There are thousands of football games played all over the world every day. Most of them are between amateur teams. recording the games as videos for later analysis enables systematic performance improvements. But due do the lack of dedicated film makers and cameras the task is intractable for most  of the teams and clubs. Thus, the idea of autonomous camera for football games emerged. The challenges are the small ball and the large distance of the camera from the field.

The presented approach relies on an algorithm implemented on a smart phone, which can automatically track and film the game. The system estimates  the direction of the player motion on the pitch and rotates the phone via the attached motor accordingly. The assumption is that the direction where the most players move to, is the direction of the game progress.

The presented work is a framework incorporating multiple computer vision techniques such as corner detection. Optical Flow and robust filtering implemented  on an Android smart phone. The technique estimates the overall player movement on the field and sends commands to the motor via a serial interface.

The player tracking algorithm was validated with test pictures and the system was tested on several football games of Berlin amateur teams. The results show, that the approach developed in this thesis can be used for autonomous football game tracking and filming using a standard smart phone.

Autonomous cars are mobile robots that navigate through highly unpredictable environments such as city traffic. Obstacle detection is one of the fundamental tasks they have to be capable of. This work describes the implementation of a stereo vision based real-time obstacle detection system for an autonomous model car on the scale 1:10 built for the annual Carolo-Cup contest. First, a modern stereo camera is introduced to the existing platform. The provided depth information serves as the basis for an obstacle detection algorithms that is adapted to the model car's reduced environment.  White cardboard boxes placed on a circular track have to be detected as obstacles to enable the car to navigate around them. The algorithm detects elevations above the ground as well as the distance and width of these obstacles, and models them as a bird's eye view of the car's surroundings. A special focus is placed on the obstacle detection system's runtime, as the cars main processor only provides limited computational power. The algorithms makes heavy use of integral images and specialized image pyramids to enable execution with 20 Hz and more.

Aufgrund verschiedener Informationen, die ihm sein Körper zur Verfügung stellt, spürt ein Mensch im Allgemeinen, wann er mit seinen Füßen den Boden berührt. Ohne Technik, die sich gezielt um diese Informationen bemüht, verfügen bipedale Roboter hingegen nicht über dieses Wissen. Ihnen muss mit
entsprechenden Sensoren bewusst gemacht werden, ob ihre Füße in Kontakt zum Boden stehen oder nicht. Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Entwicklung und Konstruktion eines Bodenkontaktsensors, der mit Hilfe kapazitiver Messungen eine solche Aussage ermöglicht. Als theoretische Grundlage dient ihm ein Gaussian Mixture Model, welches einem gegebenen Messwert seinen wahrscheinlichsten Zustand, Boden oder Nicht-Boden, zuordnet. Eine dynamische Anpassung des Modells zur Laufzeit trägt physikalischen Veränderungen in der Umwelt Rechnung und beugt einem negativen Einfluss auf die Sensorergebnisse vor. Die Entwicklung und Konstruktion des Sensors erfolgt mit Blick auf die speziellen Anforderungen des Teams FUmanoids, einem studentischen Team für humanoide Fussballroboter an der FU Berlin.

After planning, adequate actions have to be taken. This thesis presents a control architecture for an autonomous model car to achieve a stable and accurate path following behavior. This encompasses a steering controller to drive desired curvatures computed by a pure pursuit algorithm. Additionally, an open-loop controller was implemented to determine a safe speed for driving curves and stopping on the path’s end.

Im jährlich stattfindenden Carolo-Cup treten studentische Teams mit selbstentwickelten autonomen Modellfahrzeugen in verschiedenen Disziplinen gegeneinander an. In der Disziplin "Rundkurs mit Hindernissen" müssen unter anderem auch Kreuzungen erkannt und an diesen angehalten werden. In dieser Arbeit wird eben dieses Erkennen und Verhalten an Kreuzungen behandelt. Zunächst wird die Entwicklungsumgebung und die Grundlagen auf denen diese Arbeit aufbaut beschrieben, anschließend folgt die Problemstellung und es wird analysiert anhand welcher Merkmale eine Kreuzung zu klassifizieren ist. Danach wird ein Ansatz zur Erkennung dieser Merkmale vorgestellt und eine Vorgehensweise entwickelt, die anhand der Erkennung das Verhalten an einer Kreuzung steuert. Abschließend werden Praxiserfahrungen präsentiert und ein Ausblick auf weiterführende Arbeiten gegeben.

Die Honigbiene ist eines der ältesten und wichtigsten Nutztiere der Menschheit. Obwohl das Sozialverhalten von Bienenvölkern gut erforscht ist, gibt es immer noch Aspekte ihres Lebens, die uns Rätsel aufgeben. Um diesen Aspekten auf den Grund zu gehen, entwickelt das das Beesbook-Projekt ein System zum Identifizieren und Verfolgen von Bienen innerhalb ihres Stocks. Dieses System arbeitet mit Graustufenbildern und nutzt schwarz-weiße QR-Code ähnliche Markierungen auf dem Bienentorax, welche dekodiert werden müssen. Hierzu müssen schwarze und weiße Zellen zuverlässig unterschieden werden können.

Die Aufgabe eines Personenzählsystems ist die Ermittlung der Anzahl an vorbeigehenden Personen innerhalb eines zu betrachtenden Bereichs. Die daraus gewonnenen Daten sind vor allem für den Einzelhandel von großer Bedeutung, da so optimale Entscheidungen abhängig der Anzahl an Kunden getroffen werden können. In dieser Bachelorarbeit wird die Entwicklung eines kamerabasierten Personenzählsystems vorgestellt, das ein- und ausgehende Personen separat zählt. Als Grundlage dazu dienen Haar-ähnliche Merkmale, wie sie bereits aus der Gesichtserkennung bekannt sind. Dabei werden Trefferquoten von bis zu 92% bei einer Rate falschen Alarms von unter 7% erreicht.

In this paper, a probabilistic simulator for the upcoming FIFA World Cup is developed. For that, we develop a simulation model that can predict the outcome of a match by calculating a win expectancy for both participating teams based on several rules, that take into account different rating methods and can be arbitrarily weighted and combined by the user. The process of deriving the rules' formulae, if not available, from historical FIFA World Cup matches is described as well as the methods for calculating the probability for a draw and the expected number of goals in a match. Further, the resulting application, which does not only include the program to run the simulation, but also a web front end and a back end, which allow straight-forward user interaction with the simulator, is described.

Diese Bachelorarbeit hat sich zum Ziel gesetzt, das Fisch-Tracking zu verbessern. Es wurde ein Partikelfilter implementiert und eine geeignete Methode entwickelt, eine Stichprobe aus dem Zustandsraum zu bewerten. Dabei würde ein generisches Design die Anwendbarkeit des Filters in anderen verwandten Projekten ermöglichen.

Damit ein autonomer Roboter mit seiner Umwelt kommunizieren kann, benötigt er ein entsprechendes Kommunikationsinterface. Der Anspruch dieser Kommunikation liegt in der Auswertung sensorischer Messdaten oder dem Austausch von Informationen mit einer Basisstation oder anderen Robotern. Im FUB-KIT Projekt geschieht diese Auswertung von Messdaten bislang kabelgebunden über eine serielle Schnittstelle. Das FUmanoids Team nutzt zu diesem Zweck eine drahtlose Kommunikation über WLAN.

Im Rahmen dieser Arbeit wird an diesen Entwicklungsstand angeknüpft, indem die Hardware des FUB-KIT Projektes mit einem seriell ansteuerbaren WLAN-Modul versehen und das Protokoll der FUmanoids adaptiert wird. So können bereits vorhandene Mechanismen zur Auswertung wiederverwendet und erweitert werden.

Da all dies im Rahmen eines eingebetteten Systems geschieht, wird ein besonderes Augenmerk auf Performanz und Redundanzfreiheit gelegt, wobei gleichermaßen die Robustheit des Protokolls und der Software zu beachten sind.

Anfang des 20. Jahrhunderts konnte in Hinsicht auf Zeige- und Ringfingerlänge ein sexueller Dimorphismus beobachtet werden, bei dem der Zeigefinger bei Frauen in der Regel genauso lang oder länger ist als der Ringfinger und  bei Männern kürzer ist. In den 80er Jahren gab es erste Studien, die eine Korrelation zwischen dem Längenverhältnis zwischen Zeige- und Ringfinger (auch 2D:4D-Ratio genannt) und der Konzentration an Androgenen, der man in einem gewissen Zeitraum während der pränatalen Phase ausgesetzt war, aufzeigen. So sind beispielsweise kleinere 2D:4D Fingerlängenverhältnisse ein Indikator für ein erhöhtes Suchtpotential (Alkoholismus, Videospiele, etc.). Manuelles Vermessen der Fingerlängen ist bis dato die etablierte Vorgehensweise. Dabei wird mit einem Flachbettscanner ein Abbild der Handinnenflächen erstellt. Dieses kann entweder mit einer "Linealfunktion"  von Bildverarbeitungsprogrammen oder mit Hilfe eines Lineals am Ausdruck selbst vermessen werden. Um die Zuverlässigleit der Ergebnisse zu erhöhen, werden oftmals mehrere Messungen am selben Patienten durchgeführt. Die Vielzahl an Messungen ist mit einem erhöhten Zeitaufwand verbunden, welcher durch eine vollautomatische Lösung verringert werden soll.

Mit dem Voranschreiten der Technik und dem Entwickeln von immer leitstungsfähigerer Hardware, werden auch die Anforderungen an Programme heutzutage immer größer. Vor allem die 3D-Umgebungen von Spielen und Simulationen sollen immer größeren Anforderungen in Bezug auf Realismus gerecht werden, egal ob es sich dabei um Software für medizinische Scans, Simulationen für beispielsweise Baustellen oder Ausgrabungen oder einfach den neusten Teil einer Spieleserie handelt.

Eine Zielsetzung dabe ist, dass Alles jederzeit verform- bzw. veränderbar sein soll.  Einen - spätestens durch Minecraft populären - Ansatz dafür liefern Voxel (dreidimensionale Pixel), bei denen die Umgebung in eine Voxelgitterstruktur unterteilt wird, wo sich nach Bedarf jeder einzelne Voxel aktivieren und deaktivieren lässt, und somit seine Zugehörigkeit zu einer Fläche oder einem Objekt angibt. Im nächsten Kapitel wird noch genauer erläutert, was es mit Voxeln auf sich hat, und wie eine solche Implementierung aussehen kann. Doch im Hinblick auf realistische Ergebnisse stellt sich die Frage: Wie lassen sich aus dieser Struktur realitätsnahe Formen gewinnen? Im Folgenden wird sich die Arbeit mit bekannten Verfahren zur Polygonisierung auseinandersetzen und eigene Ansätze auf deren Basis suchen.

In dieser Arbeit, die im Rahmen des Projektes NeuroCopter entstanden ist, wird ein Verfahren vorgestellt, mit dem sich die Eigenbewegung eines fliegenden Roboters anhand des optischen Flusses rekonstruieren lässt. Als Sensor wird eine handelsübliche Kamera verwendet. Im Gegensatz zu den meisten ähnlichen Verfahren in der Robotik wird dabei vollständig auf weitere Sensoren wie Gyrsokope oder Accelerometer verzichtet.

Das Verfahren verwendet ein künstliches neuronales Netz und bildet die Grundlage für die Implementierung von neuromorphen Navigationsmodellen im Projekt NeuroCopter.

Although honeybees with their complex social structure and behaviour are well researched, many details of colony bottom up organization is still unknown. Therefore a tag system is developed to track and identify hundreds of bees inside their hive and investigate individual worker behaviour. This tag system consists of the recording setup, the tags and the respective software decoder.   The decoder is evaluated accordingly.

Mit Hilfe dynamischer Systeme werden in der Robotik Objekte der realen Welt modelliert. Diese beinhalten Parameter, die unmittelbaren Einfluss auf die Güte der Modelle haben. In der Domäne von humanoiden Fußball spielenden Robotern werden damit u.a. Ball und Hindernisse, wie beispielsweise das Tor und gegnerische Spieler und nicht zuletzt auch die Selbstlokalisierung des Roboters umgesetzt.

Für die Modelle des Teams FUmanoid wurden die Parameter bislang manuell justiert, was einen zeitwändigen Prozess darstellt. In dieser Arbeit wird am Beispiel des auf einem erweiteren Kalman Filter basierenden Ballmodells gezeigt, dass die Paramteroptimierung solcher Modelle automatisierbar ist und auch bessere Ergebnisse liefert.

Zur Optimierung wurde ein Optimierungsframework implementiert, welches Partikelschwarmoptimierung (PSO), eine stochastische, populationsbasierte Metaheuristik aus der Kategorie Schwarmintelligenz, verwendet. Mit Hilfe des Frameworks lassen sich vergleichbar gute Parametersätze wie die manuell justierten in kurzer Zeit aber auch bessere bei längerer Ausführung bestimmen. Dank der Parallelisierung des Frameworks konnte eine bis zu 30-fache Beschleunigung des Optimierungsprozesses erreicht werden. Das Framework wurde in einer eigens entwickelten Clusterumgebung mit bis zu 11 Knoten und 67 CPU-Kernen getestet.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass PSO erfolgreich auf die Bestimmung von Ballmodel-Parameter angewendet werden kann und wirft die Frage auf, ob eine Optimierung der Hindernismodell- und Selbstlokaliserungsparameter ebenfalls erreicht werden kann.

Im Projekt Archaeocopter wurde stets immer wieder nach einer Anwendung gefragt, welche die Büroarbeit sowie die Vorbereitung an den eigentlichen Flugtagen erleichtert. In diesem Rahmen setzt diese Bachelorarbeit an, da sie zum Einen aus einer Checkliste und zum Anderen aus einem Flugrouteneditor besteht. Die Checkliste, welche rechtlich notwendige Daten sowie auch Hinweise zur Vorbereitung des Fluges enthält bzw. abfragt und in einem weiterverwendbaren Dateiformat abspeichert, ersetzt viele Dokumente, die schwierig in der Aufbewahrung und Betreuung sind. Des Weiteren soll diese Checkliste eine Übersicht über die aktuellen Flugkonstellationen z.B. welcher Pilot mit welchem Multicopter zu welchem Zweck unterwegs ist, geben.

Der Flugrouteneditor ermöglicht eine neue Variante der Kommunikation zwischen den Piloten und dem Archäologen in diesem Projekt. Mit diesem Editor kann direkt festgelegt werden, welche Orte beflogen werden sollen sowie jene, die nicht beflogen werden dürfen.

*Für eine digitale Version der Arbeit bitte Kontakt zum Autor aufnehmen: Michael.Kmoch@fu-berlin.de*