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In dieser Studienarbeit wird ein Verfahren zur Extraktion eines Oberflächenbegrenzungsmodells aus einem Tiefenbild vorgestellt. Das Modell beschreibt die im Tiefenbild dargestellte Szene durch die Geometrie und die Topologie der planaren Flächen, die in der Szene gefunden werden. Die Geometrie ist gegeben durch die Angabe der Ebenengleichungen der gefundenen Flächen sowie der 3D-Koordinaten der Eckpunkte der Polygone, die diese Flächen beschreiben. Die Informationen über die Topologie der Szene besteht aus einer Nachbarschaftsliste, die für jede Flaeche angibt, über welche Kante diese Fläche mit welcher anderen Fläche verbunden ist. Aufbauend auf einem Algorithmus zur Tiefenbildsegmentierung aus PUMA werden die Polygone bestimmt, die die Flächen der Szene beschreiben. Anschließend wird versucht, diese Polygone über Kanten und Eckpunkte zu verbinden, um ein möglichst geschlossenes Modell der Szene zu erhalten.
Die Zeitschrift c't stellte in der Ausgabe 02/2006 einen Bausatz für einen kleinen mobilen Roboter vor, den c't-Bot, der diese Studienarbeit inspirierte. Dieser Bausatz sollte die Basis eines Roboters darstellen, der durch eine Kamera erweitert und mit Hilfe von Bildverarbeitung in der Lage sein sollte, am RoboCupSoccer-Wettbewerb teilzunehmen. Während der Planungsphase veränderten sich die Ziele: Statt einem Fußballroboter sollte nun ein Roboter für die neu geschaffene RoboCup-Rescue-League entwickelt werden. In diesem Wettbewerb sollen Roboter in einer für sie unbekannten Umgebung selbstständig Wege erkunden, bzw. Personen in dieser Umgebung finden. Durch diese neue Aufgabenstellung war sofort klar, dass der c't-Bot nicht ausreichte, und es musste ein neuer Roboter entwickelt werden, der mittels Sensoren die Umgebung wahrnehmen, durch eine Kamera Objekte erkennen und mit Hilfe eines integrierten Computers diese Bilder verarbeiten sollte. Die Entstehung dieses Roboters ist das Thema dieser Studienarbeit.
Der Hokuyo URG-04LX Laserscanner wird auf der mobilen Roboterplattform "Robbie" der Arbeitsgruppe Aktives Sehen zur Kartenerstellung und Kollisionsvermeidung eingesetzt. Die Navigation auf Grundlage der 2D-Scans wird den gewachsenen Anforderungen der Rescue-Arenen nicht mehr gerecht. Eine Verwendung von kommerziellen 3D-Laserscannern kommt wegen der hohen Anschaffungskosten nicht in Frage. Idee: Einsatz von mehreren günstigen 2D-Laserscannern mit unterschiedlichen Blickwinkeln oder aber die aktive Veränderung der Scanebene. Das Variieren der Scanebene erfolgt durch Schwenken oder Drehen des Laserscanners. Die Orientierung des Laserscanners im Raum liefert die dritte Dimension. Im Rahmen dieser Arbeit soll eine Plattform entwickelt werden, die es durch rotative Lagerung des Laserscanners ermöglicht, 3D-Laserscans der Umgebung zu erzeugen. Hierbei soll ein möglichst einfacher Aufbau erreicht werden, der es weiterhin ermöglicht, den Laserscanner zur Erzeugung von 2D-Karten zu benutzen. Um das Stereokamerasystem des Roboters nicht zu beeinträchtigen, wird zusätzlich ein sehr kompakter Aufbau angestrebt.
Mit Hilfe von Stereobildfolgen, die ein Stereokamerasystem liefert, wird versucht Informationen aus der betrachtenden Szene zu gewinnen. Die Zuordnung von Bildpunkten, die in beiden Bildern eines Stereobildpaares vorkommen und einen gemeinsamen Weltpunkt beschreiben, ermöglichen die Bestimmung einer Tiefeninformation. Das Extrahieren von Bildpunkten und deren Zuordnung sind die entscheidenen Faktoren zur Gewinnung der Tiefeninformation. Die Tiefe erlaubt es Aussagen über die Struktur der aufgenommenen Szene zu machen. Bei Übertragung dieser Idee auf das Verfolgen von gemeinsamen Weltpunkten in Bildsequenzen ist es möglich eine relative Positions- und Lageschätzung des Kamerasystems zur vorher aktuellen Position zu bestimmen. Schwierigkeiten ergeben sich aus Verdeckungen von Weltpunkten für den jeweiligen Sensor, sowie fehlerhaften Bildpunktzuordnungen. Die Geschwindigkeit des kombinierten Vorgang aus Extraktion und Punktzuordnung stellt eine weitere Anforderung an das System.
Die Selbstlokalisation von Robotern ist schon seit Jahren ein aktuelles Forschungsthema, das insbesondere durch immer weiterentwickelte Techniken und Verfahren verbessert werden kann. Insbesondere finden Laserscanner in der Robotik immer häufiger Anwendung. In dieser Arbeit wird untersucht, ob durch die Fusionierung von Kamerabildern und 3D-Laserscannerdaten eine robuste und schnelle Selbstlokalisation theoretisch sowie praktisch realisierbar ist.
Ziel dieser Arbeit ist die erweiterte Modellierung des Rettungsroboters "Robbie" in der USARSim Simulationsumbegung. Es soll zusätzlich zu den bestehenden Sonarsensoren und dem Laserscanner, ein Wärmesensor angebunden werden, der Wärmebilder an die entsprechenden Robbie-Module liefert. Der bisherige 2D Laserscanner ist so zu modifizieren, dass er 3D Laserdaten erzeugt und an die Robbie-Software weiterleitet. Um die Simulation möglichst Wirklichkeitsgetreu zu gestalten, sind realitätsnahe, verrauschte Daten zu erzeugen. Ferner soll die Effizienz der Simulation getestet werden. Dazu ist mittels einer Evaluation zu untersuchen, wie das Verhalten des simulierten Roboters, im Bezug zum realen Verhalten des Roboters steht. Ein weiteres, größeres Problem stellt die Bereitstellung von Stereobildern aus der Simulationsumgebung dar. Ein spezieller Kameraserver soll installiert und in Betrieb genommen werden. Die Umwandlung der so erzeugten Bilder, in ein geeignetes Format, und deren Weiterleitung an die Robbie-GUI, ist ebenfalls zu implementieren.
In dieser Studienarbeit wurde ein Algorithmus vorgestellt, um sich mit einem Roboter in unbekanntem Gebiet zu lokalisieren und gleichzeitig eine Karte von der Umgebung zu erstellen. Die Lokalisation des Roboters geschieht auf 2D Ebene und errechnet die (x, y, θ)T Position des Roboters zu jedem Zeitpunt t inkrementell. Der Algorithmus baut auf dem FastSLAM 2.0 Algorithmus auf und wurde abgeändert, um eine möglichst genaue Lokalisation in Gebäuden zu ermöglichen. Hierfür wurden mehrere verschieden Arten von möglichen Landmarken untersucht, verglichen und kombiniert. Schwerpunkt dieser Studienarbeit war das Einarbeiten in das Extended Kalman-Filter und die Selektion von Landmarken, die für den Einsatz in Gebäuden geeignet sind.
Große Gebiete lassen sich auf Grund von Schattenbildung und begrenzter Scanreichweite nicht mit einem einzigen 3D-Scan aufnehmen. Um konsistente dreidimensionale Karten dieses Gebietes zu erzeugen müssen also mehrere Scans zusammengefügt werden. Soll dieses Matchen der Scans automatisch geschehen, so kann es wegen fehlerhaften Translations- und Rotationsdaten, die die unterschiedlichen Positionen der Scans beschreiben,zu inkonsistenten Karten kommen. Um dies zu vermeiden wird in dieser Arbeit ein schneller Iterativ Closest Points Algorithmus implementiert, der versucht, Fehler in diesen sechs Freiheitsgraden zu korrigieren. Das Verfahren soll im Rahmen dieser Arbeit in die schon vorhandene Software unseres Roboters eingebunden werden.