DSB18: Personalisierter Kalender

Autor:
Betreuer: Prof. Schneider

Motivation

Mobile Roboter, wie beispielsweise Saugroboter, müssen wissen, wo sie sich befinden, um effizient zu reinigen.

Ziel

Mit einer Webcam soll ein beliebiger Barcode auf einem Dokument unabhängig von Position und Lage eingescannt werden können.

Anforderungen

1. Recherchieren Sie nach Methoden zum 2D-Scan-Matching und wählen Sie ein effizientes Verfahren aus.
2. Zeichnen Sie als Eingangsdaten Roboterfahrten (LiDAR und Odometrie) auf.
3. Verarbeiten Sie diese Eingangsdaten mit Matlab.
4. Stellen Sie Ihre Ergebnisse in Matlab dar.
5. Stellen Sie die Objekte im Sichtfeld in der Draufsich metrisch dar.
6. Schätzen Sie die Genauigkeit Ihres Algorithmus ab.
7. Wissenschaftliche Dokumentation als HSHL-Wiki Artikel
8. Softwareentwicklung nach SDE Standard in SVN
9. Funktionsnachweis als YouTube-Video (vgl. Veranstaltungsregeln)

Weblinks

• SLAM Course - 12 - Scan-Matching in 5 Min - Cyrill Stachniss
• Simultaneous Localization And Mapping (SLAM) with Scan Matching
• Iterative Closest Point algorithm for point clouds in Matlab

BSD-Lizenzbedingung BSD-Lizenz

Copyright (c) 2018, Hochschule Hamm-Lippstadt, Dep. Lip. 1, Prof. Schneider
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