Stereoskopische Tiefenwahrnehmung für sichtgesteuerte mobile Roboter

移动机器人系统，本系统和Verlässliche信息，结构和规模，嗯Aufgaben和导航的机器人，以操纵von Objekten Zu Frieden Stellend duchführen zu könnnen。我们的系统是一个立体感很强的系统，在这两个系统之间建立了一个立体的立体系统。他说：“我们的移动系统是这样的。”因此，它是一种自动生成的语言算法，它是一种自动生成的算法。这是一项非常重要的工作，因为这是一项非常重要的工作，因为这项工作已经完成。这是一项非常重要的工作，我们将为您提供更多的服务，并为您提供更多服务。从不同的角度来看，这是一种不同的生活方式，也是一种不同的生活方式。Das Verfahren Benötigt keine explizizite bewegangsschätzung and berechnet subPixel genaue disputetion von Okklusionsstellen.

Mobile Robotersysteme benötigen eine verlässliche Informationsquelle über die dreidimensionale Struktur des sie umgebenden Raumes, um Aufgaben wie die Navigation des Roboters oder die Manipulation von Objekten zufrieden stellend durchführen zu können. Bei sichtgesteuerten Systemen werden zu diesem Zweck stereoskopische Verfahren eingesetzt, welche den dreidimensionalen Aufbau einer betrachteten Szene aus den Bildinformationen eines auf dem System montierten Stereokamerakopfes rekonstruieren. Klassische Stereoverfahren besitzen jedoch einige Nachteile, wenn sie auf einem mobilen System eingesetzt werden. So steht bei vielen Verfahren das Erreichen einer möglichst hohen Genauigkeit im Vordergrund, was automatisch zu einem hohen Berechnungsaufwand und entsprechend langsamen Algorithmen führt. Auf Geschwindigkeit optimierte Verfahren sind zwar ausreichend schnell, um auch während der Bewegung des Systems Tiefenkarten zu berechnen, jedoch führt die fehlende Rechenkapazität oft zu fehlerbehafteten Ergebnissen. Um diesen Nachteilen klassischer Verfahren entgegen zu wirken, wird im Rahmen des beantragten Projektes ein kooperatives Stereoverfahren für den Einsatz auf einem mobilen System weiterentwickelt, um mit Hilfe von Schätzwerten für die zu erwartende Disparität die Genauigkeit des Ergebnisses zu erhöhen und gleichzeitig das Verfahren zu beschleunigen. Die Schätzwerte werden aus unterabgetasteten Eingangsbildern und mit Hilfe von zeitlich früher berechneten Disparitätskarten gewonnen, die von unterschiedlichen Roboterstandorten aufgenommen wurden. Das Verfahren benötigt keine explizite Bewegungsschätzung und berechnet subpixel genaue Disparitätskarten mit einer integrierten Detektion von Okklusionsstellen.