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Das Buch mit dem Titel "Multi Functional Robot Using Computer Vision" (Multifunktionaler Roboter mit Hilfe von Computer Vision) stellt die Entwicklung eines fortschrittlichen Robotersystems vor, das mit Hilfe von Computer Vision Aufgaben wie Objekterkennung und -manipulation ausführen kann. Der von einem Team von Mechatronikstudenten gebaute Roboter integriert Hardwarekomponenten wie den Raspberry Pi 4, L298N-Motortreiber, Servomotoren und Mecanum-Räder für omnidirektionale Bewegungen. Angetrieben von Python-basierten Algorithmen, OpenCV und ROS (Robot Operating System), verwendet der Roboter YOLOv3 für die Objekterkennung in Echtzeit und ORB-SLAM für die Navigation und Kartierung. Der 5-Grad-Freiheitsgrad-Roboterarm ermöglicht eine präzise Objektmanipulation, während Drehmoment- und Leistungsberechnungen eine optimale Leistung gewährleisten. Die Tests ergaben eine Erfolgsquote von 80 % beim Greifen und weniger als 5 % Fehler bei der Navigation. Das Projekt unterstreicht das Potenzial der Computervision in der Robotik, mit zukünftigen Verbesserungen wie 3D-Rekonstruktion, Integration von maschinellem Lernen und einer benutzerfreundlichen GUI. Diese Arbeit trägt zur Weiterentwicklung von autonomen Robotersystemen für industrielle und logistische Anwendungen bei.