Erscheinungsbasierte Objekterkennung und Lageschätzung zur Objektmanipulation in der Servicerobotik (eBook, PDF)
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Studienarbeit aus dem Jahr 2006 im Fachbereich Informatik - Angewandte Informatik, Note: 1,3, Technische Universität Dortmund (Lehrstuhl für Regelungssystemtechnik), Sprache: Deutsch, Abstract: Neben dem Problem der Navigation, muss es einem Serviceroboter möglich sein, Objekte zu erkennen und deren Lage zu bestimmen um seinen Manipulator entsprechend positionieren zu können. Die Position des Objektes ist dabei typischerweise nur grob bekannt (irgendwo in diesem Raum), seine Lage gar nicht. Die Objekte sind mit keinerlei Markierungen versehen, um deren Auffinden zu erleichtern. Zur Erkennu...
Studienarbeit aus dem Jahr 2006 im Fachbereich Informatik - Angewandte Informatik, Note: 1,3, Technische Universität Dortmund (Lehrstuhl für Regelungssystemtechnik), Sprache: Deutsch, Abstract: Neben dem Problem der Navigation, muss es einem Serviceroboter möglich sein, Objekte zu erkennen und deren Lage zu bestimmen um seinen Manipulator entsprechend positionieren zu können. Die Position des Objektes ist dabei typischerweise nur grob bekannt (irgendwo in diesem Raum), seine Lage gar nicht. Die Objekte sind mit keinerlei Markierungen versehen, um deren Auffinden zu erleichtern. Zur Erkennung des Objektes wird eine Kamera verwandt, die entweder am Robotor oder am Manipulator angebracht ist. Das Objekt soll durch das von der Kamera aufgenommene Bild erkannt werden. Dem Roboter steht kein zuvor erstelltes Modell des Objektes zur Verfügung. In seiner Datenbank befinden sich Bilder der zu erkennenden Objekte aus verschieden Ansichten oder die daraus extrahierten Merkmale. Die Erkennung erfolgt, indem die Merkmale des gesehenen Bildes mit jenen in der Datenbank verglichen werden. Die Objekterkennung basiert also auf der Erscheinung des Objektes, d.h. auf seiner plenoptischen Funktion. Es sollen hier zwei Verfahren zur erscheinungsbasierten Objekterkennung vorgestellt und mit Blick auf die Problemfelder in der Servicerobotik bewertet werden. Kapitel 2 beschreibt die Objekterkennung mit Hilfe von mehrdimensionalen Histogrammen. Dabei wird zunächst nur die globale Erscheinung eines Objektes betrachtet und das Verfahren anschließend auf die Erkennung anhand der lokalen Erscheinung adaptiert. Zuletzt werden die experimentellen Ergebnisse vorgestellt und zur Bewertung des Verfahrens herangezogen. Kapitel 3 erläutert ein Verfahren, das die Erkennung mit Nachbarschaften und mehrdimensionalen Oberflächen durchführt und damit auf lokaler Erscheinung basiert. Der Merkmalsvektor des Verfahrens berücksichtigt zudem die Farbinformationen eines Bildes. Am Ende des Kapitels wird das Verfahren mit dem SIFT-Algorithmus ([Lowe04]) verglichen und abschließend ebenfalls auf der Grundlage von Experimenten diskutiert. Eine Lageschätzung durchzuführen bedeutet, die Winkel unter denen das Objekt gesehen wird sowie seine Entfernung zur Kamera zu schätzen. Ein Verfahren zur Bestimmung der Kamerarotation und Entfernung zum Objekt wird in Kapitel 4 beschrieben. Das Verfahren aus Kapitel 3 wird dann um diese Skalenschätzung erweitert und erneut anhand von Experimenten bewertet.
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