Ein Roboter steht in einem Raum und nimmt an seiner unbekannten Position einen Laser-Scan auf, also eine Entfernungsmessung pro halben Winkel bei einer 360 Grad Sicht. Der Roboter besitzt zusätzlich eine Karte der Umgebung und hat nun das Problem, sich durch seine Sensorik in der Karte zu lokalisieren [ GMR97].
Am Lehrstuhl für Informatik I läuft z.Z. eine Diplomarbeit, die sich mit der Extraktion einfacher geometrischer Primitive aus einem verrauschten Laser-Scan und der anschließenden Erkennung in einer geometrischen Karte befaßt. Diese Arbeit liefert einen Überblick der bisher verwendeten Verfahren und der Probleme lokaler Featureerkennung. Einführungen in die Problematik liefern auch [Wol90], [Pen98].
In der Vergangenheit wurde im Rahmen eines DFG-Projekts die
Selbstlokalisation eines Roboters durch eine Zerlegung der Karte in
Bereiche gleicher Sichtbarkeit untersucht [KNSW97].
Ziele:
In diesem Projekt sollen weitere Verfahren zur lokalen
Featureerkennung implementiert und auch experimentell ausprobiert
werden, z.B. das Geometrische Hashing [Tsa93] [DHK98].
Meßlatten sind die bisherigen Verfahren - sowohl der lokalen
Featureerkennung als auch das der Sichtbarkeitszellenzerlegung.
Der oder die Teilnehmer sollten nach diesem Projekt in der Lage sein, sofort eine Diplomarbeit beginnen zu können.
Weitere Informationen:
| Voraussetzungen: | C++ Kenntnisse, Vordiplom |
| Anzahl der Teilnehmer: | 1-2 |
| Scheinvergabe: | großer Praktikumsschein |
| Beginn: | nach Absprache, evtl. sofort |
| Betreuer: | Dipl.-Inform. Dirk Schäfer, Raum E 15 |
Literatur:
| [GMR97] | Leonidas J. Guibas, Rajeev Motwani, Prabhakar Raghavan. the Robot Localization Problem. SIAM Journal on Computing 26(4), pp. 1120-1138, August 1997. |
| [KNSW97] | Oliver Karch, Hartmut Noltemeier, Mathias Schwark, Thomas Wahl. Relokalisation - Ein theoretischer Ansatz in der Praxis. Autonome Mobile Systeme 1997 (AMS'97), pp. 119-130, 1997. |
| [Pen98] | Xavier Pennec. Toward a generic framework for recognition based on uncertain geometric features. Videre: Journal of Compuer Vision Research 1(2), pp. 58-87, 1998. |
| [Tsa93] | Frank Chee-Da Tsai. Using line invariants for object recognition by geometric hashing. Technical Report 0625, Robotics Research Laboratory, Courant Institute of Mathematical Sciences, New York Univ., 1993. |
| [DHK98] | Harrie van Dijck, Maarten Korsten, Ferdi van der Heijden. 2- and 3-dimensional geometric hashing with points and lines. Technical Report, Laboratory of Measurement and Instrumentation, Dep. of Electrical Eng., Univ. of Twente, 1998. |
| [Wol90] | Haim J. Wolfson. Model-based object recognition by geometric hashing. In O. Faugeras, editor Proc. of 1st Europ. Conf. on Comput. Vision (ECCV 90), in Lecture Notes in Computer Science 427, pp. 526-536, 1990. |