Nennen Sie zwei radgetriebene mobile Roboter aus der 70er. Welche Fähigkeiten
haben die beiden gemeinsam?
Shakey,
Stanford Cart
Beide Kamera und Abstandsmessung
Beide in der Lage, eine Karte zu erstellen. (Wegplanung)
Welche Sensoren können für die Entfernungsmessung eingesetzt werden?
Ultraschallsensor, Infrarotabstandsmesser, Laserscanner, Kameras mit Tiefenberechnung
Nennen Sie ein Arbeitsprinzip für Entfernungsmessung und beschreiben Sie es.
Laufzeitverfahren:
Verschickt eine Welle und mist die Zeit welche sie zu einem Objekt und wieder zurück braucht.
Ein Punkt P(X, Y, Z) wird durch die Linse einer Lochkamera projiziert. Ein
Bildpunkt p(x,y) ist entstanden. Welche Relation steht zwischen P und p?
p(x,y) ist das Bild, welches auf die Leinwand der Lochkamera fällt.
P(X, Y, Z) ist der Reale Punkt des aufgenommenden Objectes wobei Z die Entfernung von der Linse bis zum Object angibt. Dieser muss richtig sein um ein scharfes Bild zu erhalten.
Nehmen wir an, es gibt eine Kamera ohne Verzerrungen. Wir möchten diese
Kamera kalibrieren. Welche Parameter sind zu bestimmen?
Externe Kameraparameter
▪ Translationsparameter t
▪ Rotationsparameter R
Interne Kameraparameter
▪ Brennweite f (Abstand zwischen Linse und Sensor -> Für Schärfe)
▪ Kamerazentrum (Mitte der Kamera)
nicht wichtig, weil keine Verzerrung
▪ Radiale Verzerrung ( Veränderung des Bildes durch die Linse -> Fischaugeneffect)
▪ Scherung (Asymmetrie des Bildpunkts)
Was versteht man unter Disparität? Wenn ich die Tiefeninformation von
Szenenpunkten bestimmen möchte, die relativ weit entfernt von einer Kamera mit
fester Brennweite liegen, was muss ich beachten?
Disparität = Verschiebung vom selben Punkt in zwei Aufnahmen.
Disparitätsermittlung durch Finden korrespondierender Punkte.
Bei weit entfernten Objekten läuft die Disparität gegen 0. Es kann nichts mehr daraus errechnet werden.
Ein Stereo besteht aus zwei Kameras. Um die Tiefen direkt aus Disparität
berechnen zu können, wie sollten die beiden Kameras räumlich platziert werden?
Parallelität der optischen Achsen
Gleiche f
Gleiche Orientierung
Gleiche vertikale Position
Das linke und rechte Bild liegen in der gleichen Ebene
Nennen Sie einige Fortbewegungsarten von Robotern.
▪ Laufmaschinen
▪ Radfahrzeuge
- Laufen
▪ Kriechen
▪ Klettern
▪ Schlängeln
▪ Hüpfen
▪ Radgetrieben
▪ Kettengetrieben
Was sind die Vor- und Nachteile von Laufmaschinen?
Laufmaschinen
Vorteile
▪ Bewegung auf unwegsamen Geländen
▪ Ausführung unterschiedlicher Bewegungen
▪ Gehen, laufen, hüpfen, klettern
▪ Anpassungsfähigkeit
Nachteile
▪ Komplizierte Konstruktion
▪ Nicht einfach zu steuern
▪ Hohe Anforderung an Stabilität
▪ Mehr Energieverbrauch
▪ Geringe Tragfähigkeit ! ungeeignet für
den Transport schwerer Lasten
Was sind die Vor- und Nachteile von Radgetriebenen Robotersystemen?
Radfahrzeuge
▪ Verwendung der weitverbreiteten Antriebsart
▪ Konstanter Kontakt zum Boden ! relativ gute Stabilität
▪ Schnell und effizient
▪ Transport schwerer Lasten
▪ Unkomplizierte Steuerung
▪ Infrastruktur erforderlich
▪ Begrenzte Einsetzbarkeit in unwegsamen Gegenden
Es liegt ein Bild mit Rauschen vor. Wir möchten aus diesem Bild Kanten detektieren. Welches Verfahren würden Sie einsetzen?
Vorverarbeitung
Medianfilter zur Rauschunterdrückung
Kantenerkennung
Canny-Operator
um Kanten zu detektieren, werden zunächst Gradienten aus Bildern berechnet. Welche Nachteile hat ein Verfahren, das die Gradienten 2ter Ordnung
benutzt?
Verwendung des Laplace-Operator.
Die Kanten sind verwaschen, weil auch sehr leichte Kanten erkannt werden.
Es können Lücken in der Kante auftreten.
Bitte vervollständigen Sie die folgenden Sätze:
Eine Gerade im kartesischen Raum (XY-Raum) korrespondiert ... im Hough-Raum.
Ein Punkt (x, y) im XY-Raum korrespondiert … im Hough-Raum
einzelnen Punkt
mit einer Kurve
mit allen möglichen (r, ß)-Paaren
Wir möchten aus einem Bild alle vertikalen Linien detektieren. Wie würden Sie
vorgehen? Bitte erläutern Sie Ihr Verfahren.
Canny + Hough -> alle Punkte die 0 grad haben.
Wir haben eine Harris-Matrize C um einen Bildpunkt p berechnet. Für die Matrize
C gibt es zwei Eigenwerte. Wie kann man bestimmen, ob dieser Punkt p ein
Eckpunkt ist oder nicht?
Eckpunkt ist dann vorhanden, wenn beide Eigenwerte signifikant aber nicht gleich sind
Was bedeutet SIFT? Welcher Filter wird bei der Detektion von SIFT Merkmalen
verwendet?
SIFT = Scale-Invariant Feature Transform
Filter = DOG (Difference of Gaussian)
Jeder mit SIFT detektierte Schlüsselpunkt wird durch vier Parameter bestimmt.
Nennen Sie bitte die vier Parameter.
p(x,y, Skalierung -> Größe des Signifikanten Punktes, Orientierung ( Winkel ))
Wie kann die Ähnlichkeit zwischen zwei Bildpunkten berechnet werden?
Erst Distanzmessungen
▪ Summe der Differenzbeträge
▪ Summe der quadratischen Abständen
▪ Korrelation
Heute Standart: SSIM
Richtig ist:
-Bildabschnitt bei beiden Bildern
-Normalisierte mittlere Grauwert berechnen
-Vergleich mit Punkten
-Bei gleichen Delta -> Punkte Gleich
Man berechnet die Normalisiert Korrelation zwischen zwei Punkten in einem Bildausschnitt.
In der Nähe des Kölner Doms haben wir einige Bilder aufgenommen. Nun möchten
wir die Bilder gemäß ihrer Ähnlichkeit als ein Graph organisieren. Wie würden Sie
vorgehen?
korrespondierender Punkte ermitteln
Merkmalsmatrix aufstellen
Alle Bilder mit hohen Werten verbinden
Eine Menge von 2D-Punkten sollte mittels K-Means in zwei Gruppen eingeteilt
werden. Bitte beschreiben Sie diesen Prozess
1. Initialisieren die Zentren der Cluster
2. Zuordnung jedes Punktes in einem der K-Cluster
3. Neue Berechnung der Cluster-Zentren
4. Wiederhole 2 und 3 bis sich die Zentren/Zuordnungen nicht mehr ändern
Es liegen ein Testbild mit unterschiedlichen Objekten und ein Bild von einer Puppe
vor. Die Aufgabe besteht darin, im Testbild diese Puppe zu finden. Wie werden Sie
diese Aufgabe erledigen?
Vorverarbeitung der Bildinstanz
Konstruktion von Prototypen
Bildbasiertes Vergleich mit den Prototypen
Auswahl der besten Kandidaten
Was versteht man unter optischem Fluss? Welche Faktoren bestimmen das durch Bewegung entstandene Flussfeld?
Optischer Fluss beschreibt eine ortszeitliche Verteilung von Bewegungsvektoren
Faktoren -> x , y , Zeit
Wie sieht das Flussfeld aus, wenn Sie geradeaus gegen eine Wand hin
bewegen? In dem Flussfeld gibt es einen besonderen Punkt. Wie heisst der?
Alle Vektoren Zeigen zu einem und die äußeren werden immer Länger.
Punkt: Expansionspunkt!
Unter welcher Annahme stimmt die folgende Gleichung?
Keine Extreme Sprunge/Ähnlicher Verlauf
Es muss Diff bar sein ( Das Bild muss sich bewegen)
Der Lucas-Kanade Algorithmus arbeitet mit der Hilfe von einem Integrationsfenster. Innerhalb dieses Fensters werden eine Matrize und ein Vektor
berechnet. Geben Sie bitte die beiden an.
Vektor -> Flussvektor (Ableitung von x & y nach der Zeit)
Matrize -> Ableitung über fx und fy
3D Struktur kann aus zwei zeitlichen versetzten Bildern berechnet werden. Was
ist der Unterschied zwischen solcher Rekonstruktion und der Rekonstruktion aus
Stereo?
Räumlich versetzte Bilder -> Stereo
Zeitlich versetzte Bilder -> Opitischer Fluss
Welches Prinzip können Sie einsetzen, um die Position eines radgetriebenen
Fahrzeugs zu berechnen? Was sollte man dabei beachten, um Fehler in Grenze zu
halten?
▪ Odometrie-basierte Lokalisierung
Nur mit Internen Daten -> Merkt sich den Weg beim Fahren
Nachteil -> Wird ungenauer umso größer Delta t wird
-> Umso länger es Läuft umso größer wird die gesamte Fehlermenge
Welches Prinzip können Sie zur Lokalisierung eines mobilen Roboters einsetzen,
falls es in der Umgebung Markenobjekte gibt, deren 3D Position im Raum bekannt
sind? Welche Voraussetzung bezüglich der Kamera muss erfüllt werden, um dieses
Prinzip anzuwenden?
▪ Landmark-basierte Lokalisierung
Orientierung anhand von Landmarks
Nachteile -> Landmarks müssen gesehen werden und vorher bekannt sein.
Kamera ->
Die Kamera vom Robotersystem ist kalibriert, d.h. interne Parameter sind bekannt
Der Roboter bewegt sich und nimmt Bilder auf
Berechnung der Kameraposition und –Orientierung aus 3D-2D Korrespondenzen
Es gibt unterschiedliche Klassifikation von Roboterkarten. Welche Kartentypen
gibt es bei einer Klassifikation gemäß Modalität? Nennen Sie die wesentlichen
Eigenschaften der jeweiligen Kartetypen.
Metrische Karte
▪ Jedes Kartenelement ist mit Koordinaten assoziiert
▪ numerische Repräsentation der Position
▪ nützlich sowohl für Lokalisierung als auch für Wegplanung
Belegungsgitter (2D bzw. 3D Rasterkarte)
▪ Jedes Kartenelement gehört zu einer Gitter-Einheit
▪ diskrete Repräsentation der Position (numerisch aber ungenau)
▪ kann für Lokalisierung und Wegplanung eingesetzt werden
Topologische Karte
▪ graphische Repräsentation der Kartenelemente
▪ ein Graph G=(V, E), V:Knoten, E: Kanten
▪ Kartenelement als V, Beziehung zwischen Kartenelementen als E
▪ Beziehung können z.B. Erreichbarkeit, Richtungsänderung, aber
auch Entfernung sein.
▪ nützlich für Wegplanung, Lokalisierung möglich (meisten nur topologisch)
Um eine Karte der Umgebung aufzubauen, müssen viele Faktoren berücksichtigt
werden. Nennen Sie vier Faktoren, die Ihrer Ansicht nach wichtig sind.
Wie sollte die Karte verwendet werden?
Festlegung der Kartenmodalitäten
Auswahl der geeigneten Sensoren
Wie sollte einzelnes Kartenelement erkannt/lokalisiert werden?
Automatische Kartenerstellung beinhaltet eigentliche zwei Aufgaben. Was sind sie? Nennen Sie einen Ansatz für die automatische Kartenerstellung.
Aufgabe:
Lokalisierung
Kartierung
Lösungsansatz SLAM
-> ermittelt gleichzeitig Position und Umgebung.
Geschätzten Fehlerverteilungen in den Positionen.
Was bedeutet SLAM? Wie funktioniert die automatische Kartenerstellung mittels
SLAM? Was sind dabei die Kartenelemente?
Gleichzeitige Kartierung und Lokalisierung.
Verwendet mehrere Daten aus Sensoren.
Kartenelemente:
die Positionen von Roboter und Landmarken
geschätzten Fehlerverteilungen in den Positionen anhand von bekannten Landmarks.
Welche Navigationsmechanismen gibt es? Fassen Sie die Eigenschaften von dem jeweiligen Navigationsmechanismus zusammen.
Sensorbasierte Navigation
Navigation durch gezielte Suche
▪ Richtung bzw. Spur-basiert (b)
▪ Landmark-basiert (c)
▪ Schnappschuss-basiert
Kartenbasierte Navigation
▪ Nur einzige Route in vorhandener Karte (a)
▪ Mehr als eine Route in vorhandener Karte (b)
▪ Generierung neuer Route in vorhandener Karte (c)
Um Navigationsaufgaben autonom zu bewältigen, sollte ein mobiler Roboter in
der Lage sein, eigene Position zu bestimmen. Sind Sie auch der gleichen Meinung?
Warum?
Ja.
Da man zur Navigation immer die eigene Position kennen muss. Auch wenn man nur die Relativen Positionen zum Start kennt.
Welche Möglichkeiten gibt es, um Ausweichmanöver für ein Bodenfahrzeug mit
lokalen reaktiven Kontrollmethoden zu realisieren? Dieses Fahrzeug hat nur ein
Laserscaner als Sensor für Hindernisvermeidung.
Reaktive Kurskontrolle -> Hindernisse stoßen dich ab und aus der Summe dieser wird eine neue Richtung berechnet.
Fuzzy-Regler -> fährt bis ein Hindersnis zu nahe kommt (Reguliert auch Geschwindigkeit)
Wie funktioniert ein Bug-Algorithmus für die kollisionsfreie Navigation eines
Roboters zu seinem Zielpunkt?
Annahme:
▪ Der Roboter kann die Richtung zum Ziel bestimmen
▪ Der Roboter kann die Distanz zum Ziel bestimmen
▪ Der Roboter kann Hindernisse erkennen
Bug 1
Fahre auf das Ziel zu -> Bei Hindernissen umfahren das gesammte Hinderniss und Merke dir die Stelle mit dem geringsten Abstand zum Ziel. Fahre ab dieser Stelle wieder richtung Ziel.
Bug3
Fahre zum Ziel bis Hinderniss. Beginne das Hinderniss (Rechts) zu umfahren bis das Hinderniss nicht mehr im weg ist.
Eine Metrische Umgebungskarte mit Positionsangaben über Start- und Zielpunkt
sowie Polygon-förmige Hindernisse wurde bereits aufgebaut. Wie kann ein Weg
vom Start zum Ziel bestimmt werden?
Sichtbarkeitsgraphen
Probabilistische Straßenkarten
Eine der Wegplanungsmethoden geschieht durch das Finden einer Route in
Sichtbarkeitsgraphen. Welche Nachteile hat diese Form der Repräsentation? Wie
kann diese Nachteile ggf. beseitigt werden?
▪ Mehr Hindernisse ! Mehr Knoten und Kanten ! Niedriger Effizienz
▪ Der Weg führt an Ecken und Hindernissen entlang
Notwendig: Vergrößerung der Hindernisobjektes um den Roboterradius
▪ Bei Engpässen wird keine Route bzw. nur Suboptimaler Weg gefunden
▪ Gefährlich: Dicht an Hindernissen vorbeizufahren
Lösung:
Poligone vereinfachen
Engpässe erkennen und seperat behandeln
Größerer Sicherheitsabstand
Der Suchalgorithmus A* arbeitet mit einer Gütefunktion. Beschreiben Sie diese
Funktion sowie ihre Bestandteile. Kann mit A* ein optimaler Weg gefunden werden?
Gütefunktion: f(i) = g(i) + h(i)
g(i) -> Kosten vom Start bis zum Knoten
h(i) -> geschätzten Kosten vom Knoten bis Ziel
Es wird die kürzeste Route gefunden.
Schwer zu sagen was mit Optimal gemeint ist.
Ein Flugroboter mit einer Kamera sollte in einem Raum autonom Navigieren.
Während eines Explorationsflugs sollte eine topologische Karte aufgebaut werden.
Jeder Knote in der Karte korrespondiert mit einem Bild als Keyframe. Mit welchen
Methoden würden Sie die Keyframes eins nach dem anderen in die Karte
hinzufügen?
Kartenaufbau mittels SLAM
▪ Der Zustandsvektor besteht aus
▪ Positionsvektor: T
▪ Orientierungsvektor: Q
▪ Geschwindigkeitsvektor: V
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