ArUco Marker erzeugen und mit Matlab erkennen: Unterschied zwischen den Versionen

Version vom 11. April 2018, 15:26 Uhr

Autor:
Betreuer: Prof. Schneider

Motivation

ArUco Marker ermöglichen eine low-cost Lokalisierung.

Ziel

Die Verarbeitung von ArUco Marken mit Matlab ermöglicht die Lokalisierung der Marker in einer realen Umgebung. So lässt sich mir einfachen Mitteln eine Lokalisierung (Ground Truth) realisieren. Position und Lage der Marker sollen in Echtzeit in Weltkoordinaten bestimmt werden.

Anforderungen

Recherchieren Sie was ArUco Marker sind und wie sich diese in Position und Lage detektieren lassen.
Erstellen Sie ArUko Marken mittels Matlab.
Nutzen Sie eine Webcam für die detektion der Marker.
Kalibrieren Sie diese Kameras.
Setzen Sie ein Verfahren zur Bestimmung der Pose eines ArUko Markers mit Matlab um.
Transformieren Sie ein Objekt aus der Kameraperspektive in Weltkoordinaten.
Stellen Sie die Objekte im Sichtfeld in der Draufsich dar.
Schätzen Sie die Genauigkeit Ihres 3D-Sensors ab.
Wissenschaftliche Dokumentation als HSHL-Wiki Artikel
Softwareentwicklung nach SDE Standard in SVN
Funktionsnachweis als YouTube-Video (vgl. Veranstaltungsregeln)

Lösungen

Weblinks

BSD-Lizenzbedingung BSD-Lizenz

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 == Motivation ==
-ArUco
+ArUco Marker ermöglichen eine low-cost Lokalisierung.
 == Ziel ==
-Verarbeiten Sie die Bilder zweier Mono-Webcams mit Matlab zu einem Bild mit Tiefeninformation.
+Die Verarbeitung von ArUco Marken mit Matlab ermöglicht die Lokalisierung der Marker in einer realen Umgebung. So lässt sich mir einfachen Mitteln eine Lokalisierung (Ground Truth) realisieren. Position und Lage der Marker sollen in Echtzeit in Weltkoordinaten bestimmt werden.
 == Anforderungen ==
-# Nutzen Sie den bestehenden Aufbau mit zwei Webcams.
+# Recherchieren Sie was ArUco Marker sind und wie sich diese in Position und Lage detektieren lassen.
-# Triangulieren Sie aus beiden Bildern eine Tiefeninformation.
+# Erstellen Sie ArUko Marken mittels Matlab.
-# Kalibrieren Sie die Kameras.
+# Nutzen Sie eine Webcam für die detektion der Marker.
+# Kalibrieren Sie diese Kameras.
+# Setzen Sie ein Verfahren zur Bestimmung der Pose eines ArUko Markers mit Matlab um.
 # Transformieren Sie ein Objekt aus der Kameraperspektive in Weltkoordinaten.
 # Stellen Sie die Objekte im Sichtfeld in der Draufsich dar.
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 == Weblinks ==
-*
+* [https://docs.opencv.org/3.1.0/d5/dae/tutorial_aruco_detection.html Detection of ArUco Markers]
+* [https://www.youtube.com/watch?v=SzVutprJ--A 3D camera calibration with OpenCV and arUco markers]
+* [https://www.youtube.com/watch?v=_gvvK6h-wxg YouTube: Aruco Markers Tutorial E01 - What are Aruco Markers?]
+* [https://www.youtube.com/watch?v=VsIMl8O_F1w Robot Localization using ArUco]
 == [[BSD-Lizenzbedingung BSD-Lizenz]] ==