Projekt 27: Carolo Cup - Aufgabe: Unterschied zwischen den Versionen
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[[Datei:Zyklus.jpg|thumb|200px|right|Softwarezyklus]]Die Implementierung der Software stützt sich auf eine sequenzielle Abarbeitung der Aufgaben. Dies ist durch die Architektur der Hardware bedingt. Das Ansprechen und Abfragen der Kameradaten wird durch die Einbindung der OpenNI2-Bibliothek<ref> | [[Datei:Zyklus.jpg|thumb|200px|right|Softwarezyklus]]Die Implementierung der Software stützt sich auf eine sequenzielle Abarbeitung der Aufgaben. Dies ist durch die Architektur der Hardware bedingt. Das Ansprechen und Abfragen der Kameradaten wird durch die Einbindung der OpenNI2-Bibliothek<ref>[http://openni.org]OpenNI-Bibliothek (07.01.2014)</ref> realisiert. | ||
Grundlegend folgt die Software den Sequenzen ''Daten abfragen'' -> ''Daten aufarbeiten'' -> ''Auswerten'' -> ''Ausgeben''. Hierbei wurde ein modularer Aufbau des Sourcecodes verwendet, dies diente der Transparenz und Orienterung im Code. | Grundlegend folgt die Software den Sequenzen ''Daten abfragen'' -> ''Daten aufarbeiten'' -> ''Auswerten'' -> ''Ausgeben''. Hierbei wurde ein modularer Aufbau des Sourcecodes verwendet, dies diente der Transparenz und Orienterung im Code. | ||
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Die Abfrage der Daten wird über die OpenNI-Bibliothek abgearbeitet. Grundlage ist das Beispielprogramm ''SimpleRead''<ref></ref>. | |||
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Version vom 7. Januar 2014, 16:24 Uhr
Aufgabenstellung: Objekt- und Spurerkennung mit Asus XTION
Das Projekt steht im Zusammenhang mit der Aufgabenstellung des Carolo Cups und befasst sich mit dem Teil der Objekt- und Spurerkennung. Das Ziel des Projektes ist die Erstellung eines Modules, welches rechteckige Objekte vor dem Fahrzeug erkennen kann. Gleichfalls soll das Modul in der Lage sein die Spur erkennen zu können.
Das Projekt wurde von Jan Kifmann und Hauke Ludwig (LCP)bearbeitet.
Implementierung - Hardware
Die Hardware besteht aus folgenden Teilen:
Die Asus XTION Kamera besteht aus zwei Sensoren, sowie einer USB-Schnittstelle[1]:
- RGB-Kamera
- Die RGB-Kamera hat eine Auflösung von 240x320 bzw. 480x640 Pixel. Die Daten werden hierbei in 8-Bits pro Farbwert gespeichert und als eindimensionales Array mit der Länge Höhe*Breite ausgegeben.
- Tiefeninformationssensor
- Der Tiefeninformationssensor besitzt die gleiche Auflösung und hat einen Messbereich zwischen 0.8m und 3.5m. Die Werte werden ebenfalls als eindimensionales Array mit der Länge Höhe*Breite ausgegeben. Hierbei werden die Werte als 2-Byte-Format gespeichert.
Der RaspberryPi dient als zentrale Verarbeitungseinheit. Der RaspberryPi ist mit einem ARM1176JZFS-Prozessor ausgerüstet und eignet sich besonders für eine schnelle und einfache Verarbeitung der Kameradaten.
Implementierung - Software
Die Implementierung der Software stützt sich auf eine sequenzielle Abarbeitung der Aufgaben. Dies ist durch die Architektur der Hardware bedingt. Das Ansprechen und Abfragen der Kameradaten wird durch die Einbindung der OpenNI2-Bibliothek[2] realisiert.
Grundlegend folgt die Software den Sequenzen Daten abfragen -> Daten aufarbeiten -> Auswerten -> Ausgeben. Hierbei wurde ein modularer Aufbau des Sourcecodes verwendet, dies diente der Transparenz und Orienterung im Code.
- RGB-Kamera abfragen
Die Abfrage der Daten wird über die OpenNI-Bibliothek abgearbeitet. Grundlage ist das Beispielprogramm SimpleReadReferenzfehler: Ungültige Verwendung von <ref>: Der Parameter „ref“ ohne Namen muss einen Inhalt haben..
- Tiefeninformationen abfragen
- RGB zu Grayscale transformieren
- Spur extrahieren
- Objekte extrahieren
- Spur und Objekte ausgeben