Lokalisierung von Robotern mit AruCo Markern: Unterschied zwischen den Versionen

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== Thema ==
== Thema ==
Aufbau eines selbsmalenden Roboters.
Lokalisierung mit AruCo Markern.


== Ziel ==
== Ziel ==
Das Arduino Engineering Kit ermöglicht den Aufbau dreier regelungstechnischer Herausforderungen. In diesem Projekt soll ein malender Roboter gebaut und programmiert werden.
Die Verarbeitung von ArUco Marken mit Matlab/Simulink 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.


== Aufgabenstellung ==
== Aufgabenstellung ==
# Einarbeitung in das Thema, auch aus regelungstechnischer Sicht
# Recherchieren Sie was ArUco Marker sind und wie sich diese in Position und Lage detektieren lassen.
# Identifikation des Regelstrecke
# Erstellen Sie ArUko Marken mittels Matlab.
# Sichtung und Test des bestehenden Bausatzes
# Nutzen Sie eine Webcam für die Detektion der Marker.
# Aufbau des Systems (ggf. Platinenfertigung, etc.)
# Kalibrieren Sie diese Kameras.
# Vergleichen und bewerten Sie verschiedene Regleransätze (P, PI, PID und andere).
# Setzen Sie ein Verfahren zur Bestimmung der Pose eines ArUko Markers mit Matlab um.
# Modellbasierte Programmierung der Hardware via Matlab und Simulink
# Transformieren Sie ein Objekt aus der Kameraperspektive in Weltkoordinaten.
# Test des Segway
# Stellen Sie die Objekte im Sichtfeld in der Draufsich metrisch dar.
# Dokumentation nach wissenschaftlichem Stand
# Schätzen Sie die Genauigkeit Ihres 3D-Sensors ab.
# Erstellung von Gefährdungsbeurteilung und Betriebsanweisung
# Wissenschaftliche Dokumentation als HSHL-Wiki Artikel
# Softwareentwicklung nach HSHL Standard in SVN.
# Funktionsnachweis als YouTube-Video


== Anforderung ==
== Anforderung ==
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== Weblinks ==
== Weblinks ==
# [https://de.mathworks.com/campaigns/products/arduino-kit.html Arduino Engineering Kit]
# [[ArUco_Marker_mit_Matlab/Simulink_erkennen_-_Einbindung_von_OpenCV_%C3%BCber_S-Function|ArUco Marker mit Matlab/Simulink erkennen]]
# [https://www.youtube.com/watch?v=JIL6pYfvSco YouTube: Unboxing the Arduino Engineering Kit]
# [https://www.youtube.com/watch?v=2ypmTq3VmFM&list=PLAnYjDlRTdcURwtFsIkWyNgTzKhxY7DBo&index=10 Deer Drawing]
# [https://store.arduino.cc/arduino-engineering-kit Arduino Store]
 
== Software ==
# [https://de.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/66568-arduino_engineering_kit_hardware_support Arduino Engineering Kit Hardware Suppo​rt]
# [https://de.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/68620-arduino_engineering_kit_hardware_support_18b Arduino Engineering Kit Hardware Suppo​rt für R2018b]
# [https://de.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/66569-arduino_engineering_kit_project_files Arduino Engineering​ Kit Project Files]
# [https://de.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/68396-reinforcement-learning-with-self-balancing-motorcycle Reinforcement learning with Self-balancing motorcycle]


== Siehe auch ==
== Siehe auch ==

Aktuelle Version vom 3. Januar 2019, 09:45 Uhr

Autoren: offen
Betreuer: Prof. Schneider
Art: PS, PA, BA
Projektlaufzeit:

Abb. 1: Kameragestützte Lokalisierung mit AruCo Markern


Thema

Lokalisierung mit AruCo Markern.

Ziel

Die Verarbeitung von ArUco Marken mit Matlab/Simulink 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.

Aufgabenstellung

  1. Recherchieren Sie was ArUco Marker sind und wie sich diese in Position und Lage detektieren lassen.
  2. Erstellen Sie ArUko Marken mittels Matlab.
  3. Nutzen Sie eine Webcam für die Detektion der Marker.
  4. Kalibrieren Sie diese Kameras.
  5. Setzen Sie ein Verfahren zur Bestimmung der Pose eines ArUko Markers mit Matlab um.
  6. Transformieren Sie ein Objekt aus der Kameraperspektive in Weltkoordinaten.
  7. Stellen Sie die Objekte im Sichtfeld in der Draufsich metrisch dar.
  8. Schätzen Sie die Genauigkeit Ihres 3D-Sensors ab.
  9. Wissenschaftliche Dokumentation als HSHL-Wiki Artikel
  10. Softwareentwicklung nach HSHL Standard in SVN.
  11. Funktionsnachweis als YouTube-Video

Anforderung

  • Wissenschaftliche Vorgehensweise (Projektplan, etc.)
  • Wöchentliche Fortschrittsberichte (informativ)
  • Projektvorstellung im Wiki
  • Machen Sie ein tolles Videos, welches die Funktion visualisiert.

Video

Verlinken Sie hier ein YouTube-Video zu Ihrem fertigen Projekt. Tipps zum Video finden Sie hier.


Weblinks

  1. ArUco Marker mit Matlab/Simulink erkennen

Siehe auch

  1. Studentische Arbeiten bei Prof. Schneider
  2. Anforderungen an eine wissenschaftlich Arbeit


→ zurück zum Hauptartikel: Studentische Arbeiten

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