Student Thesis STUD-2337

BibliographyNösner, Matthias: Echtzeit-Ballerkennung mit Hilfe von Tiefeninformationen im RoboCup-Szenario.
University of Stuttgart, Faculty of Computer Science, Electrical Engineering, and Information Technology, Student Thesis No. 2337 (2012).
59 pages, german.
CR-SchemaI.2.9 (Robotics)
I.2.10 (Vision and Scene Understanding)
I.4.9 (Image Processing and Computer Vision Applications)
Abstract

Das Ergebnis der Arbeit ist eine Echtzeit-Ballerkennung, die haupts¨achlich auf Tiefeninformation aufbaut. Die Farbinformation dient ausschließlich als Unterst¨utzung, um die wenigen Punkte, die sich nach der Bearbeitung der initialen Punktwolke durch die auf Tiefeninformation beruhenden Verfahren noch in der Punktwolke befinden, eindeutig einem Ball zuordnen zu k¨onnen bzw. auszuschliessen. Die Ballerkennung wurde speziell f¨ur die Verwendung im RoboCup Szenario entwickelt und an die dort herrschende Gegebenheiten angepasst. Mit einer maximalen Rechenzeit pro Ausf¨uhrung des Ballerkennungsalgorithmus von 15,44 ms wurde die zeitliche Vorgabe zur Integration in die Architektur des RoboCup Teams der Universit¨at Stuttgart eingehalten. Mit Einbußen in der Robustheit des Algorithmus von 15-20 % lassen sich Zeiten von ca. 4 ms pro Iteration erreichen. Dies kann ausschlaggebend sein, um den Prozessor innerhalb des 33,3 ms Zyklus f¨ur andere Funktionen frei zu halten.

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PDF (5028923 Bytes)
Department(s)University of Stuttgart, Institute of Parallel and Distributed Systems, Image Understanding
Superviser(s)Marco Daniel Di
Entry dateMay 7, 2012
   Publ. Computer Science