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Diese Diplomarbeit präsentiert ein interaktives System, welches die Vorzüge eines handelsüblichen Whiteboards mit denen eines Computers kombiniert. Die Inhalte des Whiteboards werden von einer Kamera aufgenommen, vom Computer verarbeitet und für eine Applikation als Eingabe verwendet bzw. durch geeignete Grafiken ergänzt. Dadurch erweitert das Whiteboard die Benutzeroberfläche des Computers. Der Anwender ist in der Lage über handgezeichnete Primitive (Viereck, Dreieck, Kreis) bzw. Kombinationen der Primitive das entwickelte interaktive Spiel zu spielen.
Das Ziel der Arbeit besteht darin, Dominosteine in 2-D Bildern robust zu erkennen und zu klassifizieren. Als Eingabedaten fungieren alle Arten von Intensitätsbildern, und die Ausgabe besteht aus klassifizierten Dominosteinen. Das Problem, das gelöst werden soll, besteht darin, bei so vielen Dominosteinen wie möglich exakt zu bestimmen, um wlechen Dominstein es sich handelt. Zur Problemlösung werden Modellklassen verwendet, in denen explizites Wissen zur Merkmalsfindung und Objetkerkennung enthalten ist. Dazu wird eine Segmentierung entwickelt, die einem Dominostein ermöglicht, seine Bestandteile im Bild zu lokalisieren. Bei der Zuordnung zwischen den im Bild gefundenen und im Modell vorhandenen Komponenten entstehen mehrere Hypothesen. Um diese zu bewerten, werden unterschiedliche Abstandsfunktionen entwickelt und avaluiert. Für die Zuordnung von Segmentierungs Objekten zu Modellbestandteilene wir die Ungarische Methode verwendet.
Der Hokuyo URG-04LX Laserscanner wird auf der mobilen Roboterplattform "Robbie" der Arbeitsgruppe Aktives Sehen zur Kartenerstellung und Kollisionsvermeidung eingesetzt. Die Navigation auf Grundlage der 2D-Scans wird den gewachsenen Anforderungen der Rescue-Arenen nicht mehr gerecht. Eine Verwendung von kommerziellen 3D-Laserscannern kommt wegen der hohen Anschaffungskosten nicht in Frage. Idee: Einsatz von mehreren günstigen 2D-Laserscannern mit unterschiedlichen Blickwinkeln oder aber die aktive Veränderung der Scanebene. Das Variieren der Scanebene erfolgt durch Schwenken oder Drehen des Laserscanners. Die Orientierung des Laserscanners im Raum liefert die dritte Dimension. Im Rahmen dieser Arbeit soll eine Plattform entwickelt werden, die es durch rotative Lagerung des Laserscanners ermöglicht, 3D-Laserscans der Umgebung zu erzeugen. Hierbei soll ein möglichst einfacher Aufbau erreicht werden, der es weiterhin ermöglicht, den Laserscanner zur Erzeugung von 2D-Karten zu benutzen. Um das Stereokamerasystem des Roboters nicht zu beeinträchtigen, wird zusätzlich ein sehr kompakter Aufbau angestrebt.
In der Forschung der autonomen mobilen Roboter ist besonders die Pfadplanung immer noch ein sehr aktuelles Thema.
Diese Masterabeit befasst sich mit verschiedenen Pfadplanungsalgorithmen zur Navigation solcher mobilen Systeme. Hierbei ist nicht nur eine kollisionsfreie Trajektorie von einem Punkt zu einem anderen zu ermitteln, sondern sollte diese auch noch möglichst optimal sein und alle Fahrzeug-gegebenen Einschränkungen einhalten. Besonders die autonome Fahrt in unbekannter dynamischer Umgebung stellt eine große Herausforderung dar, da hier eine geschlossene Regelung notwendig ist und dem Planer somit eine gewisse Dynamik abverlangt wird.
In dieser Arbeit werden zwei Arten von Algorithmen vorgestellt. Zum einen die Pfadplaner, welche auf dem A* aufbauen, der im eigentlichen Sinne ein Graphsuchalgorithmus ist: A*, Anytime Repairing A*, Lifelong Planning A*, D* Lite, Field D*, hybrid A*. Zum anderen die Algorithmen, welche auf dem probabilistischen Planungsalgorithmus Rapidly-exploring Random Tree basieren (RRT, RRT*, Lifelong Planning RRT*), sowie einige Erweiterungen und Heuristiken. Außerdem werden Methoden zur Kollisionsvermeidung und Pfadglättung vorgestellt. Abschließend findet eine Evaluation der verschiedenen Algorithmen statt.
Ziel der Arbeit ist es, Kriterien und Gütemaße zur Bewertung von Merkmalen aus der Musterklassifikation zu finden und diese so in eine graphische Evaluationsumgebung zu integrieren, dass der Nutzer befähigt wird, Erkenntnisse über die Struktur des Merkmalsraumes und die Qualität der einzelnen Merkmale zu erlangen, so dass er zielführend eine möglichst optimale Teilmenge - im Sinne der Klassifikationsgüte und der Anzahl der Merkmale - gewinnen kann. Zunächst werden allgemeine visuelle Merkmale von Pollenkörnern und die manuelle Pollenzählung vorgestellt sowie eine Übersicht über das Pollenmonitor-Projekt zur automatisierten Pollen-Erkennung gegeben. Einem Überblick über die Grundlagen der Mustererkennung mit den Teilschritten Merkmalsextraktion und Klassifikation folgt eine Vorstellung von Kriterien zur Merkmalsbewertung und Verfahren zur Merkmalsselektion. Im Mittelpunkt stehen Entwurf und Umsetzung der Evaluationsumgebung sowie Experimente zur Bewertung und Selektion optimaler Teilmengen aus dem Testdatensatz
Der Prozess der Mustererkennung gliedert sich in mehrere Teilschritte, wobei letztlich aus unbekannten Datensätzen Muster erkannt und automatisch in Kategorien eingeordnet werden sollen. Dafür werden häufig Klassiffkatoren verwendet, die in einer Lernphase anhand von bekannten Testdaten trainiert werden. Viele bestehenden Softwarelösungen bieten Hilfsmittel für spezielle Mustererkennungsaufgaben an, aber decken nur selten den gesamten Lernprozess ab. Im Rahmen dieser Studienarbeit wurde aus diesem Grund ein Framework entwickelt, welches allgemeine Aufgaben eines Klassiffkationssystems für Bilddaten als eigenständige Komponenten integriert. Es ist schnittstellenorientiert, leicht erweiterbar und bietet eine graphische Benutzeroberfläche.
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.
Die Selbstlokalisation von Robotern ist schon seit Jahren ein aktuelles Forschungsthema, das insbesondere durch immer weiterentwickelte Techniken und Verfahren verbessert werden kann. Insbesondere finden Laserscanner in der Robotik immer häufiger Anwendung. In dieser Arbeit wird untersucht, ob durch die Fusionierung von Kamerabildern und 3D-Laserscannerdaten eine robuste und schnelle Selbstlokalisation theoretisch sowie praktisch realisierbar ist.
Das Wissen über die genaue Position und Lage eines unbemannten Luftfahrzeugs spielt während der Durchführung einer autonomen Mission eine dominante Rolle. Unbemannte Luftfahrzeuge sind daher mit einer Vielzahl an Sensoren ausgestattet. Jeder dieser Sensoren leistet einen Beitrag zu diesem Ziel, wobei ein Sensor entweder eine absolute oder eine relative Angabe über den derzeitigen Aufenthaltsort oder die Fluglage ermöglicht. Alle Sensoren werden zu einer Gesamtlösung verknüpft, der Navigationslösung. Das am häufigsten eingesetzte - und auch meistens einzige - Verfahren zur absoluten Positionsbestimmung ist die Satellitennavigation. Diese ist abhängig von einer direkten Sichtlinie der mitgeführten Empfangsantenne zu den Satelliten. Falls es zu einer Unterbrechung dieser Sichtlinie kommt, ist eine genaue, absolute Positionsangabe nicht mehr möglich. Die Navigationslösung hat somit nur noch Sensoren zur Verfügung, die eine relative Positions- bzw. Lageangabe ermöglichen. Hierzu gehören das mitgeführte Magnetometer und das Inertialmesssystem. Beide unterliegen dem Phänomen der Drift. Dieses bedeutet, dass die Genauigkeit der Positions- und Lageangabe bei einem Ausfall der Satellitennavigation mit fortschreitender Zeit zunehmend unzuverlässig wird. Um diese Drift in einem bestimmten Rahmen zu kompensieren, kann ein Bildsensor verwendet werden. Dieser ermöglicht eine bildbasierte Bewegungsschätzung und stellt somit einen zusätzlichen Sensor zur Messung von relativen Lage- und Positionsänderungen dar. Ziel der Arbeit ist es, ein Verfahren zur bildbasierten Bewegungsschätzung für einen unbemannten Helikopter zu entwickeln und zu evaluieren.
Im Rahmen der Arbeit wurde ein mehrstufiger Algorithmus entwickelt, der es ermöglicht, aus Bildfolgen eine Trajektorie der Kamerabewegung zu rekonstruieren. Die Kalibrierung der Kamera beruht auf dem Verfahren von Zhang und ermöglicht den Ausgleich der durch das Objektiv entstehenden radialen Verzerrung der Bilder. Die sich anschließende Detektion prägnanter Merkmale wird durch den SIFT-Operator geleistet, welcher neben subpixelgenauer Lokalisation der Merkmale zusätzlich einen stark markanten Deskriptor zu deren Beschreibung liefert. Außerdem sind die Merkmale invariant gegenüber Rotationen, was für einige mögliche Anwendungsfälle sehr relevant ist. Die Suche nach Korrespondenzen wurde auf Basis der Distance Ratio ausgeführt. Hier wurde eine komplette Formalisierung der Korrelationsbeziehung zwischen Merkmalsvektoren präsentiert, welche eindeutig eine symmetrische Beziehung zwischen SIFT-Merkmalsvektoren definiert, die den an eine Korrespondenz gestellten Ansprüchen gerecht wird. Zusätzlich wurde motiviert, warum die sonst in der Bildverarbeitung gängige Methode der Hierarchisierung zur Reduktion des Aufwands in diesem speziellen Fall zu schlechteren Inlier-Raten in den gefundenen Korrespondenzen führen kann. Anschließend wurde ein genereller Überblick über den RANSAC-Algorithmus und die aus ihm entspringenden Derivate gegeben.