Proseminar Künstliche Intelligenz: Wahrnehmung

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1 Proseminar Künstliche Intelligenz: Wahrnehmung Sommersemester 2011 Computer Science Department Group

2 Inhalt Department of Informatics 1 Sensoren 2 Bildverarbeitung Kantenerkennung 3D-Informationen extrahieren 3 Objekterkennung Helligkeitsbasierte Erkennung Merkmalbasierte Erkennung Posenabschätzung Erkennung in 3D Punktewolke 4 Navigation SLAM 5 Zusammenfassung

3 Outline 1 Sensoren 2 Bildverarbeitung Kantenerkennung 3D-Informationen extrahieren 3 Objekterkennung Helligkeitsbasierte Erkennung Merkmalbasierte Erkennung Posenabschätzung Erkennung in 3D Punktewolke 4 Navigation SLAM 5 Zusammenfassung

4 Sensoren Sonarsensoren Lasersensoren Kamera Mikrofon

5 Outline 1 Sensoren 2 Bildverarbeitung Kantenerkennung 3D-Informationen extrahieren 3 Objekterkennung Helligkeitsbasierte Erkennung Merkmalbasierte Erkennung Posenabschätzung Erkennung in 3D Punktewolke 4 Navigation SLAM 5 Zusammenfassung

6 Bildverarbeitung 0.01nm 1nm 100nm 1mm 1cm 1m 1km 400nm 700nm Abbildung: Spektrum sichtbares Licht Quelle: wikipedia.org 3 Intensitätswerte: 700nm (Rot), 546nm (Grün), 436nm (Blau)

7 Kantenerkennung Scharfe Änderung der Helligkeit Differenzieren um Kanten zu finden

8 Kantenerkennung

9 3D-Informationen extrahieren Bewegung (optischer Fluss) Binokulare Stereopsie Oberflächenstruktur-Gradienten

10 3D-Informationen extrahieren Schattierung Konturen (Huffman-Clowes-Labeling)

11 Outline 1 Sensoren 2 Bildverarbeitung Kantenerkennung 3D-Informationen extrahieren 3 Objekterkennung Helligkeitsbasierte Erkennung Merkmalbasierte Erkennung Posenabschätzung Erkennung in 3D Punktewolke 4 Navigation SLAM 5 Zusammenfassung

12 Helligkeitsbasierte Erkennung

13 Merkmalbasierte Erkennung Kanten und Pixelbereiche Finden von Nachbar mit kleinster Differenz: 1 Finden von identischen Punkten 2 Ausrichten (Koordinatentransformation) 3 Differenz bestimmen Beispiel: Schrifterkennung

14 Posenabschätzung M Merkmale in 3D: m 1,m 2,...,m M (Bsp: Ecken) R Rotationsmatrix (Drehung) t Verschiebung Π Projektion von 3D zu 2D (p 1,p 2,...,p N ) p i = Π(Rm i + t) = Q(m i ) (1)

15 Erkennung in 3D Punktewolke 3D-Laser Sensoren liefern 3D Punktewolke Erkennen von bekannten Objekten in Punktewolke

16 Outline 1 Sensoren 2 Bildverarbeitung Kantenerkennung 3D-Informationen extrahieren 3 Objekterkennung Helligkeitsbasierte Erkennung Merkmalbasierte Erkennung Posenabschätzung Erkennung in 3D Punktewolke 4 Navigation SLAM 5 Zusammenfassung

17 Navigation Selektive Informationsbeschaffung Beispiel: autonom fahrendes Auto Seitensteuerung Längssteuerung

18 SLAM Simultaneous Localization and Mapping unbekannter Ort, unbekannte Umgebung Roboter muss dynamisch eine Karte generieren

19 SLAM

20 Outline 1 Sensoren 2 Bildverarbeitung Kantenerkennung 3D-Informationen extrahieren 3 Objekterkennung Helligkeitsbasierte Erkennung Merkmalbasierte Erkennung Posenabschätzung Erkennung in 3D Punktewolke 4 Navigation SLAM 5 Zusammenfassung

21 Zusammenfassung Sensoren für Wahrnehmung Extrahieren von Tiefeninformationen Objekterkennung Anwendung: SLAM

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