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Entwurf und Implementierung eines Systems zur Erkennung und Verfolgung von Konturobjekten
 
Date: 2009/10/14
Time: 16:30 - 18:00 h
Place: P 1.4.17
Author(s): Henrik Vassmer
 

Am Mittwoch, den 14.10.2009 hält Herr Henrik Vassmer um 16:30 im Raum P 1.4.17 einen Vortrag über seine Diplomarbeit mit dem Titel

Entwurf und Implementierung eines Systems zur Erkennung und Verfolgung von Konturobjekten

Zusammenfassung:

Der Laserscanner NAV200 ist ein Sensor zur Positionsbestimmung von fahrerlosen Transportfahrzeugen (FTF) mittels Laserscandaten auf Basis von im Raum angebrachten und vermessenen Reflektoren. Diese Reflektoren dienen als künstliche Landmarken. Mit Hilfe geeigneter Algorithmen (z. B. Helmert-Transformation aus der Vermessungstechnik) ist der Sensor bei mathematischer Eindeutigkeit in der Lage, seine eigene Position zu bestimmen. Daher soll im Zuge der Weiterentwicklung dieser Sensorfamilie die Funktionalität dahingehend erweitert werden, dass neben bekannten Reflektoren auch natürliche Konturobjekte für die Positionsbestimmung verwendet werden können.

In dieser Diplomarbeit wird ein System entwickelt, dass in einem dynamischen Prozess die vorher nicht bekannten natürlichen Objekte erkennt, diese als Landmarken einlernt und über einen bestimmten Zeitraum verfolgt. Anschließend stehen diese zusätzlichen natürlichen Landmarken für eine übergeordnete Positionsbestimmung zur Verfügung. Natürliche Objekte sind in diesem Zusammenhang Linien und Ecken. Daneben sind natürliche Landmarken abstrahierte natürliche Objekte mit gewissen Eigenschaften, wie z. B. Auftrittsalter, Genauigkeit, Position etc. Die Erkennung wird mit Hilfe von Filtern und von Verfahren zur Segmentierung sowie zur Linien- und Eckenextraktion realisiert. Hierbei hat sich besonders bei Tests die Split-and-Merge Methode [Gut00][NGM+07] zur direkten Linienextraktion aus den Laserscandaten durchgesetzt. Für das Einlernen und Verfolgen von natürlichen Landmarken wird ein eigens konzipiertes Verfahren vorgestellt. Im Gegensatz zum Standardverfahren, dem Kalman-Filter, ist es für die geforderte Anwendung besser geeignet. Neben der Güte und der Performance der implementierten Verfahren wird ebenfalls die experimentelle Verifikation dargestellt. Entscheidende Vorteile des entstandenen Systems liegen insbesondere darin, dass es die Aufwands- und Installationskosten der Reflektoren reduziert sowie die Positionsbestimmung in Bereichen ermöglicht, in denen keine Reflektoren sichtbar oder vorhanden sind.

Die Arbeit entsteht in Zusammenarbeit des GET Lab mit der Sick Ibeo GmbH, Hamburg.