Computer Vision in autonomen Systemen

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Beschreibung:
Die Vorlesung behandelt ausgewählte Verfahren aus dem Bereich Computer Vision, die in mobilen autonomen Systemen zum Einsatz kommen. Die gezeigten Anwendungsbeispiele stammen von mobilen Robotern und autonomen Straßenfahrzeugen. Einen Schwerpunkt der Vorlesung bilden biologisch inspirierte (biomimetische) Verfahren.

Gliederung:

1. Einführung Autonome Systeme - Biologie und Technik, Räumliches Verhalten, Visuelle Informationsquellen für räumliches Verhalten, Überblick über die Vorlesung, Literatur
2. Messung von Korrespondenzen in Bildern Messung von Bildkorrespondenzen, Korrelationsdetektor, Gradientendetektor, Filter-, Tensor- und Phasenverfahren, Qualitätsmaße für Korrespondenzmessungen
3. Hindernisvermeidung mit optischem Fluß Optischer Fluß und Objektdistanzen, Die künstliche Fliege, Autonome Roboter im Korridor, Detektion von Kollisionsgefahren durch bewegliche Objekte
4. Schätzung der Eigenbewegung aus Flußfeldern Eigenbewegung aus visueller Information, Tangentialneuronen in der Fliege, Matched Filters, Ein Roboter mit Tangentialneuronen
5. Kalmanfilter Das Schätzproblem, Qualitätsmaße für Schätzer, Dynamische Signalmodelle, Kalmanfilter
6. Fahrspurerkennung für Fahrerassistenzsysteme Modellierung des Fahrzeugs und der Fahrbahn, Fahrspurerkennung, Verbesserung durch Stereo
7. Navigation Die Navigationshierarchie, Lokale Navigation, Wegfindung
8. Homing mit Schnappschüssen Visuelles Homing: Biologische Vorbilder, Näherungslösungen, Anwendungen in der Robotik
9. Wegintegration mit dem solaren Kompaß Wegintegration bei Wüstenameisen, Polarisationskompaß, Sahabot
10. Topologische Navigation Ansichtsgraphen, Ein Roboter lernt Ansichtsgraphen, Kopplung mit metrischer Information

Voraussetzungen:
Vordiplom 

Literatur:
wird in der Vorlesung bekanntgegeben bzw. ausgeteilt