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In der Welt der 3D-Engines gewinnt die Großbildprojektion immer höherer Auflösungen zunehmend an Bedeutung. Ins Besondere im Simulations- und Entertainmentbreich werden die Anforderungen vor allem an die Projektion immer vielseitiger. In der vorliegenden Arbeit soll es nun darum gehen, eine in der 3D-Render-Engine Unity erzeugte 3D-Szene auf eine vertikal zylindrisch gekrümmte Projektionsfläche zu ermöglichen. Dabei handelt es sich um den Fahrsimulator der Fakultät Kraftfahrzeugtechnik der Westsächsischen Hochschule Zwickau. Für jenen Anwendungsfall muss dies ohne Verzerrungen vor allem im Randbereich der Darstellung geschehen, um so eine realistische und realitätsgetreue Darstellung der Umwelt zu ermöglichen. Als Ziel soll eine bessere Geschwindigkeitswahrnehmung, sowie eine geringe "Motion-Sickness" auftreten.
In der folgenden Abhandlung geht es im wesentlichen um die Evaluation des Intenta S-2000 3D-Vision Sensor. Dieser Smart-Sensor basiert auf einem Stereokamera-Sensorsystem und erlaubt die Erfassung der dreidimensionalen Umgebung und die Erkennung von Objekten und Personen, sowie Ereignissen in dieser. Hierfür berechnet er sich aus den beiden Stereobildern eine 3D-Punktwolke, welche die Umgebung abbildet. Anhand dieser Daten können dann, je nach Anwendungsfall und Konfiguration der Software des Sensors, verschiedene Detektionsaufgaben ausgeführt werden. Angefangen bei einfachem Tracking, also Personen- bzw. Objektverfolgung, über Personenzählung, bis hin zu Verhaltensanalyse reichen die Anwendungsmöglichkeiten. Jedoch erzeugen solche komplexe Anwendungsmöglichkeiten auch Probleme bei der Evaluierung. Die bisher verwendete Tool-Kette ist den vielfältigen Möglichkeiten und auch der großen Testdatenmenge aus vielerlei Gründen nicht mehr gewachsen. Die Evaluation soll in Zukunft automatisch anhand vorgegebener Referenzdaten und abhängig vom Anwendungsfall erfolgen. Als Ergebnis dessen sollen qualitative Einschätzungen der verschiedenen Trackerrevisionen anhand ausgewählter und aussagekräftiger Metriken erzeugt werden, um etwaige Probleme nach Revisionsänderungen bzw. Konfigurationsänderungen zu erkennen. Auch die Qualität der Tracking-Algorithmen über den Entwicklungsverlauf soll darüber vergleichbar gemacht werden und dementsprechend die Wirksamkeit der Änderungen nachweisbar zu machen.