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Studien-/Diplomarbeiten, Bachelor-/Masterarbeiten und Proseminare

Leider werde ich keine weiteren Betreuungen durchführen.

Die folgenden Ausschreibungen sollen einen Überblick über mögliche Themenfelder einer Studien-/Diplom-/Bachelor-/Masterarbeit oder eines Proseminars vermitteln.

Unter „Allgemein“ findet ihr eine kurze Einführung in das Themengebiet der visuellen Odometrie.
Danach folgen Beispiele für Arbeiten. Es besteht auch die Möglichkeit andere Aufgaben in einem ähnlichen Themengebiet zu bearbeiten.

Allgemein – Fahrzeuglokalisierung mittels visueller Odometrie

Bild von Quelle digitalphoto.de – © digitalphoto.de
Quelle: www.digitalphoto.de

Grundlage für viele Assistenzfunktionen im Automobil, sowie autonomes Fahren, ist eine möglichst genaue Kenntnis über die Lage des Fahrzeugs in seiner Umwelt.
Hierzu sollen im Rahmen einer Kooperation mit Continental bestehende Verfahren zur Rekonstruktion der Relativbewegung untersucht und erweitert werden. Mögliche Konfigurationen hierfür sind Mono-, sowie Stereokamerasysteme mit und ohne Zusatzinformationen durch klassische Odometrie.
Der Schwerpunkt der Arbeit kann im Rahmen vorhandener Vorkenntnisse und Interessen sowohl im Bereich der Bildverarbeitung, Optimierung, wie auch Informatik gesetzt werden.
Von Vorteil sind grundlegende Kenntnisse in der Bildverarbeitung, Implementierung (Matlab, C++), sowie Interesse am Automotive-Bereich.

Aktuell verfügbare Arbeiten:

 

Masterarbeit – Sensordatenfusion mittels Kalman-Filter

Quelle: AutoNEWS
Quelle: AutoNEWS

Mittels visueller Odometrie kann bereits eine gute Schätzung der Fahrzeugbewegung erreicht werden. Ziel dieser Arbeit ist die weitere Verbesserung der Positionsschätzung durch die Verwendung zusätzlicher Sensoren im Auto. Diese sollen in der Arbeit modelliert werden, um so aus einer simulierten Bewegung des Autos künstliche Messdaten zu ermitteln.

Anschließend soll auf Basis eines passenden Fahrzeugmodells ein geeigneter Kalman-Filter entworfen werden, um die verschiedenen Daten zu fusionieren. Abgeschlossen wird die Arbeit durch die Bewertung der erreichten Verbesserung.

Masterarbeit – V-SLAM mittels Kalman-Filter

NASA Ames Research Center
Quelle: NASA Ames Research Center

Neben der reinen Lokalisierung des eigenen Fahrzeugs mittels Kamera (Visuelle Odometrie), bestehen auch weiterführende Ansätze wie das Visual Simultaneous Localization and Mapping (V-SLAM). Durch diese Erweiterung können während der Kamerafahrt erfasste Objekte kartiert werden. Dies kann entweder als globale Karte für Explorationen eingesetzt werden, oder die Trajektorienbestimmung erweitern.

Ziel dieser Arbeit ist das Implementieren und Untersuchen eines solchen Ansatzes durch einen geeigneten Kalman-Filter, sowie die Visualisierung der Ergebnisse in Matlab.

Bachelorarbeit – Vergleich verschiedener 2D-zu-2D-Verfahren

Garmin
Quelle: Garmin

2D-zu-2D-Verfahren erlauben es, die Bewegung einer Kamera in einer statischen Umwelt zu rekonstruieren.
Hierbei werden Verschiebungen von Objekten zwischen zeitlich aufeinander folgenden Bildern in eine Annahme zur Bewegung überführt.
Hierzu existieren verschiedene Verfahren, welche sich in der benötigten Anzahl dieser Objekte unterscheiden. Beispielsweise können einschränkende Annahmen zur Bewegung getroffen werden, um die Berechnung mit weniger Objekten durchführen zu können.

Inhalt dieser Bachelorarbeit ist die Implementierung der verschiedenen Verfahren in Matlab oder C++ und der anschließende Vergleich anhand realer Daten.
Bewertet werden sollen die Qualität der Rekonstruktionen, die Gültigkeit der Annahmen zur Bewegung, sowie die Robustheit beim Überschreiten der Modelleinschränkungen.

Bachelorarbeit – Robustheitsverbesserung

Rhein-Zeitung
Quelle: Rhein-Zeitung

Bei der Bestimmung der eigenen Bewegung mittels visueller Odometrie spielt die Qualität der Bildauswertung eine entscheidende Rolle.
Hierbei werden in zeitlich aufeinander folgenden Bildern übereinstimmende Objekte extrahiert. Für die weitere Berechnung liegt jedoch im Allgemeinen die Annahme einer statischen Welt zugrunde. Das Verwenden bewegter Objekte führt hierbei zu einer deutlichen Verschlechterung der Selbstlokalisierung.
Aus diesem Grund werden Techniken eingesetzt, welche die aus den Bildern extrahierten Daten im Hinblick auf Konsistenz untersuchen und so die Robustheit erhöhen.

In dieser Arbeit soll das Iteratively-Reweighted-Least-Squares-Konzept dem klassischerweise eingesetzten Ransac sowie selbst recherchierte Verfahren gegenübergestellt werden. Nach der Untersuchung der einzeln Alternativen erfolt eine Evaluierung anhand eines einfachen Odometry-Frameworks um die praktische Relevanz zu bewerten.

Proseminar – Fahrzeugmodelle

Bild zum Proseminaraushang
Quelle: TU Darmstadt

Während der Arbeit soll eine Literaturrecherche zu verschiedenen Modellierungen der Fahrzeugbewegung durchgeführt werden.

Eine Auswahl an relevanten Modellen soll anschließend detailliert dargestellt werden. Abgeschlossen wird das Proseminar durch den Vergleich der Modelle anhand von Komplexität und Anwendungsgebiet

Proseminar – Rückwärtsschnitt

http://www.value-id.com/
Quelle: www.value-id.com

Rückwärtsschnitt ist eine aus der Landvermessung stammende Methode zur Bestimmung der eigenen Position in Abhängigkeit von Landmarken. Anwendungsgebiet ist jedoch auch die Ortung von Fahrzeugen anhand von bekannten Objekten.

Ziel dieser Arbeit ist die Aufarbeitung des Algorithmus in der Ebene, sowie im räumlichen Fall. Dazu soll im ersten Arbeitsschritt geeignete Literatur recherchiert werden. Im Hauptteil der Arbeit sollen diese Ergebnisse strukturiert dargestellt werden. Abgeschlossen wird die Arbeit durch eine einfache simulative Umsetzung in Matlab.

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