Die Begutachtung, der Handel und das Sammeln von Kunstgegenständen findet nicht ausschließlich analog statt. Die Firma 4ARTechnologies entwickelt Softwarelösungen für das digitale Kollektionsmanagement physischer und digitaler Kunst. Mittels Applikationen auf mobilen Endgeräten können Nutzer ihre Gemälde registrieren, authentifizieren und periodisch präzise Zustandsberichte erstellen. Die Erstellung von Zustandsberichten führt jedoch aufgrund von menschlichen Limitierungen zu Problemen in der Handhabung der Applikation und soll mithilfe eines mobilen Roboters automatisiert werden. Das Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung einer Navigation für einen mobilen Roboter. Diese soll folgendes Problem lösen: Lokalisierung eines Gemäldes, kollisionsfreie Annäherung und horizontal-mittige Positionierung davor. Zielplattform dieser Software ist das mobile Betriebssystem iOS. Für die Lösung wurden Verfahren der Navigation mobiler Roboter und der computergestützten Erkennung von Bildern untersucht. Die Navigationssoftware nutzt zur Zielfindung das Feature-Matching aus der OpenCV-Bibliothek. Für die Schätzung der eigenen Position werden relative Lokalisierungverfahren wie Posenverfolgung und Odometrie eingesetzt. Die Abbildung der Umgebung sowie der Bewegungsverlauf des Roboters werden auf einer topologischen Karte dargestellt. Mittels implementiertem BUG3-Algorithmus werden Hindernisse umfahren.:1. Einleitung
1.1. Problembeschreibung und thematische Abgrenzung
1.2. Aufbau Roboter
1.3. Randbedingungen und Anforderungen
2. Theoretische Grundlagen
2.1. Robotik
2.1.1. Mobile Robotik
2.2. Navigation
2.2.1. Lokalisierung
2.2.2. Kartierung
2.2.3. SLAM
2.2.4. Pfadfindung
2.2.5. Augmented Reality
2.3. Computer Vision
2.3.1. OpenCV
2.3.2. Vorlagen Erkennung
2.3.3. Template-basiertes Matching
2.3.4. Feature-basiertes Matching
3. Praktische Umsetzung
3.1. Programmablauf der Navigation
3.1.1. Verbindung mit dem Roboter
3.1.2. Initiale Exploration
3.1.3. Lokalisation und Annäherung
3.1.4. Kollisionsvermeidung
3.1.5. Zielanfahrt und Positionierung
4. Tests
4.1. Störfaktoren
5. Fazit und Ausblick
5.1. Fazit
5.2. Ausblick / The appraisal, trading and collecting of art objects does not only take place analogously. The company 4ARTechnologies develops software solutions for the digital collection management of physical and digital art. Using applications on mobile devices, users can register and authenticate their paintings and periodically create precise condition reports. The creation of condition reports leads to problems in handling the application due to human limitations and should be automated with the help of a mobile robot. The goal of this work is the development of a navigation system for a mobile robot. This should solve the following problem: Localization
of a painting and the collision-free arrival and horizontal-center position in front of it.
The target platform of this software is the mobile operating system iOS. Several methods, including the navigation of mobile robots and the computer-aided recognition of images were examined for the solution. The navigation software uses feature matching from the Open-CV library to find the destination. Relative localization methods such as pose tracking and odometry are used to estimate the robots own position. The environment and the movement of the robot are shown in a topological map. Obstacles are bypassed using the implemented BUG3 algorithm.:1. Einleitung
1.1. Problembeschreibung und thematische Abgrenzung
1.2. Aufbau Roboter
1.3. Randbedingungen und Anforderungen
2. Theoretische Grundlagen
2.1. Robotik
2.1.1. Mobile Robotik
2.2. Navigation
2.2.1. Lokalisierung
2.2.2. Kartierung
2.2.3. SLAM
2.2.4. Pfadfindung
2.2.5. Augmented Reality
2.3. Computer Vision
2.3.1. OpenCV
2.3.2. Vorlagen Erkennung
2.3.3. Template-basiertes Matching
2.3.4. Feature-basiertes Matching
3. Praktische Umsetzung
3.1. Programmablauf der Navigation
3.1.1. Verbindung mit dem Roboter
3.1.2. Initiale Exploration
3.1.3. Lokalisation und Annäherung
3.1.4. Kollisionsvermeidung
3.1.5. Zielanfahrt und Positionierung
4. Tests
4.1. Störfaktoren
5. Fazit und Ausblick
5.1. Fazit
5.2. Ausblick
| Identifer | oai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa:de:qucosa:83413 |
| Date | 07 February 2023 |
| Creators | Buchmann, Lennart |
| Contributors | Schwarz, Sibylle, Raza, Naveed Ahsan Ali, Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur Leipzig |
| Source Sets | Hochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden |
| Language | German |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/acceptedVersion, doc-type:bachelorThesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, doc-type:Text |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0023 seconds