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Quadrokopter sind Helikopter mit vier in einer Ebene angeordneten Rotoren. Kleine unbemannte Modelle, die oft nur eine Schubkraft von wenigen Newton erzeugen können, sind im Spielzeug- und Modellbaubereich beliebt, werden aber auch von Militär und Polizei als Drohne für Aufklärungs- und Überwachungsaufgaben eingesetzt. Diese Diplomarbeit befasst sich mit den theoretischen Grundlagen der Steuerung eines Quadrokopters und entwickelt darauf aufbauend eine kostengünstige Steuerplatine für einen Modellquadrokopter.
Die theoretischen Grundlagen enthalten eine Untersuchung der Dynamik eines frei fliegenden Quadrokopters, bei der Bewegungsgleichungen hergeleitet und mit den Ergebnissen verglichen werden, die in "Design and control of quadrotors with application to autonomous flying" ([Bou07]) vorgestellt wurden. Weiterhin wird die Funktionsweise verschiedener Sensoren beschrieben, die zur Bestimmung der aktuellen räumlichen Ausrichtung geeignet sind, und es werden Verfahren besprochen, mit denen die Ausrichtung aus den Messwerten dieser Sensoren abgeschätzt werden kann. Zusätzlich wird in den Schiefkörper der Quaternionen eingeführt, in dem dreidimensionale Rotationen kompakt dargestellt und effizient verkettet werden können.
Daran anschließend wird die Entwicklung einer einfachen Steuerplatine beschrieben, die sowohl einen autonomen Schwebeflug als auch Fernsteuerung ermöglicht. Die Platine wurde auf einem X-Ufo-Quadrokopter der Firma Silverlit entwickelt und getestet, der daher ebenfalls vorgestellt wird. Die eingesetzten Bauteile und deren Zusammenspiel werden besprochen. Dabei ist insbesondere die WiiMotionPlus hervorzuheben, die als kostengünstiges Gyrosensormodul verwendet wird. Daneben werden verschiedene Aspekte der Steuersoftware erläutert: die Auswertung der Sensordaten, die Zustandsschätzung mit Hilfe des expliziten komplementären Filters nach Mahony et al. ([MHP08]), die Umsetzung des Ausrichtungsreglers sowie die Erzeugung der Steuersignale für die Motoren. Sowohl die Steuersoftware als auch Schaltplan und Platinenlayout der Steuerplatine liegen dieser Arbeit auf einer CD bei. Schaltplan und Platinenlayout sind zusätzlich im Anhang der Arbeit abgedruckt.
Particle Swarm Optimization ist ein Optimierungsverfahren, das auf der Simulation von Schwärmen basiert.
In dieser Arbeit wird ein modifizierter Algorithmus, der durch Khan et al. 2010 eingeführt wurde, zur Schätzung der lokalen Kamerapose in 6DOF verwendet. Die Poseschätzung basiert auf kontinuierlichen Farb-und Tiefendaten, die durch einen RGB-D Sensor zur Verfügung gestellt werden. Daten werden von unterschiedlichen Posen aufgenommen und als gemeinsames Model registriert. Die Genauigkeit und Berechnungsdauer der Implementierung wird mit aktuellen Algorithmen verglichen und in unterschiedlichen Konfigurationen evaluiert.
3D-Kurven-Skelette werden oft verwendet, da sie im Vergleich zu der von Harry Blum 1967 vorgestellten Medialen Axen Transformation, eine Repäsentation der Objekt-Oberfläche darstellen, die in der Weiterverarbeitung weniger kompex und rechenintensiv ist.
Diese Arbeit hat das Ziel, ein Approximation-Verfahren für 3D-Kurven-Skelette zu entwickeln, welches die oben genannten Vorteile enthält und sich auf verschiedene Szenarien von Objektoberflächen-Daten anwenden lässt.
Das Ziel dieser Masterarbeit ist, dass der Roboter Lisa komplexe Befehle verarbeiten und Information aus einem Kommando extrahieren kann, die benötigt werden, um eine komplexe Aufgabe als eine Sequenz von kleineren Aufgaben auszuführen. Um dieses Ziel zu erreichen wird das Bild, das Lisa von ihrer Umgebung hat, mit semantischen Informationen angereichert. Diese Informationen werden in ihre Karte eingefügt werden. Es wird angenommen, dass der komplexe Befehl bereits geparst worden ist. Deshalb ist die Verarbeitung des Inputs, um daraus einen geparsten Befehl zu erstellen, kein Teil dieser Masterarbeit. Die Karten, die Lisa aufbaut, werden mit semantischen Anmerkungen annotiert. Zu diesen Anmerkungen gehört jede Art von Informationen, die nützlich zur Ausführung allgemeiner Aufgaben sein könnte. Das kann zumBeispiel eine hierarchische Klassifizierungen von Orten, Objekten und Flächen sein. Die Abarbeitung des Befehls mit den zugehörigen Informationen über die Umgebung wird eine Sequenz von Aufgaben auslösen. Diese Aufgaben sind die bereits implementierten Fähigkeiten von Lisa, wie zum Beispiel Objekterkennung oder Navigation. Das Ziel dieser Masterarbeit ist aber nicht nur, die vorhandenen Aufgaben zu nutzen, sondern auch das Hinzufügen von neuen Aufgaben zu erleichtern.
Autonome Systeme, wie Roboter, sind bereits Teil unseres täglichen Lebens. Eine Sache, in der Menschen diesen Maschinen überlegen sind, ist die Fähigkeit, auf sein Gegenüber angemessen zu reagieren. Dies besteht nicht nur aus der Fähigkeit zu hören, was eine Person sagt, sondern auch daraus, ihre Mimik zu erkennen und zu interpretieren.
In dieser Bachelorarbeit wird ein System entwickelt, welches automatisch Gesichtsausdrücke erkennt und einer Emotion zuordnet. Das System arbeitet mit statischen Bildern und benutzt merkmalsbasierte Methoden zur Beschreibung von Gesichtsdaten. In dieser Arbeit werden gebräuchliche Schritte analysiert und aktuelle Methoden vorgestellt. Das beschriebene System basiert auf 2D-Merkmalen. Diese Merkmale werden im Gesicht detektiert. Ein neutraler Gesichtsausdruck wird nicht als Referenzbild benötigt. Das System extrahiert zwei Arten von Gesichtsparametern. Zum einen sind es Distanzen, die zwischen den Merkmalspunkten liegen. Zum anderen sind es Winkel, die zwischen den Linien liegen, die die Merkmalspunkte verbinden. Beide Arten von Parametern werden implementiert und getestet. Der Parametertyp, der die besten Ergebnisse liefert, wird schließlich in dem System benutzt. Eine Support Vector Machine (SVM) mit mehreren Klassen klassifiziert die Parameter. Das Ergebnis sind Kennzeichen von Action Units des Facial Action Coding Systems (FACS). Diese Kennzeichen werden einer Gesichtsemotion zugeordnet.
Diese Arbeit befasst sich mit den sechs Basisgesichtsausdrücken (glücklich, überrascht, traurig, ängstlich, wütend und angeekelt) plus dem neutralen Gesichtsausdruck. Das vorgestellte System wird in C++ implementiert und an das Robot Operating System (ROS) angebunden.
Der Zweck dieser Bachelorarbeit ist es Lisa - dem Roboter, der von der Arbeitsgruppe Aktives an der Universität Koblenz-Landau, Campus Koblenz, für die Teilnahme an der @home Liga des Robocups entwickelt wurde - das Zeichnen beizubringen. Dies erfordert die Erweiterung des Robbie Software Frameworks und den Einsatz der Hardware-Komponenten des Roboters. Unter Beachtung eines möglichen Einsatzes für die Open Challenge des RoboCups @home, sind die Ziele ein Blatt Papier mit Lisas optischem Sensor, einer Microsoft Kinect, zu erkennen und auf diesem zu Zeichnen unter Benutzung des Neuronics Katana Roboterarms. Zusätzlich muss eine Stifthalterung für den Gripper des Arms konstruiert werden.
Beschrieben in dieser Arbeit sind die notwendigen Schritte, um eine Zeichenvorlage in Bewegungen des Arms umzuwandeln, welche wiederum dazu führen, dass ein Bild gezeichnet wird durch den am Arm montierten Stift auf dem Blatt Papier, welches vom optischen Sensor durch Bilderkennung entdeckt wurde. Ermöglicht wurde es ein Object, welches aus einer beliebigen Anzahl gerader Linien besteht und aus einer SVG-Datei gelesen wird, auf ein weißes Blatt Papier zu zeichnen, das auf einer dunkleren Oberfläche erkannt wird, umgeben von anderen Gegenständen und Texturen.
Die Erkennung von Fußgängern in digitalen Bildern ist von großem Interesse in der Entwicklung autonomer Systeme und der Interaktion von Computern mit ihrer Umgebung. Die Herausforderungen an ein solches System sind hoch, da die optische Erscheinung von Fußgängern stark variiert und die Umgebung unstrukturiert ist. In dieser Masterarbeit wird ein Standardverfahren aus der Forschung implementiert und erweitert. Dabei ist eine neue Erkenntnis, dass das Merkmal der Color Self-Similarity durch Vorberechnungen um den Faktor 4 beschleunigt werden kann. Das komplette Erkennungsystem wird in dieser Masterarbeit beschrieben und evaluiert, und der Source-Code unter einer Open Source Lizenz veröffσentlicht.
Das Ziel der Bachelor-Arbeit ist es, einen existierenden sechsbeinigen Kleinroboter zu programmieren, der dann in der Lage sein soll, seine Umgebung autonom zu explorieren und eine Karte selbiger zu erstellen. Zur Umgebungswahrnehmung soll ein Laserscanner integriert werden. Die Erstellung der Karte sowie die Selbstlokalisation des Roboters erfolgt durch Anbindung des Sensors an ein geeignetes SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) Verfahren. Die Karte soll die Grundlage für die Pfadplanung und Hindernisvermeidung des Roboters bilden, die ebenfalls im Rahmen dieser Arbeit entwickelt werden sollen. Dazu werden sowohl GMapping als auch Hector Mapping verwendet und getestet.
In der Arbeit wird zudem ein xplorationsalgorithmus beschrieben, mit welchem der Roboter seine Umgebung erkunden kann. Die Umsetzung auf dem Roboter erfolgt innerhalb des ROS (Robot Operating System) Frameworks auf einem "Raspberry Pi" Miniatur-PC.