Driver assistance systems are common usage in newer vehicles and even autonomous cars are advancing further and further each year. Both are intended to help make car travel more secure. Be it warning the driver of getting too close to a car in front of him, giving a signal when crossing the side lane or parking automatically to avoid bumping into a parked car. Autonomous trucks are even driving on the highway in Nevada, USA.

One very essential yet basic feature of autonomous cars is determining the path to take to get from where they are to the target location, preferably without touching any obstacle in the way. This can be done using any one of numerous algorithms. I am going to compare two of those to determine an efficient and stable way to calculate paths without coming into contact with other obstacles.

Using a path finding algorithm for a basic maneuver as parking could be construed as overdoing, as parking is a relatively simple procedure. Yet it does bring advantages compared to a static procedure that executes the parking once the car gets into the right starting position. Probably the most important advantage is that the behaviour of the car is more flexible. All it needs to park is find an appropriate parking spot with enough space to maneuver in without touching any surroundings.

That way it does not matter what kind of parking space is being used. Whether it is parallel parking, horizontal or diagonal. As soon as the spot is found, the appropriate path will be calculated and the car parks without incident.

Der Bienentanz stellt ein einzigartiges Kommunikationssystem unter Insekten dar. Sammlerinnen können ihren Artgenossen mit diesem Tanz informationen zu potentiellen Nahrungsquellen mitteilen. Der deutlich erkennbare Ablauf erlaubt es, dass einzelne Tänzerinnen auf wiederkehrende Muster beim Tanzen untersucht werden können. Unterschiede des Tanzverhaltens zwischen einzelnen Bienen könnten auf individuelle Persönlichkeiten zurückgeführt werden.

Bereits 2007 wurde ein Programm zur Erfassung von Bienentänzen unter der Leitung von Prof. Rojas und Dr. Landgraf entwickelt. Mit dessen Hilfe wurden im darauf folgendem Jahr Aufnahmen vo Bienentänzen getrackt. Als Teil dieser Arbeit habe ich die aus dem Tracking resultierenden Daten auf konsistente Unterschiede im Verhalten einzelner Bienen untersucht. Des weiteren habe ich einen Algorithmus entwickelt, der eine mögliche Verbesserung des automatischen Trackens darstellt.

In dieser Arbeit wird ein Verfahren vorgestellt und detailliert beschrieben, mit welchem es möglich ist, aus einem Eingabebild ein impressionistisch aussehendes Ausgabebild im Stil des Malers Leonid Afremov zu erzeugen. Dieses Verfahren verwendet als Grundlage ein initiales Clustering des Bildes und nutzt die Größe, Form und Ausrichtung der Cluster, um die passende Pinselstrich-Art zu wählen und um die Attribute der Pinselstriche zu bestimmen. Ähnlich wie auf Afremovs Bildern werden, je nach erwünschtem Detailgrad in einer Bildregion, entweder kleine und simple oder große und mehrfarbige Pinselstriche eingesetzt. Zum Schluss werden die Ergebnisse mit einem statistischen Mittel validiert.

Das Detektieren und Tracken von Tieren in Fischschwärmen ist wichtige Voraussetzung zum Auswerten des Verhaltens. Diese Arbeit beschreibt die Implementierung eines Partikelfilters innerhalb der Biotracker-Applikation, eines Open-Source-Frameworks des Biorobotics-Lab. Zum Verarbeiten der Bilder wurde die OpenCV-Bibliothek verwendet. Beim Entwurf wurde Wert darauf gelegt, mit geringem Programmieraufwand auch beliebige andere bewegte Objekte in Videos detektieren zu können. Es wurden außerdem verschiedene Bewertungsfunktionen zum Detektieren von Fischen implementiert und ausgewertet.

Autonomes Fahren ist in der heutigen Zeit ein hochaktuelles Thema. Die TU Braunschweig veranstaltet jedes Jahr den Carolo-Cup, einen Wettbewerb bei dem Studenten autonome Modellfahrzeuge im Maßstab 1:10 bauen und programmieren. Um an den verschiedenen Disziplinen des Carolo-Cup teilnehmen zu können, muss als Grundfunktionalität die Fahrspur  vom Fahrzeug gehalten werden können. Diese Aufgabe besteht aus drei Teilaufgaben: Als Erstes ist die Erkennung und Modellierung von Linien durchzuführen. Danach erfolgt die Unterscheidung zwischen Fahrbahnmarkierungen, Fehlern und anderen Straßenmarkierungen. Im Anschluss daran muss ein Pfad bestimmt werden, der vom Fahrzeug abgefahren wird. Im Rahmen dieser Arbeit wurde eine Fahrspurerkennung mit SequenitalRANSAC und deren Bewertung durch Punktvalidierung implementiert.

Bees perform a waggle dance to advertise food locations to follow bees. This dance encodes a lot of different information, including distance and direction from hive to food source. Decoding this dance has been the subject of study for longer thatn the past five decades. In order to study dance properties detection and decoding of a dance had to be done by hand. The Waggle Dance Detector offered the first automated real-time detection and decoding of dances. This thesis delivers an improved approach to dance orientation decoding for the Waggle Dance Detector.

Im Rahmen des Projekts BeesBook werden ID-Tags und Bienen-Thoraxen  durch Bildverarbeitung erkannt. Diese Detektionen sollen zu Tracks zusammengefügt werden, wobei Fehler der Dekodierung ausgeglichen werden müssen. Dafür wurden die Fehler der Dekodierungen gegenüber Ground-Truth-Daten analysiert, um systematische Fehler aufzudecken und bei der Track-Findung berücksichtigen zu können.

Desweiteren wurde ein Modell entwickelt, das die probabilistische Bewertung eines Tracks und seine Zuordnung zu einer Tag-ID ermöglicht.

In dieser Arbeit  wird eine Anpassung des Module-Frameworks der BerlinUnited-FUmanoids vorgestellt. Dabei wird als Erstes eine effizientere Berechnung der Abhängigkeiten der Module vorgestellt. Durch das Aufstellen eines Graphen, mit den Modulen als Knoten und den Abhängigkeiten zwischen den Modulen als Kanten, kann darauf eine Tiefensuche ausgeführt werden. Durch die Tiefensuche  lassen sich zyklische Abhängigkeiten feststellen, welche dann mit Hilfe des Dijkstra-Algorithmus ausgegeben werden.

Im zweiten Teil der Anpassung wird das Framework dahingehend geändert, dass es möglich ist, mehrere Module parallel auszuführen. Durch eine Topologische Sortierung werden zur Laufzeit die Module ausgeführt, bei denen die Vorbedingungen erfüllt sind. Die Module, die ausgeführt werden können, werden dann nach dem FIFO-Prinzip ausgeführt. Eine Erweiterung der parallelen Ausführung ist, die Module nach dem Longest-Job-First-Prinzip auszuführen. Dabei werden die Laufzeiten der Module gespeichert und eine Durchschnittslaufzeit berechnet.

Am Ende werden die Ausführungszeiten der sequentiellen Ausführung, der parallelen Ausführung mit First-Come-First-Served und der parallelen Ausführung mit Longest-Job-First miteinander verglichen.

Autonome Fahrzeuge sind Robotersysteme, die eine Vielzahl von komplexen Aufgaben bewältigen müssen, um selbstständig am Straßenverkehr teilnehmen zu können. Eine davon ist das Erkennen und Verfolgen von Fahrspuren. Diese Arbeit beschreibt die Implementierung einer Fahrspurerkennung für ein autonomes Modellfahrzeug mit einer omnidirektionalen Kamera, welches im jährlich stattfindenden Carolo-Cup-Wettbewerb zum Einsatz kommt und dort auf einer simulierten Landstraße verschiedene Disziplinen bestehen muss. Der in der Arbeit vorgestellte Ansatz basiert auf einer schon vorhandenen Kantenerkennung. Es wird beschrieben, wie mithilfe des RANSAC-Algorithmus und der newtonschen Polynominterpolation aus den Kanten der Spurmarkierungen Polynome 2. Grades modelliert werden und wie aus diesen ein Modell der rechten Fahrspurmitte gewonnen wird. Des weiteren wird gezeigt, wie dieses Modell unter Verwendung der vorhandenen Regel-Architektur in das Fahrverhalten integriert wird.

Spiele in der heutigen Zeit sollen abwechslungsreiche, herausfordernde und interessante Level besitzen. Die Erstellung solcher Level erfordert meist mehrere Entwickler. In dieser Arbeit wird der rhythmusbasierte Levelgenerator für 2D-Plattformer von Smith et al. vorgestellt und um Multiwege erweitert. Bei der Erweiterung werden zunächst zwei Ansätze modelliert, wie Multiwege aussehen und in ein Level integriert werden können. Anschließend werden die von Smith et al. verwendeten prozeduralen Methoden um diese Ansätze ergänzt.

Das Konzept von Smith et al. und die Erweiterung um Multiwege sind in einem 2D-Plattformerspiel "Kitty's Adventure" umgesetzt und erprobt worden.

Die FUmanoids sind autonome, humanoide Fußballroboter der Freien Universität Berlin, die als primären Sensor zur Wahrnehmung ihrer Umgebung eine am Kopf montierte Kamera verwenden. Um die Menge an nützlicher erfasster Information über diesen Sensor zu erhöhen, bietet es sich an, den Kopf zu bewegen, so dass nach Möglichkeit vor allem relevante Information mit der Kamera erfasst wird.

Diese Arbeit beschreibt die Implementierung einer aktivenn Kopf-Steuerung auf Basis einer Entropie-Karte, welche aus dem Weltmodell des Roboters konstruiert wird, mit dem Ziel, den erwarteten Informations-Gewinn bei einer Kopfbewegung zu maximieren und untersucht die Möglichkeiten und Probleme, die mit diesem Ansatz einhergehen.

Hydrophonaufnahmen können mit Matlab oder GNU Octave automatisiert auf bestimmte Signale analysiert werden, die zur Verhaltensanalyse von Welsen und anderen Fischen beitragen und so ihre Bioakustik sowie Einfluss von anthopogenem Lärm genauer untersuchen. Weiterhin können verschiedene Eigenschaften der Signale Rückschlüsse auf ihre Funktion und akustische Kommunikation der Wassertiere zulassen.