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Das in der Arbeitsgruppe Echtzeitsysteme im Projekt EZlenk entwickelte optische Lenkassistenzsystem zur Unterstützung der Rückwärtsfahrt von Fahrzeugen mit Anhänger soll im Rahmen dieser Studienarbeit auf seine Alltagstauglichkeit getestet werden. Ferner wurden die Implementierungen des Lenkassistenzsystems auf einem Fahrsimulator und einer PC-Version von Probanden evaluiert. Hierbei sollen mithilfe von Berufskraftfahrern, Fahrlehrern und Laien Schwachstellen, Stärken, genereller Nutzen, eventuelle Verbesserungsmöglichkeiten, Realitätsnähe und Auwirkungen auf den Fahrer bzw. Benutzer sowohl im Fahrsimulator als auch in der PC-Version herausgefunden werden unter Zugrundelegung der anerkannten Kriterien Effizienz, Effektivität und Zufriedenheit. Außerdem werden beide Implementierungsarten des Simulators sowohl mit als auch ohne Berücksichtigung des Lenkassistenzsystems im Hinblick auf die Alltagstauglichkeit für die Kraftfahrerausbildung in Fahrschulen diskutiert.
In dieser Arbeit wurde die Erstellung eines Demonstrators für gaze tracking Systeme beschrieben. Dabei wurde zunächst die Funktionsweise eines gaze trackers beschrieben, sowie auf bereits existierende Anwendungen für Menschen mit körperlicher Behinderung eingegangen. Die Einsatzgebiete für eine Benutzerschnittstelle über die Augen sind vielfältig und bietet noch viel Raum für weitere Anwendungen.
Das Hauptziel dieser Studienarbeit war die Entwicklung eines Überführungstools, das sowohl den Repository Inhalt eines EA Projektes in einen TGraphen als auch einen TGraphen in ein EA Projekt überführen kann. Außerdem sollte das application programming interface des Enterprise Architects analysiert und beschrieben werden. Diese beiden Ziele konnten erfüllt werden und wurden in den vorherigen Kapiteln beschrieben. Zusätzlich beinhaltet die Studienarbeit noch eine Beschreibung und ein Anwendungsbeispiel zu JGraLab.
In dieser Arbeit werden mehrere Verfahren zur Superresolution, die zwei unterschiedlichen Ansätzen zuzuordnen sind, implementiert und miteinander verglichen. IBP, ein Verfahren, welches der Tomographie ähnelt, stellt den klassischen Ansatz der Superresolution dar. Das Prinzip von IBP ist leicht verständlich und relativ einfach zu implementieren, hat aber den Nachteil, keine eindeutigen Lösungen zu produzieren, da es schwer ist, Vorwissen mit einfließen zu lassen. Bei den statistischen Verfahren erweist es sich als äußerst zeitkritisch, die Systemmatrix M vorzuberechnen. Capel und Zisserman haben beim Maximum-Likelihood-Verfahren eine starke Rauschanfälligkeit festgestellt. Der Vergleich ergibt, dass IBP in punkto Bildqualität Maßstäbe setzt, zumindest bei kaum verrauschten Eingangsbildern und guter Registrierung. Allerdings stellen viele Eingangsbilder wegen des linearen Laufzeitverhaltens ein Problem dar. Die statistischen Verfahren liefern bei stark verrauschten Eingangsbildern bessere Ergebnisse als IBP. Durch viele Eingangsbilder lassen sich diese noch weiter verbessern. Die bei vorberechneten Systemmatrizen nahezu konstante Laufzeit und ihre Robustheit bei Rauschen prädestinieren die statistischen Verfahren für solche Bildserien. Ungenau registrierte Eingangsbilder wiederum führen bei allen Verfahren zu unscharfen Ergebnissen.
Der Schwerpunkt dieser Arbeit soll auf der schnellen sowie einfachen Umsetzung eigener Ideen von AR-Anwendungen liegen. Damit ein gewisser zeitlicher Rahmen bei der Umsetzung nicht überschritten wird, wurden Lösungen, die eine große Einarbeitungszeit oder fundierte Kenntnisse einer oder mehrer Programmiersprachen erfordern, nicht genauer betrachtet. Unter einer einfachen Umsetzung ist nicht zuletzt auch zu verstehen, dass diese auch dem Kreis der nicht-professionellen Anwender möglich sein soll. Dies beinhaltet, dass das gesuchte Programm auf normalen dem durchschnittlichen derzeitigen Stand der Technik entsprechenden Computersystemen lauffähig sein sollte. Auch wurden kommerzielle Produkte außer Acht gelassen, da die oft nicht unerheblichen Kosten einer nicht-professionellen Nutzung im Wege stehen.
Ziel der Arbeit war es, ein audiovisuelles System aufzubauen, das die Interaktion mit Bild und Ton ermöglicht und die Natur der synästhetischen Wahrnehmung nutzt. Seit der Antike beschäftigen sich Menschen mit der Frage nach dem Zusammenhang und der Verwandtschaft von Tönen und visuellen Elementen wie Farben oder geometrischen Formen. Welches Bild baut sich beim Hören von Musik mit Hilfe der synästhetischen Wahrnehmung in unserer Vorstellung auf? Ein Musikstück kann "weich" oder "kantig" klingen, ein Klang wird als "warm" oder "kühl" empfunden. Die Umkehr dieser Frage stellt die Grundlage dieser Studienarbeit dar: Welchen Klang erzeugt ein Bild?
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.
In der Bildverarbeitung werden zunehmend Algorithmen unter Verwendung von prägnanten Merkmalen implementiert. Prägnante Merkmale können sowohl für die optische Kameraposebestimmung als auch für die Kalibrierung von Stereokamerasystemen verwendet werden. Für solche Algorithmen ist die Qualität von Merkmalen in Bildern ein entscheidender Faktor. In den letzten Jahren hat sich an dieser Stelle das von D. Lowe 2004 vorgestellte SIFT-Verfahren hervorgetan. Problematisch bei der Anwendung dieses Verfahrens ist seine hohe Komplexität und der daraus resultierende hohe Rechenaufwand. Um das Verfahren zu beschleunigen, wurden bereits mehrere Implementationen veröffentlicht, die teils weiterhin ausschließlich die CPU nutzen, teils neben der CPU auch die GPU zur Berechnung bestimmter Teilbereiche des SIFT verwenden. Diese Implementationen gilt es zu hinterfragen. Ebenso ist die Qualität der Merkmale zu untersuchen, um die Verwendbarkeit von SIFT-Merkmalen für andere Bereiche der Bildverarbeitung gewährleisten zu können. Zur Visualisierung der Ergebnisse wurde eine GUI erstellt.
Autonomous exhaustive exploration of unknown indoor environments with the mobile robot "Robbie"
(2007)
Rettungsroboter helfen nach Katastrophen wie z.B. Erdbeben dabei, in zerstörten Gebäuden Überlebende zu finden. Die Aufgabe, die Umgebung effizient möglichst vollständig abzusuchen und dabei eine Karte zu erstellen, die den Rettungskräften bei der Bergung der Opfer zur Orientierung dient, soll der Roboter autonom erfüllen. Hierzu wird eine Explorationsstrategie benötigt; eine Strategie zur Navigation in bekanntem und zur Erkundung von unbekanntem Gelände. Für den mobilen Roboter "Robbie" der Arbeitsgruppe Aktives Sehen wurde in dieser Arbeit ein Grenzen-basierter Ansatz zur Lösung des Explorationsproblems ausgewählt und implementiert. Hierzu werden Grenzen zu unbekanntem Gelände aus der Karte, die der Roboter erstellt, extrahiert und angefahren. Grundlage der Navigation zu einem so gefundenen Wegpunkt bildet die sog. Pfad-Transformation (Path-Transform).