Mono-Vision für ein autonomes Fahrzeug: Unterschied zwischen den Versionen

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== Einführung ==
Für das SDE Praktikum werden drei autonome Fahrzeuge im Maßstab 1:10 aufgebaut. Zwei davon verfügen bereits über dieselbe Kamera (). Da diese nicht mehr lieferbar ist, wird das dritte Fahrzeug mit einer [[Basler_GigE_Vision_System|Basler acA2000-50gc Kamera]] ausgestattet. Die Bildverarbeitung soll zukünftig für alle Systeme identisch sein. Bei Start der Kamerasoftware auf dem Fahrzeug-PC soll die verbaute Kamera automatisch identifiziert werden und die dazugehörigen Parameter geladen werden.
== Aufgabenstellung ==
# Einarbeitung in das bestehende System
# Morphologischer Kasten der möglichen Optionen (Version von openCV, VisualStudio, Kameratreiber, x64,...)
# Bewertung und Auswahl einer Option - Besprechung mit Prof. Schneider
# Umsetzung in Visual Studio mit OpenCV
# Übernahme der bestehenden Bildverarbeitungssoftware im neuen System
# Systemtests (Kompatibilitätstests) aller 3 Fahrzeuge
# Optimierung
# Dokumentation im HSHL-Wiki
== Anforderungen ==
Das Projekt erfordert Vorwissen in den nachfolgenden Themengebieten. Sollten Sie die Anforderungen nicht erfüllen müssen Sie sich diese Kenntnisse anhand im Rahmen der Arbeit anhand von Literatur/Online-Kursen selbst aneignen.
* Bildverarbeitung mit openCV
* Programmierung C++
* Dokumentenversionierung mit SVN
== Anforderungen an die wissenschaftliche Arbeit ==
* Wissenschaftliche Vorgehensweise (Projektplan, etc.), nützlicher Artikel: [[Gantt-Diagramm| Gantt Diagramm erstellen]]
* Wöchentlicher Fortschrittsberichte (informativ), aktualisieren Sie das [[Diskussion:Mono-Vision für ein autonomes Fahrzeug|Besprechungsprotokoll]] - Live Gespräch mit Prof. Schneider
* Projektvorstellung im Wiki
* Tägliche Sicherung der Arbeitsergebnisse in SVN
* Tägliche Dokumentation der geleisteten Arbeitsstunden
*[[Studentische_Arbeiten_bei_Prof._Schneider|Studentische Arbeiten bei Prof. Schneider]]
*[[Anforderungen_an_eine_wissenschaftlich_Arbeit| Anforderungen an eine wissenschaftlich Arbeit]]
== SVN-Repositorium ==
*[https://svn.hshl.de/svn/MTR_SDE_Praktikum/trunk SVN-Repositorium]
== Getting started ==
Lesen Sie zum Einstieg diese Artikel
*[[Basler_GigE_Vision_System]]
*Kismann, J.; König, D: [[OSE:_Bildverarbeitung_mit_Spurerkennung]]
*[[Gantt-Diagramm| Gantt Diagramm erstellen]]
*[[Wiki-Artikel_schreiben | Tipps zum Schreiben eines Wiki-Artikels]]
*[[Software_Planung| PAP Designer Einstieg]]
*[[Software_Versionsverwaltung_mit_SVN| Einführung in SVN]]
== Nützliche Artikel ==
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→ zurück zum Hauptartikel: [[Studentische_Arbeiten|Studentische Arbeiten]]

Aktuelle Version vom 28. Januar 2024, 12:03 Uhr

Abb. 1: Basler GigE Vision System
Autor: Nils Koch
Modul: Projektarbeit, MTR-B-2-6.01
Starttermin: 29.01.2024
Abgabetermin: TBD
Prüfungsform: Modulabschlussprüfung als Hausarbeit (Praxisbericht, Umfang 30-50 Seiten Textteil)
Betreuer: Prof. Dr.-Ing. Schneider, Tel. 806
Mitarbeiter: Marc Ebmeyer, Tel. 847

Einführung

Für das SDE Praktikum werden drei autonome Fahrzeuge im Maßstab 1:10 aufgebaut. Zwei davon verfügen bereits über dieselbe Kamera (). Da diese nicht mehr lieferbar ist, wird das dritte Fahrzeug mit einer Basler acA2000-50gc Kamera ausgestattet. Die Bildverarbeitung soll zukünftig für alle Systeme identisch sein. Bei Start der Kamerasoftware auf dem Fahrzeug-PC soll die verbaute Kamera automatisch identifiziert werden und die dazugehörigen Parameter geladen werden.

Aufgabenstellung

  1. Einarbeitung in das bestehende System
  2. Morphologischer Kasten der möglichen Optionen (Version von openCV, VisualStudio, Kameratreiber, x64,...)
  3. Bewertung und Auswahl einer Option - Besprechung mit Prof. Schneider
  4. Umsetzung in Visual Studio mit OpenCV
  5. Übernahme der bestehenden Bildverarbeitungssoftware im neuen System
  6. Systemtests (Kompatibilitätstests) aller 3 Fahrzeuge
  7. Optimierung
  8. Dokumentation im HSHL-Wiki


Anforderungen

Das Projekt erfordert Vorwissen in den nachfolgenden Themengebieten. Sollten Sie die Anforderungen nicht erfüllen müssen Sie sich diese Kenntnisse anhand im Rahmen der Arbeit anhand von Literatur/Online-Kursen selbst aneignen.

  • Bildverarbeitung mit openCV
  • Programmierung C++
  • Dokumentenversionierung mit SVN

Anforderungen an die wissenschaftliche Arbeit

SVN-Repositorium

Getting started

Lesen Sie zum Einstieg diese Artikel


Nützliche Artikel

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