Die Wahrnehmung der Umwelt ist eine unentbehrliche Voraussetzung für intelligente Robotik. Das maschinelle Sehen umfasst die Verarbeitung von optischen Daten, wobei in dieser Veranstaltung der Fokus auf Datenstrukturen, Methoden, und auch Herausforderungen des räumlichen Sehens für Roboter liegt. Dies bringt noch einmal besondere Anforderungen mit sich.
Im Laufe des Semesters lernen Sie wichtige Grundlagen des Feldes der 3D Computer Vision kennen. Diese beinhalten:

• Projektionen von 3D auf 2D und zurück, Kameramodelle, Sensorik
• Punktwolken, Voxelraster, K-D Tree, Octtree
• 3D Transformationen, Rotationen, Koordinatensysteme und kinematische Ketten
• Statistik in 3D (plus Rotation), Gütekriterien
• Registrierungsmethoden, Iterative Closest Point/Plane
• 3D Merkmale
• Modellabgleich, RANSAC
• Methode der kleinsten Quadrate, Kalibrierung, Kartierung

In der begleitenden Übung vertiefen Sie diese Grundlagen in der Praxis mit einigen Programmieraufgaben. In einem Miniprojekt können Sie Ihre gewonnenen Fähigkeiten glänzen lassen und tiefer in die faszinierende Welt des maschinellen räumlichen Sehens eintauchen.