Diplomarbeit zum Thema

Erkennen und Lokalisieren von
Objekten in komplexer Umgebung
anhand von Videobildern

 

 

Abstract

Die Erkennung von Objekten der realen Welt durch automatische Systeme wird in der heutigen Zeit immer bedeutender. Bis heute existiert kein allgemeingültiger Ansatz zur Lösung dieser komplexen Aufgabe, jedoch wurden in jüngerer Zeit Verfahren veröffentlicht, die zumindest in Teilgebieten eine robuste und zugleich effiziente Erkennung ermöglichen. In dieser Arbeit wird eine Objekterkennung vorgestellt, die auf einer Erweiterung der Hausdorff-Distanz als Korrelationskriterium beruht.

Teil eins der Diplomarbeit führt in die Grundlagen der digitalen Bildverarbeitung und der modellbasierten Objekterkennung ein und schafft einen Überblick über gängige Verfahren. Besonders ausführlich wird dabei auf die Anwendung der Hausdorff-Distanz als Korrelationsmethode zum Bildvergleich eingegangen, die den Abstand zweier Punktmengen (Bildpunkte vs. Modellpunkte) definiert. Teil zwei stellt eine konkrete Problemlösung anhand der Hausdorff-Distanz und einer Auswahl der in Teil eins beschriebenen Verfahren vor. Im dritten Teil wird die prinzipielle Vorgehensweise zur Positionsbestimmung eines gefundenen Objekts erörtert.

— November 1996

 

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Die Diplomarbeit ist in folgenden Fassungen verfügbar:

Diplomarbeit, 104 Seiten, 913 kB
Kurzfassung, 3 Seiten, 139 kB
Überblick, 1 Seite, 114 kB
Präsentation, 26 Seiten, 319 kB

 

Projekt

Die Diplomarbeit entstand am Forschungsinstitut für anwendungsorientierte Wissensverarbeitung, kurz FAW, in Ulm im Rahmen des Forschungsprojekts DAVID zur Entwicklung eines mobilen Serviceroboters.

Das Ziel der Entwicklung war weniger die Erarbeitung neuer Methoden als vielmehr die Adaption und Integration bekannter Verfahren zu einer robusten Systemarchitektur, sodaß das Gesamtsystem in einer Umgebung betrieben werden kann, ohne diese nachhaltig verändern oder vorstrukturieren zu müssen.

Folgende Arbeiten entstanden im Rahmen der Projektarbeit:

Erwin Praßler, Thomas Kämpke, Matthias Strobel, Eleni Stroulia, Rainer Bosch, Stefan Eich, Michael Erhard, David Horn, Markus Kieninger, Daniel Schneider, Jens Scholz.
DAVID: Ein mobiler Serviceroboter in einer Bürologistikanwendung
Tech. Report FAW-TR 97007, Faw Ulm, 1997

Erwin Praßler
Robot Motion Planning in Unknown Time-varying Environments.
Doctoral Dissertation, Dept. of Computer Science, University of Ulm, 1996

Stefan Eich
Suche nach bekannten Objekten an unbekannten Positionen innerhalb bekannter Räume:
Das Art Gallery Problem in einer praktischen Anwendung.
Diplomarbeit, Tech. Report FAW-TR 97003, Faw Ulm, 1997

Markus Kieninger
Wegeplanung in teilweiser bekannter, unstrukturierter Umgebung.
Algorithmen und ihre Evaluation.
Diplomarbeit, Tech. Report FAW-TR 97004, Faw Ulm, 1997

Daniel Schneider
Robuste Bewegungsstrategien autonomer mobiler Roboter:
Qualifizierte Navigation und Fuzzy-Steuerung.
Diplomarbeit, Faw Ulm, 1997

Matthias Strobel
Reaktive Bewegungsplanung durch eine unbekannte Hindernisumgebung.

Jens Scholz
Sensorgestützte Positionsschätzung eines mobilen Roboters mit Hilfe erweiterter Kalmanfilterung.
Diplomarbeit, Tech. Report FAW-TR 97005, Faw Ulm, 1997

Michael Erhard
Positionsbestimmung mit Hilfe von Ultraschallbaken.
Tech. Report FAW-TR 97002, Faw Ulm, 1997

Rainer Bosch
Positionsbestimmung durch Messung von Horizontalwinkeln zwischen künstlichen Landmarken in Videobildern.
Interner Bericht DAVID-9701, Faw Ulm, 1997

David Horn
Erkennen und Lokalisieren von Objekten in komplexer Umgebung anhand von Videobildern.
Diplomarbeit, Tech. Report FAW-TR 97006, Faw Ulm, 1997