Semiautomatische OpenStreetMap-Kartierung mit einem Segway Personentransporter

Automotive
Art: Studienarbeit / Bachelorarbeit
Status: abgeschlossen
Themen-Schwerpunkt: Digitale Karten, Situationsinterpretation, Benutzeroberfläche

Rahmen

Am FZI Forschungszentrum Informatik wird ein Assistenzsystem zur semiautomatischen Kartierung mit Hilfe eines Segway Personentransporters entwickelt. Der Segway ist ausgestattet mit einer Videokamera zur Umfelderkennung und einem GPS-Sensor zur Positionsbestimmung. Ferner ist ein Laptop mit Touchscreen montiert.
Während der Fahrt werden Verkehrszeichen erkannt, die in Zukunft in OpenStreetMap übernommen werden sollen. Ein doppeltes Eintragen soll automatisch erkannt und verhindert werden. Ein Benutzer soll damit die Kartierung durch Bestätigung bzw. Korrektur von Systemvorschlägen erledigen können.

Deine Aufgaben

Die Funktionalität zur Erkennung von Verkehrszeichen ist auf dem Segway bereits umgesetzt. Dieses bestehende System soll um das Laden von OpenStreetMap Karten erweitert werden. Zur Feststellung, ob erkannte Verkehrszeichen bereits kartiert sind, sollen die Kartendaten und die aktuelle GPS Position verwendet werden. Von diesen Daten ausgehend sollen bereits existierende Markov Logic Networks zur Entscheidungsfindung eingesetzt werden.
Um dem Benutzer eine komfortable Kartierung zu ermöglichen, soll im Rahmen der Arbeit eine Benutzeroberfläche mit Qt Quick entwickelt werden. Alle einzutragenden Verkehrszeichen sollen dem Benutzer auf Anfrage zusammen mit der Aufnahmesituation präsentiert werden. Der Benutzer soll darauf basierend Korrekturen vornehmen können.

Dein Profil

Du studierst Informatik am KIT oder der Hochschule Karlsruhe und möchtest eine interessante Studien- bzw. Bachelorarbeit durchführen. Du bringst Kenntnisse in der Programmierung (idealerweise C++) mit. Linux-Kenntnisse und Erfahrungen mit XML, JavaScript und Qt sind von Vorteil, aber keine Voraussetzung.

Interesse?

Weitere Details können gerne bei Dennis Nienhüser erfragt werden.
Tel.: 9654-206,
E-Mail: Diese E-Mail-Adresse ist gegen Spam-Bots geschützt, Sie müssen Javascript aktivieren, damit Sie sie sehen können
oder am besten persönlich (nach Terminabsprache):
Haid-und-Neu-Str. 5a, Raum 3.0.21.