Echtzeit Objekterkennung auf low power embedded systems

Diplomarbeit aus dem Jahr 2007 im Fachbereich Elektrotechnik, Note: 1.0, Technische Universit?t Wien (Institut f?r Computertechnik), Sprache: Deutsch, Abstract: Objekterkennung ist ein weit gef?chertes Gebiet und umfasst eine Vielzahl von Verfahren zur Vermessung und Kategorisierung von Objekten mittels unterschiedlichster Sensorsysteme, die je nach Umgebung, Beleuchtung und Art der Objekte die detektiert oder vermessen werden sollen, unterschiedlich geeignet sind und ensprechend ihre Vor- und Nachteile besitzen. Diese Diplomarbeit besch?ftigt sich mit der Objekterkennung im Rahmen der Robotik, speziell im Roboterfu ball, welcher sich in den letzten Jahren, aufgrund der sich daraus ergebenden Forschungsm?glichkeiten, immer gr? erer Beliebtheit erfreut. Der Roboter soll den Regeln der Mirosot Kategorie der internationalen Organisation zur F?rderung des Roboterfu balls FIRA entsprechen. Als Sensor f?r die Objekterkennung dient eine Digitalkamera. So wird in dieser Arbeit ausgehend von den Einschr?nkungen in den Abmessungen, bestimmt durch die Regeln der Kategorie Mirosot, eine geeignete Hardware-Plattform erarbeitet und Gr?nde f?r den Entscheid zur Wahl bestimmter Komponenten dargelegt. Ausgehend von g?ngigen Methoden der Bildverarbeitung und der Aufwandsabsch?tzung f?r diese Algorithmen, wird nach einem Softwarekonzept gesucht, das auf der gew?hlten Plattform den gestellten Anforderungen entspricht. Ziel ist in erster Linie die Erkennung des Spielballes, ein oranger Golfball und der farbig markierten Tore. Da Standardverfahren aber nicht auf die spezielle Hardware optimiert sind und auch ansonsten hohe Anforderungen an die Rechenleistung stellen, wird ein Konzept vorgestellt, das es erlaubt einfache geometrische Formen wie Kreise oder Rechtecke zu detektieren und zu vermessen. Dieses neue Konzept greift teilweise auf in der Fachliteratur bekannte Methoden zur?ck die hierf?r entsprechend optimiert werden, enth?lt aber auch einen neuen Ansatz, der es erlaubt den Anf

Author: Roland Oberhammer

Publisher: Grin Verlag

Publication Date: Feb 27, 2008

Number of Pages: 156 pages

Binding: Paperback or Softback

ISBN-10: 3638916634

ISBN-13: 9783638916639