Monte-Carlo Lokalisation im RoboCup: Ein Ansatz ohne Farbklassifikation Zwischenvortrag Diplomarbeit Informatik IX TU München 23. Mai 2002 Dirk Neumann.

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1 Monte-Carlo Lokalisation im RoboCup: Ein Ansatz ohne Farbklassifikation Zwischenvortrag Diplomarbeit Informatik IX TU München 23. Mai 2002 Dirk Neumann neumannd@in.tum.de Betreuer: Thorsten Schmitt, Robert Hanek

2 Agenda Probleme und Prinzipien Lösungsansatz 1 (Punkte) Lösungsansatz 2 (Halcon) Probleme II

3 Problem: ? (x, y, )

4 Bayes p (Zylinder|pose) ? Bildmodell: p (pose [t+1]) p (image|pose) p (pose [t]) Odometriemodell: p (pose [t+1]) p ( pose) p (pose [t]) pose [t+1] = pose [t] + pose

5 Agenda Probleme und Prinzipien Lösungsansatz 1 (Punkte) Lösungsansatz 2 (Halcon) Probleme II

6 Lösung 1: Punktmodell

7 Lösung 1: Farbmodell

8 Lösung 1: Likelihood p (image|pose) = [p (color|pixel)]

9 Lösung 1: Likelihood

10 Agenda Probleme und Prinzipien Lösungsansatz 1 (Punkte) Lösungsansatz 2 (Halcon) Probleme II

11 Lösung 2: Halcon

12 p (image|pose) = [max (p (dist|marker))]

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18 Agenda Probleme und Prinzipien Lösungsansatz 1 (Punkte) Lösungsansatz 2 (Halcon) Probleme II

19 Korrelation zwischen Merkmalen Symmetrie der Likelihood Linien, Rasen? Positionsschätzung aus Partikelverteilung

20 Zusammenfassung Farbverteilung Bayes-Filterung + Monte-Carlo-Methode Halcon-Ansatz scheint zu funktionieren Punktmodellierung ?

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22 Vielen Dank. Manchester U

23 Mechatronik, DLR

24 Gegenfarbraum

25 Spielfeldmodell

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