Messkette Kamera - Versionsgeschichte

Changlai Bao am 16. April 2022 um 15:47 Uhr

2022-04-16T15:47:24Z

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	==Einleitung==		==Einleitung==
	In diesem Artikel wird die Messkette der Kamera des Carolo Cup Fahrzeugs beschrieben. Es wird dargestellt, wie die Fahrstrecke bestimmt wird.		In diesem Artikel wird die Messkette der Kamera des Carolo Cup Fahrzeugs beschrieben. Es wird dargestellt, wie die Fahrstrecke bestimmt wird.


	== Definition ==		== Definition ==
	Ein Kamerasensor ist eine Hardware innerhalb der Kamera, die Licht einfängt und es in Signale umwandelt, die zu einem Bild führen. Sensoren bestehen aus Millionen von Photosites oder lichtempfindlichen Punkten, die aufzeichnen, was durch die Linse gesehen wird.		Ein Kamerasensor ist eine Hardware innerhalb der Kamera, die Licht einfängt und es in Signale umwandelt, die zu einem Bild führen. Sensoren bestehen aus Millionen von Photosites oder lichtempfindlichen Punkten, die aufzeichnen, was durch die Linse gesehen wird.


	== Funktionsweise ==		== Funktionsweise ==
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	Sobald das Kondensator-Array freigelegt ist, bewirkt ein Regelkreis, dass jeder Kondensator seine eigene Ladung auf den nächsten benachbarten Kondensator (den Sensorbereich) überträgt. Die Ladung im letzten Kondensator im Array wird an einen Ladungsverstärker weitergeleitet und in ein Spannungssignal umgewandelt.		Sobald das Kondensator-Array freigelegt ist, bewirkt ein Regelkreis, dass jeder Kondensator seine eigene Ladung auf den nächsten benachbarten Kondensator (den Sensorbereich) überträgt. Die Ladung im letzten Kondensator im Array wird an einen Ladungsverstärker weitergeleitet und in ein Spannungssignal umgewandelt.
	Durch die Wiederholung dieses Vorgangs kann der Regelkreis die Ladung im gesamten Array in eine Reihe von Spannungssignalen umwandeln. In einer digitalen Schaltung werden diese Signale abgetastet, digitalisiert und typischerweise gespeichert.		Durch die Wiederholung dieses Vorgangs kann der Regelkreis die Ladung im gesamten Array in eine Reihe von Spannungssignalen umwandeln. In einer digitalen Schaltung werden diese Signale abgetastet, digitalisiert und typischerweise gespeichert.


	== Messkette==		== Messkette==
	In der ~~Abbildung1~~ wird die ~~Funktionsweise~~ der Kamera beschrieben.		In der Abbildung 1 wird die Messkette der Kamera beschrieben.


			[[Datei:Messkette_Kamera.png\|800px\|thumb\|center\|Abbildung 1: Messkette Kamera]]


			==Offline Modell==
			In der Abbildung 2 wird die Offline Modell der Kamera beschrieben.


			[[Bild: Offline_Modell_Kamera.png\|800px\|thumb\|center\|Abbildung 2: Offline Modell Kamera]]


			== Fehlerquellen==
			Mögliche Fehler die im Zusammenhang bei der Ermittlung der Kamera auftreten können:

Changlai Bao am 16. April 2022 um 13:02 Uhr

2022-04-16T13:02:25Z

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		'''Autoren:''' [[Benutzer: Changlai Bao \| Changlai Bao]], [[Benutzer: Weiran Wang \| Weiran Wang]]<br/>
		'''Betreuer:''' [[Benutzer:Ulrich_Schneider\| Prof. Schneider]]<br/>

		→ zurück zum übergeordneten Artikel: [[Systemarchitektur\|Systemarchitektur des Fahrzeugs]]<br/>

		→ zurück zum Hauptartikel: [[Praktikum_SDE\|Praktikum SDE]]

		==Einleitung==
		In diesem Artikel wird die Messkette der Kamera des Carolo Cup Fahrzeugs beschrieben. Es wird dargestellt, wie die Fahrstrecke bestimmt wird.

		== Definition ==
		Ein Kamerasensor ist eine Hardware innerhalb der Kamera, die Licht einfängt und es in Signale umwandelt, die zu einem Bild führen. Sensoren bestehen aus Millionen von Photosites oder lichtempfindlichen Punkten, die aufzeichnen, was durch die Linse gesehen wird.

		== Funktionsweise ==
		Es wandelt die variable Dämpfung von Lichtwellen (wenn sie durch Objekte hindurchgehen oder von ihnen reflektiert werden) in Signale um, kleine Stromimpulse, die Informationen transportieren. Diese Wellen können Licht oder andere elektromagnetische Strahlung sein. Einfach gesagt unterteilt ein Bildsensor das Bild auf seiner Empfangsfläche in viele kleine Einheiten und umwandelt in ein nutzbares elektrisches Signal.

		Das Bild wird durch eine Linse auf eine Säule von Kondensatoren (lichtempfindliche Bereiche) projiziert, wodurch jeder Kondensator eine bestimmte Ladung ansammelt, und die Anzahl der Ladungen ist proportional zur Intensität des einfallenden Lichts an dieser Stelle.
		Sobald das Kondensator-Array freigelegt ist, bewirkt ein Regelkreis, dass jeder Kondensator seine eigene Ladung auf den nächsten benachbarten Kondensator (den Sensorbereich) überträgt. Die Ladung im letzten Kondensator im Array wird an einen Ladungsverstärker weitergeleitet und in ein Spannungssignal umgewandelt.
		Durch die Wiederholung dieses Vorgangs kann der Regelkreis die Ladung im gesamten Array in eine Reihe von Spannungssignalen umwandeln. In einer digitalen Schaltung werden diese Signale abgetastet, digitalisiert und typischerweise gespeichert.

		== Messkette==
		In der Abbildung1 wird die Funktionsweise der Kamera beschrieben.




		== Literatur ==
		<references />

		----

		→ zurück zum übergeordneten Artikel: [[Systemarchitektur\|Systemarchitektur des Fahrzeugs]] <br>
		→ zurück zum Hauptartikel: [[Praktikum_SDE\|Praktikum SDE]]<br>
		→ Wikipedia: [[https://de.wikipedia.org/wiki/Bildsensor] [https://de.wikipedia.org/wiki/CCD-Sensor]]<br>
		→ Studiobinder: [https://www.studiobinder.com/blog/camera-sensor-size/]<br>
		→ Novuslight: [https://www.novuslight.com/organic-cmos-image-sensor-market_N9398.html]

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	~~'''Autor:''' [[Benutzer:Junjie_Lyu \| Junjie Lyu]] <br/>~~
	~~'''Betreuer:''' [[Benutzer:Ulrich_Schneider\| Prof. Schneider]]<br/>~~

	~~==Einleitung==~~
	~~In diesem Artikel wird ein Spurpolynom des Carolo Cup Fahrzeugs beschrieben. Daher befasst sich dieser Artikel mit der Berechnung des Spurpolynoms.~~

	~~==Regressionsanalyse[https://www.stksachs.uni-leipzig.de/files/media/pdf/lehrbuecher/informatik/Regressionsanalyse.pdf]==~~
	~~===Anleitung===~~
	Ziel der Regressionsanalyse am häugigsten ist es, Beziehung zwischen einer abhängigen und einer oder mehreren unabhängigen Variable festzustellen, um ein Vorhersagemodell zu erstellen. Wenn nun zusätzliche Werte x ohne zugehörigen Wert y vorliegen, dann kann das angepasste Modell zur Vorhersage des Wertes von y verwendet werden.
	~~===Polynomische Regression===~~
	~~Im Falle der polynomischen Regression vom Grad 2 wird die Funktion~~
	~~<math>\hat{y} = a \cdot \hat{x^{2}} + b \cdot \hat{x}+ c</math>~~
	~~unter der Bedingung gesucht, dass die Funktion~~
	~~<math>V(a,b,c) = \sum_{i=1}^k (y_i-\hat{y_i})^2 = \sum_{i=1}^k(y_i-a \cdot x_i^2-b \cdot x_i - c)^2\qquad(1)</math> <br>~~
	~~der Summe der Quadrate der Abstände der tatsächlichen y-Werte von berechneten <math>\hat{y}</math> -Werten ein Minimum hat.~~
	Zur Bestimmung der Konstanten <math> a,b,c </math> in Gleichung (1) werden die partiellen Ableitungen <math>\frac{\partial V}{\partial a} </math>, <math>\frac{\partial V}{\partial b} </math> und <math>\frac{\partial V}{\partial c} </math> gleich null gesetzt, um jeweils das minimum zu erhalten:<br>
	~~Partielle Ableitung nach <math>a</math>:~~
	~~<math> \longrightarrow \frac{\partial V(a,b,c)}{\partial a}=2 \cdot \sum_{i=1}^k(y_i-a \cdot x_i^2-b \cdot x_i - c) \cdot (-x_i^2) </math>~~
	~~dividiert durch <math> k </math> ergibt: <math> \quad \overline{y_i x_i^2 } = a \cdot \overline{x_i^4 } + b \cdot \overline{x_i^3 } + c \cdot \overline{x_i^2 } \qquad (2) </math>~~

	~~Partielle Ableitung nach <math>b</math>:<br>~~
	~~<math> \longrightarrow \frac{\partial V(a,b,c)}{\partial b}=2 \cdot \sum_{i=1}^k(y_i-a \cdot x_i^2-b \cdot x_i - c) \cdot (-x_i) </math>~~
	~~dividiert durch <math> k </math> ergibt: <math> \quad \overline{y_i x_i} = a \cdot \overline{x_i^3 } + b \cdot \overline{x_i^2 } + c \cdot \overline{x_i } \qquad (3) </math>~~

	~~Partielle Ableitung nach <math>c</math>:<br>~~
	~~<math> \longrightarrow \frac{\partial V(a,b,c)}{\partial c}=2 \cdot \sum_{i=1}^k(y_i-a \cdot x_i^2-b \cdot x_i - c) \cdot (-1) </math>~~
	~~dividiert durch <math> k </math> ergibt: <math> \quad \overline{y_i} = a \cdot \overline{x_i^2} + b \cdot \overline{x_i} + c \qquad (4) </math>~~

	~~Es entsteht wieder ein lineares Gleichungssystem in drei Variablen <math>a,b,c</math>,dessen Lösung die optimalen Konstanten liefert:~~
	<math> a = {{(\overline{y_i x_i^2} - \overline{y_i} \cdot \overline{x_i^2}) \cdot (\overline{x_i^2} -(\overline{x_i})^2)-(\overline{y_i x_i}- \overline{y_i} \cdot \overline{x_i}) \cdot (\overline{x_i^3}-\overline{x_i} \cdot \overline{x_i^2})} \over {(\overline{x_i^4}-(\overline{x_i^2})^2) \cdot (\overline{x_i^2}-(\overline{x_i})^2)-(\overline{x_i^3}-\overline{x_i} \cdot \overline{x_i^2})^2}}</math>
	~~<math> b = {{\overline{y_i x_i}-\overline{y_i} \cdot \overline{x_i} - a \cdot (\overline{x_i^3} - \overline{x_i} \cdot \overline{x_i^2}) } \over {\overline{x_i^2}-(\overline{x_i})^2}}</math>~~
	~~<math> c = \overline{y_i} - a \cdot \overline{x_i^2} - b \cdot \overline{x_i} </math>~~


	~~==Offline Modell==~~

	~~==Online Modell==~~

	~~== Literatur ==~~

	~~→ zurück zum übergeordneten Artikel: [[Systemarchitektur\|Systemarchitektur des Fahrzeugs]] <br>~~
	~~→ zurück zum Hauptartikel: [[Praktikum_SDE\|Praktikum SDE]]~~

Junjie Lyu am 27. April 2021 um 19:50 Uhr

2021-04-27T19:50:49Z

Junjie Lyu am 27. April 2021 um 17:22 Uhr

2021-04-27T17:22:39Z

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	~~<math>a = \frac{(overline{y_i x_i^2} - overline{y_i} \cdot overline{x_i^2})~~
	~~\cdot~~

	(overline{x_i^2}-(overline{x_i})^2) -(overline{y_i x_i} - overline{y_i} \cdot overline{x_i}) \cdot (overline{x_i^3}-overline{x_i} \cdot overline{x_i^2}){(overline{x_i^4} - (overline{x_i^2}^2)) \cdot (overline{x_i^2}- (overline{x_i}^2))-(overline{x_i^3}- overline{x_i} \cdot overline{x_i^2} )^2} </math>
	~~<math>b = </math>~~
	~~<math>c = </math>~~

	==Offline Modell==		==Offline Modell==

Junjie Lyu am 27. April 2021 um 17:21 Uhr

2021-04-27T17:21:15Z

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 ==Einleitung==
-==Polynomische Regression==
+==Regressionsanalyse[https://www.stksachs.uni-leipzig.de/files/media/pdf/lehrbuecher/informatik/Regressionsanalyse.pdf]==
 ==Offline Modell==

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'''Betreuer:''' Prof. Schneider
==Einleitung== ==Polynomische Reg…“

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'''Autor:''' [[Benutzer:Junjie_Lyu | Junjie Lyu]] 
'''Betreuer:''' [[Benutzer:Ulrich_Schneider| Prof. Schneider]] 

==Einleitung==

==Polynomische Regression==

==Offline Modell==

==Online Modell==

== Literatur ==

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	Im Falle der polynomischen Regression vom Grad 2 wird die Funktion		Im Falle der polynomischen Regression vom Grad 2 wird die Funktion
	<math>\hat{y} = a \cdot \hat{x^{2}} + b \cdot \hat{x}+ c</math>		<math>\hat{y} = a \cdot \hat{x^{2}} + b \cdot \hat{x}+ c</math>
	unter der Bedingung gesucht, dass die Funktion~~<br>~~ <math>V(a,b,c) = \sum_{i=1}^k (y_i-\hat{y_i})^2 = \sum_{i=1}^k(y_i-a \cdot x_i^2-b \cdot x_i - c)^2\qquad(1)</math> <br>		unter der Bedingung gesucht, dass die Funktion
			<math>V(a,b,c) = \sum_{i=1}^k (y_i-\hat{y_i})^2 = \sum_{i=1}^k(y_i-a \cdot x_i^2-b \cdot x_i - c)^2\qquad(1)</math> <br>
	der Summe der Quadrate der Abstände der tatsächlichen y-Werte von berechneten <math>\hat{y}</math> -Werten ein Minimum hat.		der Summe der Quadrate der Abstände der tatsächlichen y-Werte von berechneten <math>\hat{y}</math> -Werten ein Minimum hat.
	Zur Bestimmung der Konstanten <math> a,b,c </math> in Gleichung (1) werden die partiellen Ableitungen <math>\frac{\partial V}{\partial a} </math>, <math>\frac{\partial V}{\partial b} </math> und <math>\frac{\partial V}{\partial c} </math> gleich null gesetzt, um jeweils das minimum zu erhalten:<br>		Zur Bestimmung der Konstanten <math> a,b,c </math> in Gleichung (1) werden die partiellen Ableitungen <math>\frac{\partial V}{\partial a} </math>, <math>\frac{\partial V}{\partial b} </math> und <math>\frac{\partial V}{\partial c} </math> gleich null gesetzt, um jeweils das minimum zu erhalten:<br>
	Partielle Ableitung nach <math>a</math>:~~<br>~~		Partielle Ableitung nach <math>a</math>:

	<math> \longrightarrow \frac{\partial V(a,b,c)}{\partial a}=2 \cdot \sum_{i=1}^k(y_i-a \cdot x_i^2-b \cdot x_i - c) \cdot (-x_i^2) </math>		<math> \longrightarrow \frac{\partial V(a,b,c)}{\partial a}=2 \cdot \sum_{i=1}^k(y_i-a \cdot x_i^2-b \cdot x_i - c) \cdot (-x_i^2) </math>

	dividiert durch <math> k </math> ergibt: <math> \quad \overline{y_i x_i^2 } = a \cdot \overline{x_i^4 } + b \cdot \overline{x_i^3 } + c \cdot \overline{x_i^2 } \qquad (2) </math>		dividiert durch <math> k </math> ergibt: <math> \quad \overline{y_i x_i^2 } = a \cdot \overline{x_i^4 } + b \cdot \overline{x_i^3 } + c \cdot \overline{x_i^2 } \qquad (2) </math>

	Partielle Ableitung nach <math>b</math>:<br>		Partielle Ableitung nach <math>b</math>:<br>
			<math> \longrightarrow \frac{\partial V(a,b,c)}{\partial b}=2 \cdot \sum_{i=1}^k(y_i-a \cdot x_i^2-b \cdot x_i - c) \cdot (-x_i) </math>
	<math> \longrightarrow \frac{\partial V(a,b,c)}{\partial b}=2 \cdot \sum_{i=1}^k(y_i-a \cdot x_i^2-b \cdot x_i - c) \cdot (-x_i) </math>
	dividiert durch <math> k </math> ergibt: <math> \quad \overline{y_i x_i} = a \cdot \overline{x_i^3 } + b \cdot \overline{x_i^2 } + c \cdot \overline{x_i } \qquad (3) </math>		dividiert durch <math> k </math> ergibt: <math> \quad \overline{y_i x_i} = a \cdot \overline{x_i^3 } + b \cdot \overline{x_i^2 } + c \cdot \overline{x_i } \qquad (3) </math>

	Partielle Ableitung nach <math>c</math>:<br>		Partielle Ableitung nach <math>c</math>:<br>
	<math> \longrightarrow \frac{\partial V(a,b,c)}{\partial c}=2 \cdot \sum_{i=1}^k(y_i-a \cdot x_i^2-b \cdot x_i - c) \cdot (-1) </math>		<math> \longrightarrow \frac{\partial V(a,b,c)}{\partial c}=2 \cdot \sum_{i=1}^k(y_i-a \cdot x_i^2-b \cdot x_i - c) \cdot (-1) </math>
	dividiert durch <math> k </math> ergibt: <math> \quad \overline{y_i} = a \cdot \overline{x_i^2} + b \cdot \overline{x_i} + c \qquad (4) </math>		dividiert durch <math> k </math> ergibt: <math> \quad \overline{y_i} = a \cdot \overline{x_i^2} + b \cdot \overline{x_i} + c \qquad (4) </math>

	Es entsteht wieder ein lineares Gleichungssystem in drei Variablen <math>a,b,c</math>,dessen Lösung die optimalen Konstanten liefert:		Es entsteht wieder ein lineares Gleichungssystem in drei Variablen <math>a,b,c</math>,dessen Lösung die optimalen Konstanten liefert:
	<math> a = {{a+b} \over {a-b}}</math>		<math> a = {{(\overline{y_i x_i^2} - \overline{y_i} \cdot \overline{x_i^2}) \cdot (\overline{x_i^2} -(\overline{x_i})^2)-(\overline{y_i x_i}- \overline{y_i} \cdot \overline{x_i}) \cdot (\overline{x_i^3}-\overline{x_i} \cdot \overline{x_i^2})} \over {(\overline{x_i^4}-(\overline{x_i^2})^2) \cdot (\overline{x_i^2}-(\overline{x_i})^2)-(\overline{x_i^3}-\overline{x_i} \cdot \overline{x_i^2})^2}}</math>
			<math> b = {{\overline{y_i x_i}-\overline{y_i} \cdot \overline{x_i} - a \cdot (\overline{x_i^3} - \overline{x_i} \cdot \overline{x_i^2}) } \over {\overline{x_i^2}-(\overline{x_i})^2}}</math>
			<math> c = \overline{y_i} - a \cdot \overline{x_i^2} - b \cdot \overline{x_i} </math>