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Das Ziel der Bachelor-Arbeit ist es, einen existierenden sechsbeinigen Kleinroboter zu programmieren, der dann in der Lage sein soll, seine Umgebung autonom zu explorieren und eine Karte selbiger zu erstellen. Zur Umgebungswahrnehmung soll ein Laserscanner integriert werden. Die Erstellung der Karte sowie die Selbstlokalisation des Roboters erfolgt durch Anbindung des Sensors an ein geeignetes SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) Verfahren. Die Karte soll die Grundlage für die Pfadplanung und Hindernisvermeidung des Roboters bilden, die ebenfalls im Rahmen dieser Arbeit entwickelt werden sollen. Dazu werden sowohl GMapping als auch Hector Mapping verwendet und getestet.
In der Arbeit wird zudem ein xplorationsalgorithmus beschrieben, mit welchem der Roboter seine Umgebung erkunden kann. Die Umsetzung auf dem Roboter erfolgt innerhalb des ROS (Robot Operating System) Frameworks auf einem "Raspberry Pi" Miniatur-PC.
Augmented Reality erfreut sich wachsender Beliebtheit. Zusatzinformationen in HMDs, Windschutzscheiben oder im Kamerabild des Smartphones oder Tablets sind hier die nennenswertesten Anwendungsfälle. Um eine Einblendung korrekt anzuzeigen, ist es notwendig die Position und Orientierung (Pose) der Kamera im Raum zu erfassen. Dies geschieht zurzeit hauptsächlich unter Zuhilfenahme von Markern. Dabei werden vordefinierte Marker im Raum positioniert und das System angelernt, wie es diese zu interpretieren hat. Der nächste Schritt ist es ohne Marker auszukommen. Hierbei wird von dem markerlosen Tracking gesprochen. Anstelle von künstlichen Markern werden natürliche Objekte der realen Umgebung als Referenzpunkte genutzt, um die Kamerapose zu bestimmen. Dadurch lässt sich dieses Verfahren flexibel und dynamisch einsetzen. Es wird zwar auf die Zuhilfenahme von Markern verzichtet, aber ein größeres Vorwissen über die Szenerie ist notwendig. Dies wird über technische Maßnahmen realisiert und/oder durch Interaktion des Benutzers. Beides ist nicht komfortabel oder effizient in der Verwendung eines solchen Systems und ist ein Grund dafür, warum markerloses 3D-Tracking nach wie vor ein Forschungsbereich ist.
An diesem Punkt setzt diese Arbeit an. Es wird ein Ansatz vorgeschlagen, der lediglich eine Menge von 2D-Feature und eine Menge von 3D-Feature eines Objekts benötigt, um die initiale Pose zu finden. Es sind keine weiteren technischen Hilfen notwendig und auch auf die Interaktion mit dem Benutzer wird verzichtet. Die 2D-Feature, wie auch die 3D-Feature, können auf beliebige Art gewonnen werden.
Die Idee ist es, diese zwei Mengen mit sechs Korrespondenzen zu verbinden. Anhand dieser Korrespondenzen kann eine Pose geschätzt werden. Mit der erhaltenen Pose kann jedes 3D-Feature auf Bildkoordinaten abgebildet werden, wodurch sich die geschätzte Pose bewerten lässt. Dabei wird der Abstand zwischen abgebildetem 3D-Feature und seinem zugehörigen 2D-Feature gemessen. Jede Korrespondenz wird so bewertet und die Ergebnisse aufsummiert. Je niedriger die Summe, desto besser ist die Pose. Es hat sich gezeigt, dass ein Wert von zehn Pixeln bereits ausreichend ist, um eine Pose als richtig zu bewerten.
Da es sehr viele Möglichkeiten gibt, diese sechs Korrespondenzen zwischen beiden Mengen aufzubauen, muss dieses Verfahren optimiert werden. Dies geschieht mit einem genetischen Algorithmus. In dem Testszenario arbeitet das fertige System sehr zuverlässig. Es wird eine Trefferquote von ca. 90%, bei einer Laufzeit von ungefähr zwölf Minuten, erreicht. Ohne Optimierung kann das Finden der initialen Pose schnell mehrere Jahre dauern.
Ein Kinect-Sensor verfügt über die Fähigkeit, gleichzeitig Farb- und Tiefenbilder aufzunehmen. In dieser Bachelorarbeit wird versucht, das Tiefenbild zu nutzen, um Beleuchtungsinformationen und Materialeigenschaften im Farbbild zu manipulieren. Die vorgestellten Verfahren zur Beleuchtungs- und Materialmanipulation benötigen eine Lichtsimulation der Lichtverhältnisse zum Zeitpunkt der Aufnahme und übertragen dann Informationen aus einer neuen Lichtsimulation direkt zurück in das Farbbild. Da die Simulationen auf einem dreidimensionalen Modell durchgeführt werden, wird nach einem Weg gesucht, ein solches aus einem einzigen Tiefenbild zu erzeugen. Dabei wird auf Probleme der Tiefendatenerfassung des Kinect-Sensors eingegangen. Es wird ein Editor entwickelt, mit dem Beleuchtungsund Materialmanipulationen möglich gemacht werden sollen. Zum Erzeugen einer Lichtsimulation werden einfache, echtzeitfähige Renderingverfahren und Beleuchtungsmodelle vorgestellt. Mit ihnen werden neue Beleuchtungssituationen, Schatten und Spiegelungen in das Farbbild eingefügt. Einfache Umgebungen mit definierten Lichtverhältnissen werden in Experimenten manipuliert, um Grenzen und Möglichkeiten des Sensors und der verwendeten Verfahren aufzuzeigen.
In dieser Arbeit wurde der Einfluss von nicht wässrigen Mahlflüssigkeiten auf Metall-Keramik-Pulvermischungen im Nassmahlprozess untersucht. Es wurden Al- und Cr-Al₂O₃-Pulvermischungen ausgewählt, um den Einfluss der Mahlflüssigkeiten auf die Mahlung von Metall-Keramik-Pulvermischungen mit einer duktilen (Aluminium) und einer spröden (Chrom) Metallkomponente zu untersuchen.