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Erkennung der relativen Position eines Fahrzeuges zum Fahrstreifen mittels Frontkamera-Bilder
(2017)
Diese Bachelorarbeit befasst sich mit der Ermittlung der Position eines Fahrzeugs relativ zur Straße bzw. der eigenen Fahrspur auf der Basis von Bilddaten. Das Videomaterial wird von einer nach vorn gerichteten GoPro4-Kamera aufgenommen, die auf dem Dachgepäckträger des Fahrzeugs montiert ist. Diese Rohdaten werden zunächst für die Weiterverarbeitung aufbereitet. Danach werden verschiedene Ansätze zur Erkennung der Fahrstreifen getestet und gegeneinander aufgewogen. Unter der Nutzung des Oberflächenframeworks Qt 5.7 und der Bildverarbeitungsbibliothek OpenCV wird eine Software entwickelt, welche auf Basis des aufbereiteten Videomaterials eine Fahrspurerkennung ermöglicht. Die analysierte Straßengeometrie kann dabei für die Weiterverarbeitung abgespeichert werden. Dadurch wird unter anderem ermöglicht, dass die Fahrstrecke für einen Fahrsimulator virtuell nachgebildet werden kann.
Diese Arbeit beschäftigt sich mit der IT-Architekturentwicklung für E-Bike/Pedelec-
Anwendungen im Internet der Dinge. Diese domänenspezifische Architektur wird mit Hilfe der Referenzarchitektur, Internet of Things - Architecture (IoT-A) entwickelt. Die IoT-A soll es ermöglichen, IoT-Systeme für eine Vielzahl von Anwendungen zu entwerfen. Die Arbeit soll die Frage klären, ob sich mit der IoT-A konkrete IoT-Architekturen für E-Bike-Anwendungsfälle entwickeln lassen bzw. ob dabei alle E-Bike-spezifischen Anforderungen erfüllt werden. Dafür soll ein Anwendungsfall der Pendix GmbH (https://pendix.de/, Stand: 31.12.2018) prototypisch implementiert werden. Der nachrüstbare Antrieb von Pendix soll mit entsprechenden Technologien ausgestattet werden, die es ermöglichen, die
aktuelle Position und Geschwindigkeit des Pedelec zu bestimmen. Diese Daten sollen mit Hilfe einer geeigneten Funktechnologie an einen Applikationsserver zur Speicherung und Weiterverarbeitung übertragen werden. Außerdem soll über diese redundante Messung der Geschwindigkeit die indirekt gemessene Geschwindigkeit über den Raddrehzahlsensor des Antriebs überprüft werden können. Dadurch werden Manipulationen des Drehzahlsignals erkannt. Im Rahmen dieser Arbeit soll die IoT-Architektur für diesen Anwendungsfall prototypisch implementiert werden. Dabei wird sich hauptsächlich auf die Grundfunktionalitäten, wie die Kommunikation zwischen IoT-Gerät und Applikationsserver, fokussiert.