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In dieser Arbeit werden jeweils ein Verfahren aus den beiden Bereichen der Bildregistrierung implementiert und beschrieben. Eine direkte und eine merkmalsbasierte Methode werden verglichen und auf ihre Grenzen hin überprüft. Die implementierten Verfahren funktionieren gut und registrieren beide verschiedene Bildserien subpixelgenau. Bei der direkten Methode ist vor allem die Wahl des Transformationsmodells ausschlaggebend. Auch das Einbetten der Methode in eine Gaußpyramidenstruktur hat sich als wichtig herausgestellt. Da die merkmalsbasierte Methode aus verschiedenen Komponenten aufgebaut ist, kann jeder einzelne Schritt durch unterschiedliche Verfahren ausgetauscht werden, so z.B. die Detektion der Merkmale durch Tomasi-Kanade, SIFT oder Moravec. In der direkten Methode kann die Genauigkeit der Ergebnisse zum einen durch den gewählten Schwellwert und zum anderen durch die Anzahl der Pyramidenstufen beeinflusst werden. Bei der merkmalsbasierten Methode wiederum können unterschiedlich viele Merkmale benutzt werden, die einen unterschiedlich hohen Schwellwert besitzen können. Es wird gezeigt, dass beide Methoden zu guten Ergebnissen führen, wenn davon ausgegangen wird, dass die Verschiebung sowie die Rotation gering sind. Bei stärkeren Veränderungen jedoch wird die direkte Methode recht ungenau, während die merkmalsbasierte Methode noch gute Ergebnisse erzielt. An ihre Grenze gerät sie erst, wenn entweder der Bildinhalt sich stark ändert, oder die Rotationen einen Winkel von 20° überschreitet. Beide Verfahren arbeiten also subpixelgenau, können aber unter verschiedenen Voraussetzungen zu Ungenauigkeiten führen. Werden die jeweiligen Probleme der beiden Methoden beachtet und am besten bei der Aufnahme oder vor der Registrierung eliminiert, so können sehr gute Ergebnisse erzielt werden.
This paper describes the robots TIAGo and Lisa used by
team homer@UniKoblenz of the University of Koblenz-Landau, Germany,
for the participation at the RoboCup@Home 2019 in Sydney,
Australia. We ended up first at RoboCup@Home 2019 in the Open Platform
League and won the competition in our league now three times
in a row (four times in total) which makes our team the most successful
in RoboCup@Home. We demonstrated approaches for learning from
demonstration, touch enforcing manipulation and autonomous semantic
exploration in the finals. A special focus is put on novel system components
and the open source contributions of our team. We have released
packages for object recognition, a robot face including speech synthesis,
mapping and navigation, speech recognition interface, gesture recognition
and imitation learning. The packages are available (and new packages
will be released) on http://homer.uni-koblenz.de.
Proceedings of the 9th Open German-Russian Workshop on Pattern Recognition and Image Understanding
(2015)
The Proceedings of the 9th Open German-Russian Workshop on Pattern Recognition and Image Understanding include publications (extended abstracts), that cover but are not limited to the following topics: - Mathematical Theory of Pattern Recognition, Image and Speech Processing, Analysis, Recognition and Understanding. - Cognitive Technologies, Information Technologies, Automated Systems and Software for Pattern Recognition, Image, Speech and Signal Processing, Analysis and Understanding - Databases, Knowledge Bases, and Linguistic Tools - Special-Purpose Architectures, Software and Hardware Tools - Vision and Sensor Data Interpretation for Robotics - Industrial, Medical, Multimedia and Other Applications - Algorithms, Software, Automated Systems and Information Technologies in Bioinformatics and Medical Informatics. The workshop took place from December 1st-5th, 2014, at the University of Koblenz-Landau in Koblenz, Germany.
Proceedings des FWS 2015
(2016)
Die Aufnahme, Verarbeitung und Analyse farbiger bzw. mehrkanaliger Bilder gewinnt seit Jahren ständig an Bedeutung. Diese Entwicklung wird durch die verbesserten technischen Möglichkeiten und die stetig steigenden Ansprüche aus den vielfältigen Anwendungsfeldern in Industrie, Medizin, Umwelt und Medien befördert. Diesem Trend folgend wurde in Koblenz 1995 erstmals der Workshop Farbbildverarbeitung durchgeführt und hat sich seitdem als jährlich stattfindende Veranstaltung etabliert. Als Veranstaltung der German ColorGroup bietet der Workshop ein Diskussionsforum für Forscher, Entwickler und Anwender, das sich den Problemen der Farbtheorie, Farbmessung, Farbbildaufnahme und spektralen Bildgewinnung ("hyper-spectral imaging") genauso wie der Entwicklung von neuen Methoden und Algorithmen zur Verarbeitung und Analyse von Farbbildern und mehrkanaligen (spektroskopischen) Bilddaten widmet. Ebenso nehmen Fragestellungen der farbtreuen Bildreproduktion auf verschiedenen Ausgabemedien wie auch die Nutzung von Methoden und Verfahren der Farbbildverarbeitung im Rahmen der industriellen Qualitätskontrolle sowie in Robotik und Automatisierung gebührenden Platz ein.
This paper describes the robots TIAGo and Lisa used by team homer@UniKoblenz of the University of Koblenz-Landau, Germany, for the participation at the RoboCup@Home 2018 in Montreal, Canada. Further this paper serves as qualification material for the RoboCup-@Home participation in 2018. A special focus is put on novel system components and the open source contributions of our team. This year the team from Koblenz won the biggest annual scientianc robot competition in Montreal in the RoboCup@Home Open Platform track for the third time and also won the RoboCup@Home German Open for the second time. As a research highlight a novel symbolic imitation learning approach was demonstrated during the annals. The TIAGo robotic research platform was used for the first time by the team. We have released packages for object recognition, a robot face including speech synthesis, mapping and navigation, speech recognition interface via android and a GUI. The packages are available (and new packages will be released) on http://wiki.ros.org/agas-ros-pkg. Further information can be found on our project page http://homer.uni-koblenz.de.