits sollten verschiedene Verfahren zur Fluchtpunktschätzung aus Wissenschaft und Forschung eingänglich untersucht und erörtert werden. Dies im Hinblick auf ein detaillierteres Analyseverfahren, das die Möglichkeit bietet, mehrere Gebäudeseiten automatisiert entzerren zu können. Andererseits sollten sich die gewünschten Verbesserungen in das bereits vorhandene Gesamtsystem des Projekts Ornamente eingliedern, um so das Endergebnis der Klassifizierung von Ornamenten zu verbessern. Daraus entstanden die in Kapitel 1 genannten Hauptaufgaben. Neben dem TAM-Verfahren, dass im vorhandenen Teilprozess der Entzerrung bereits zum Einsatz kam, wurde in Kapitel 2 das Verfahren KHT nach Tuytelaars beschrieben. Ansätze der KHT waren im Bestehenden zu erkennen, wie sich während der anfänglichen Einarbeitung in das Themengebiet Fluchtpunktfindung und dem Gesamtsystem der Ornamentklassifizierung herausstellte. Allerdings waren einige Aspekte, wie sie von Tytelaars et al. in [TGPM98] zur KHT beschrieben sind, nicht enthalten. Der erste Lösungsansatz zur Entzerrung von mehreren Gebäudeseiten bestand darin, die KHT unabhängig von allen Prozessen des Gesamtsystems zu implementieren, um so die Genauigkeit der Fluchtpunktdetektion zu erhöhen. Mit dieser detaillierteren Fluchtpunktfindung sollte das bereits bestehende Modul der Entzerrung zu besseren Ergebnissen führen. Um die Entzerrung für sich alleine nutzen zu können, musste sie vorerst von der vorhandenen Fluchtpunktschätzung isoliert werden. Während der in Kapitel 3 beschriebenen Umstrukturierung und Trennung der beiden Prozesse wurde das eigentliche Problem der Verarbeitung von mehreren Gebäudeseiten erkannt. Nicht die Fluchtpunkte und die Verfahren für ihre Detektion sind ausschlaggebend, weitere Ebenen im Bild erkennen zu können. Vielmehr verhindert dies der fehlende Rückschluss von extrahierten Kanten auf die Lage, Größe und Anzahl der im Bild vorhandenen Gebäudeseiten. Wären hierzu Informationen bekannt, könnten, wie auch für ornamentale Bereiche, ROIs festgelegt werden, die mit einer hohen Wahrscheinlichkeit eine abgegrenzte Gebäudeseite beinhalten. Um diese daraufhin zu entzerren, kann das jetzt isolierte Programm zur Entzerrung genutzt werden. Die KHT umzusetzen, wurde als Lösungsweg verworfen und der eigene Lösungsansatz "Level of Detail" aus Kapitel 3 wurde entwickelt. Die entstandenen Programme wurden wie gefordert in PUMA, der "Programmierumgebung für die Musteranalyse" eingebunden. Wie die Test aus Kapitel 4 jedoch zeigen, konnte damit keine Verbesserung erzielt werden.
Die Zeitschrift c't stellte in der Ausgabe 02/2006 einen Bausatz für einen kleinen mobilen Roboter vor, den c't-Bot, der diese Studienarbeit inspirierte. Dieser Bausatz sollte die Basis eines Roboters darstellen, der durch eine Kamera erweitert und mit Hilfe von Bildverarbeitung in der Lage sein sollte, am RoboCupSoccer-Wettbewerb teilzunehmen. Während der Planungsphase veränderten sich die Ziele: Statt einem Fußballroboter sollte nun ein Roboter für die neu geschaffene RoboCup-Rescue-League entwickelt werden. In diesem Wettbewerb sollen Roboter in einer für sie unbekannten Umgebung selbstständig Wege erkunden, bzw. Personen in dieser Umgebung finden. Durch diese neue Aufgabenstellung war sofort klar, dass der c't-Bot nicht ausreichte, und es musste ein neuer Roboter entwickelt werden, der mittels Sensoren die Umgebung wahrnehmen, durch eine Kamera Objekte erkennen und mit Hilfe eines integrierten Computers diese Bilder verarbeiten sollte. Die Entstehung dieses Roboters ist das Thema dieser Studienarbeit.
Das Forschungsprojekt Bildanalyse zur Ornamentklassifikation hat es sich zur Aufgabe gemacht, ornamentale Strukturen in Bildern computergestützt zu lokalisieren, analysieren und klassifizieren. Grundlage des Projekts bildet eine umfangreiche Bilddatenbank, deren Abbildungen manuell vorsortiert sind. Durch Kombinationen mit Methoden der Bildverabeitung und der Verwendung von Wissensdatenbanken (Knowledge Databases) soll diese Kategorisierung weiter verfeinert werden. Sämtliche Bilder durchlaufen bis zum Prozess der Ornamentklassifikation mehrere Vorverarbeitungsschritte. Beginnend mit einem Normalisierungsprozess, bei dem das Bild u. a. entzerrt und entrauscht wird, werden im Anschluss Interessensregionen selektiert. Diese Regionen bilden die Grundlage für das spätere Lokalisieren der Ornamente. Aus ihnen werden mit unterschiedlichen Verfahren Merkmale extrahiert, die wiederum in der Datenbank gespeichert werden. In dieser Arbeit wurde ein weiteres solches Verfahren implementiert und auf seine mögliche Verwendung in dem Projekt untersucht.