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AuthorMayer, Gerddc.contributor.author
Date of accession2016-03-14T13:38:49Zdc.date.accessioned
Available in OPARU since2016-03-14T13:38:49Zdc.date.available
Year of creation2006dc.date.created
AbstractObjekte in ihrer Umgebung erkennen zu können, ist eine der wesentlichen Fähigkeiten autonomer, mobiler Roboter. Die Roboter müssen die Gegenstände, die sie manipulieren, oder andere Roboter, mit denen sie interagieren sollen, erkennen, um ihre Aufgabe zu erfüllen. Ist dieser Vorgang bereits in kontrollierten, statischen Umgebungen nicht trivial, sind in dynamischen Umgebungen weitere Probleme zu erwarten. Geringere Bildqualität, Rechenzeitbeschränkung und hohe Objektvariabilität erschweren die Aufgabe zusätzlich. Solche Umgebungen stellen aber ein ideales Umfeld für Untersuchungen über zukünftige, realweltliche Anwendungsgebiete dar. Ziel der hier vorgestellten Arbeit ist die Entwicklung eines Objekterkennungssystems für die Anwendung innerhalb einer solchen dynamischen Umgebung. Am Beispiel Fußball spielender Roboter im RoboCup werden die Besonderheiten solcher Einsatzszenarien untersucht und ein robuster und flexibler Lösungsansatz vorgestellt. Die bisher gebräuchlichen Ansätze im RoboCup und in vielen anderen Einsatzbereichen autonomer, mobiler Roboter sind oftmals stark heuristisch und lassen sich nur schwer an veränderte Umweltbedingungen anpassen oder auf andere Szenarien anwenden. Die hier vorgestellte modulare Architektur basiert auf einem mehrstufigen Bearbeitungsschema, so dass sich einzelne Schritte, ohne Einfluss auf andere Schichten, an veränderte Bedingungen anpassen lassen. Die enge Kopplung der einzelnen Stufen mit einer rückgekoppelten zeitlichen Integration der Ergebnisse erhöht die Sicherheit über die gefundenen Objekte und reduziert gleichzeitig den für die Erkennung nötigen Bearbeitungsaufwand. Zusätzlich lässt sich so statistisches Modellwissen über das Einsatzszenario bereits während der Objekterkennung berücksichtigen. Das im Rahmen dieser Arbeit entwickelte System ist in der Lage, alle für den Roboterfußball relevanten Objekte robust und in ausreichend hoher Geschwindigkeit zu erkennen.dc.description.abstract
Languagededc.language.iso
PublisherUniversität Ulmdc.publisher
LicenseStandard (Fassung vom 03.05.2003)dc.rights
Link to license texthttps://oparu.uni-ulm.de/xmlui/license_v1dc.rights.uri
Dewey Decimal GroupDDC 004 / Data processing & computer sciencedc.subject.ddc
LCSHAutonomous robotsdc.subject.lcsh
LCSHNeuronal networks: Computer sciencedc.subject.lcsh
LCSHObject orientation: Computer sciencedc.subject.lcsh
LCSHRoboticsdc.subject.lcsh
TitleVisuelle Objekterkennung in dynamischen Umgebungendc.title
Resource typeDissertationdc.type
DOIhttp://dx.doi.org/10.18725/OPARU-380dc.identifier.doi
URNhttp://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:289-vts-59528dc.identifier.urn
GNDAutonomer Roboterdc.subject.gnd
GNDNeuronales Netzdc.subject.gnd
GNDObjekterkennungdc.subject.gnd
GNDRobotikdc.subject.gnd
FacultyFakultät für Ingenieurwissenschaften und Informatikuulm.affiliationGeneral
Date of activation2007-07-09T14:49:34Zuulm.freischaltungVTS
Peer reviewneinuulm.peerReview
Shelfmark print versionZ: J-H 11.491 ; W: W-H 9.708uulm.shelfmark
DCMI TypeTextuulm.typeDCMI
VTS ID5952uulm.vtsID
CategoryPublikationenuulm.category
Bibliographyuulmuulm.bibliographie


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