Visuelle Hinderniserkennung durch Auswertung des optischen Flusses in inversperspektivischen Szenen:
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| Format: | Book |
| Language: | German |
| Published: |
Düsseldorf
VDI-Verl.
1994
|
| Edition: | Als Ms. gedr. |
| Series: | Verein Deutscher Ingenieure: [Fortschrittberichte VDI / 8]
389 |
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1
EINLEITUNG
1
2
VISUELLE
INFORMATIONSVERARBEITUNG
FUER
EINEN
AKTIVEN
ROBOTER
4
2.1
STAND
ZU
BEGINN
DER
ARBEIT
UND
EIGENER
BEITRAG..................
4
2.2
VISUELLE
HINDEMISERKENNUNG
UND
AKTIVE
OBJEKTVERFOLGUNG.............
5
2.2.1
VISUELLE
HINDERNISERKENNUNG.........................
6
2.2.2
VISUELL
GESTEUERTE
OBJEKTVERFOLGUNG
(TRACKING)...............
7
2.3
BASISELEMENTE
DER
INFORMATIONSVERARBEITUNG
.
.
.
.
-...............
8
2.3.1
DAS
*ACTIVE
VISION*-KONZEPT.........................
8
2.3.2
EIN
*NEURONALER
INSTRUKTIONSSATZ*......................
10
2.4
KONTROLLSTRUKTUREN
MOBILER
ROBOTER.........................
11
2.5
EINE
VERHALTENSORIENTIERTE
HIERARCHIE
VON
AUFGABEN................
13
2.6
DER
VISUELL
GESTEUERTE
ROBOTER
MARVIN
......................
15
2.6.1
DAS
AKTIVE
STEREOKAMERASYSTEM.......................
15
2.6.2
DIE
SYSTEMSTRUKTUR
DES
AUTONOMEN
ROBOTERS................
16
3
DIE
INVERS-PERSPEKTIVISCHE
KARTIERUNG
18
3.1
MATHEMATISCHE
GRUNDLAGEN
DER
ABBILDUNG.....................
18
3.1.1
DIE
ZENTRALPROJEKTION.............................
18
3.1.2
HOMOGENE
KOORDINATEN............................
21
3.1.3
TRANSFORMATION
VON
BILD-
IN
SPEICHERKOORDINATEN.............
24
3.2
DER
STATISCHE
FALL
-
DIE
GEOMETRISCHE
TRANSFORMATION................
25
3.2.1
EINE
INTUITIVE
BESCHREIBUNG
DER
INVERS-PERSPEKTIVISCHEN
ABBILDUNG
....
25
3.2.2
DEFINITION
EINES
HINDERNISSES...............
26
3.2.3
HERLEITUNG
DER
TRANSFORMATIONSGLEICHUNGEN.................
27
3.2.3.1
FALL
DER
REINEN
NEIGUNG......................
27
3.2.3.2
ALLGEMEINER
FALL
MIT
NEIGEN,
GIEREN
UND
ROLLEN.........
29
3.2.3.3
ANPASSUNG
AN
DAS
AKTIVE
KAMERASYSTEM.............
30
3.2.4
EIGENSCHAFTEN
DER
TRANSFORMATION......................
30
3.2.5
FEHLERBETRACHTUNG...............................
33
3.2.5.1
PARAMETERUNGENAUIGKEITEN.....................
33
3.2.5.2
EINFLUSS
DER
ENDLICHEN
AUFLOESUNG
DES
TARGETS...........
37
3.2.6
ANMERKUNGEN
ZUR
IMPLEMENTIERUNG.....................
40
3.2.6.1
PRINZIP
DER
RUECKTRANSFORMATION..................
40
3.2.6.2
SKALIERUNG
DES
ZIELBILDES......................
42
3.2.6.3
INTERPOLATION............................
44
3.2.7
STEREOPTISCHE
HINDERNISERKENNUNG
MITIN
VERSER
PERSPEKTIVE........
46
V
3.3
DER
DYNAMISCHE
FALL
*
VERBINDUNG
DER
INVERSEN
PERSPEKTIVE
MIT
OPTISCHEM
FLUSS
47
3.3.1
INTUITIVE
BESCHREIBUNG
DES
OPTISCHEN
FLUSSES................
48
3.3.2
THEORETISCHE
ASPEKTE
DES
GEMEINSAMEN
ANSATZES
-
PRINZIP
DES
MONOKU
LAREN
VERFAHRENS................................
49
3.3.2.1
EINE
HOEHENSKALIERTE
HINDERNISREPRAESENTATION...........
49
3.3.2.2
DAS
KARTIERTE
VEKTORFELD
IST
VON
ERSTER
ORDNUNG.........
51
3.3.2.3
DIE
INVERSE
PERSPEKTIVE
ERLEICHTERT
DIE
BEWEGUNGSDETEKTION
...
51
4
DER
OPTISCHE
FLUSS
53
4.1
METHODEN
ZUR
BESTIMMUNG
VON
BEWEGUNG
AUS
BILDFOLGEN.............
53
4.2
OPTISCHER
FLUSS
UND
ZWEIDIMENSIONALES
BEWEGUNGSFELD...............
55
4.2.1
DEFINITION
DES
OPTISCHEN
FLUSSES.......................
57
4.2.2
DAS
APERTURPROBLEM.............................
59
4.2.3
VERFAHREN
ZUR
BERECHNUNG
DES
OPTISCHEN
FLUSSES..............
60
4.2.3.1
GRADIENTENANSAETZE.........................
60
4.2.3.2
KORRELATIONSMODELLE........................
62
4.3
EIN
KORRELATIVES
VERFAHREN
ZUR
BERECHNUNG
DES
OPTISCHEN
FLUSSES.........
65
4.3.1
BESCHREIBUNG
DES
VERFAHRENS.........................
65
4.3.1.1
ANFORDERUNGEN
DES
KORRELATIONSMODELLES.............
65
4.3.1.2
DEFINITION
DER
VERGLEICHSFUNKTION.................
67
4.3.1.3
DER
ALGORITHMUS..........................
67
4.3.2
EINE
OPTIMIERTE
IMPLEMENTATION.......................
70
4.3.3
DIE
WAHL
DER
KORRELATIONSFUNKTION
.....................
74
4.3.4
ERGEBNISSE
DES
OPTISCHEN
FLUSS-ALGORITHMUS.................
80
4.3.4.1
VERHALTEN
BEI
TRANSLATORISCHER
EIGEN-
UND
FREMDBEWEGUNG
...
80
4.3.4.2
BETRACHTUNG
VON
ROTATION
UND
VERHALTEN
BEIM
APERTURPROBLEM
88
4.3.5
THEORETISCHE
ANALYSE
DES
KORRELATIONSMODELLES...............
96
4.4
INTEGRATION
DES
KORRELATIONSALGORITHMUS
IN
EINE
AUFLOESUNGSPYRAMIDE.......100
4.4.1
PRINZIP
DER
AUFLOESUNGSPYRAMIDE.......................101
4.4.2
DER
PYRAMIDALE
KORRELATIONSALGORITHMUS..................103
4.4.2.1
BESCHREIBUNG
DES
MODIFIZIERTEN
ANSATZES.............103
4.4.2.2
STRATEGIEN
FUER
DAS
PYRAMIDALE
VERFAHREN.............106
4.4.3
VERGLEICH
VON
GRADIENTEN-
MIT
KORRELATIONSVERFAHREN
...........108
5
RESULTATE
ZUR
HINDERNISERKENNUNG
UND
ZUM
TRACKING
112
5.1
DIE
MONOKULARE
HINDERNISERKENNUNG.........................112
5.1.1
PRINZIP
DES
VERFAHRENS............................112
5.1.2
EINORDNUNG
DER
METHODE...........................113
5.1.3
ERGEBNISSE
AUF
NATUERLICHEN
BILDSEQUENZEN..................114
5.1.4
SCHAETZUNG
VON
ENTFERNUNGEN
IN
DER
SZENE
.................118
5.1.5
VERBESSERUNG
DES
LAUFZEITVERHALTENS.....................121
5.1.6
ERWEITERUNG
AUF
EINEN
PYRAMIDALEN
ANSATZ.................122
VI
5.2
ERGEBNISSE
DER
STEREOPTISCHEN
HINDERNISERKENNUNG.........
126
5.3
DIE
AKTIVE
VERFOLGUNG
VON
OBJEKTEN
IN
ZEITLICH
AUFEINANDERFOLGENDEN
BILDSEQUENZEN
129
5.3.1
EINORDNUNG
DER
METHODE...........................129
5.3.2
EIN
TRACKING-VERFAHREN
ZUR
VERFOLGUNG
VON
FUSSGAENGERN..........131
5.3.3
EINBINDUNG
IN
EINE
AUFLOESUNGSPYRAMIDE...................134
5.3.4
ERGEBNISSE...................................135
6
ZUSAMMENFASSUNG
UND
AUSBLICK
137
6.1
ZUSAMMENFASSUNG...................................137
6.2
AUSBLICK........................................139
LITERATURVERZEICHNIS
143
VII
|
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