471 research outputs found

    From Chirps to Random-FM Excitations in Pulse Compression Ultrasound Systems

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    Pulse compression is often practiced in ultrasound Non Destructive Testing (NDT) systems using chirps. However, chirps are inadequate for setups where multiple probes need to operate concurrently in Multiple Input Multiple Output (MIMO) arrangements. Conversely, many coded excitation systems designed for MIMO miss some chirp advantages (constant envelope excitation, easiness of bandwidth control, etc.) and may not be easily implemented on hardware originally conceived for chirp excitations. Here, we propose a system based on random-FM excitations, capable of enabling MIMO with minimal changes with respect to a chirp-based setup. Following recent results, we show that random-FM excitations retain many advantages of chirps and provide the ability to frequency-shape the excitations matching the transducers features.Comment: 4 pages, 4 figures. Post-print from conference proceedings. Note that paper in conference proceedings at http://dx.doi.org/10.1109/ULTSYM.2012.0117 has some rendering issue

    Spatio-Temporal Encoding in Medical Ultrasound Imaging

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    Efficient algorithms and data structures for compressive sensing

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    Wegen der kontinuierlich anwachsenden Anzahl von Sensoren, und den stetig wachsenden Datenmengen, die jene produzieren, stößt die konventielle Art Signale zu verarbeiten, beruhend auf dem Nyquist-Kriterium, auf immer mehr Hindernisse und Probleme. Die kürzlich entwickelte Theorie des Compressive Sensing (CS) formuliert das Versprechen einige dieser Hindernisse zu beseitigen, indem hier allgemeinere Signalaufnahme und -rekonstruktionsverfahren zum Einsatz kommen können. Dies erlaubt, dass hierbei einzelne Abtastwerte komplexer strukturierte Informationen über das Signal enthalten können als dies bei konventiellem Nyquistsampling der Fall ist. Gleichzeitig verändert sich die Signalrekonstruktion notwendigerweise zu einem nicht-linearen Vorgang und ebenso müssen viele Hardwarekonzepte für praktische Anwendungen neu überdacht werden. Das heißt, dass man zwischen der Menge an Information, die man über Signale gewinnen kann, und dem Aufwand für das Design und Betreiben eines Signalverarbeitungssystems abwägen kann und muss. Die hier vorgestellte Arbeit trägt dazu bei, dass bei diesem Abwägen CS mehr begünstigt werden kann, indem neue Resultate vorgestellt werden, die es erlauben, dass CS einfacher in der Praxis Anwendung finden kann, wobei die zu erwartende Leistungsfähigkeit des Systems theoretisch fundiert ist. Beispielsweise spielt das Konzept der Sparsity eine zentrale Rolle, weshalb diese Arbeit eine Methode präsentiert, womit der Grad der Sparsity eines Vektors mittels einer einzelnen Beobachtung geschätzt werden kann. Wir zeigen auf, dass dieser Ansatz für Sparsity Order Estimation zu einem niedrigeren Rekonstruktionsfehler führt, wenn man diesen mit einer Rekonstruktion vergleicht, welcher die Sparsity des Vektors unbekannt ist. Um die Modellierung von Signalen und deren Rekonstruktion effizienter zu gestalten, stellen wir das Konzept von der matrixfreien Darstellung linearer Operatoren vor. Für die einfachere Anwendung dieser Darstellung präsentieren wir eine freie Softwarearchitektur und demonstrieren deren Vorzüge, wenn sie für die Rekonstruktion in einem CS-System genutzt wird. Konkret wird der Nutzen dieser Bibliothek, einerseits für das Ermitteln von Defektpositionen in Prüfkörpern mittels Ultraschall, und andererseits für das Schätzen von Streuern in einem Funkkanal aus Ultrabreitbanddaten, demonstriert. Darüber hinaus stellen wir für die Verarbeitung der Ultraschalldaten eine Rekonstruktionspipeline vor, welche Daten verarbeitet, die im Frequenzbereich Unterabtastung erfahren haben. Wir beschreiben effiziente Algorithmen, die bei der Modellierung und der Rekonstruktion zum Einsatz kommen und wir leiten asymptotische Resultate für die benötigte Anzahl von Messwerten, sowie die zu erwartenden Lokalisierungsgenauigkeiten der Defekte her. Wir zeigen auf, dass das vorgestellte System starke Kompression zulässt, ohne die Bildgebung und Defektlokalisierung maßgeblich zu beeinträchtigen. Für die Lokalisierung von Streuern mittels Ultrabreitbandradaren stellen wir ein CS-System vor, welches auf einem Random Demodulators basiert. Im Vergleich zu existierenden Messverfahren ist die hieraus resultierende Schätzung der Kanalimpulsantwort robuster gegen die Effekte von zeitvarianten Funkkanälen. Um den inhärenten Modellfehler, den gitterbasiertes CS begehen muss, zu beseitigen, zeigen wir auf wie Atomic Norm Minimierung es erlaubt ohne die Einschränkung auf ein endliches und diskretes Gitter R-dimensionale spektrale Komponenten aus komprimierten Beobachtungen zu schätzen. Hierzu leiten wir eine R-dimensionale Variante des ADMM her, welcher dazu in der Lage ist die Signalkovarianz in diesem allgemeinen Szenario zu schätzen. Weiterhin zeigen wir, wie dieser Ansatz zur Richtungsschätzung mit realistischen Antennenarraygeometrien genutzt werden kann. In diesem Zusammenhang präsentieren wir auch eine Methode, welche mittels Stochastic gradient descent Messmatrizen ermitteln kann, die sich gut für Parameterschätzung eignen. Die hieraus resultierenden Kompressionsverfahren haben die Eigenschaft, dass die Schätzgenauigkeit über den gesamten Parameterraum ein möglichst uniformes Verhalten zeigt. Zuletzt zeigen wir auf, dass die Kombination des ADMM und des Stochastic Gradient descent das Design eines CS-Systems ermöglicht, welches in diesem gitterfreien Szenario wünschenswerte Eigenschaften hat.Along with the ever increasing number of sensors, which are also generating rapidly growing amounts of data, the traditional paradigm of sampling adhering the Nyquist criterion is facing an equally increasing number of obstacles. The rather recent theory of Compressive Sensing (CS) promises to alleviate some of these drawbacks by proposing to generalize the sampling and reconstruction schemes such that the acquired samples can contain more complex information about the signal than Nyquist samples. The proposed measurement process is more complex and the reconstruction algorithms necessarily need to be nonlinear. Additionally, the hardware design process needs to be revisited as well in order to account for this new acquisition scheme. Hence, one can identify a trade-off between information that is contained in individual samples of a signal and effort during development and operation of the sensing system. This thesis addresses the necessary steps to shift the mentioned trade-off more to the favor of CS. We do so by providing new results that make CS easier to deploy in practice while also maintaining the performance indicated by theoretical results. The sparsity order of a signal plays a central role in any CS system. Hence, we present a method to estimate this crucial quantity prior to recovery from a single snapshot. As we show, this proposed Sparsity Order Estimation method allows to improve the reconstruction error compared to an unguided reconstruction. During the development of the theory we notice that the matrix-free view on the involved linear mappings offers a lot of possibilities to render the reconstruction and modeling stage much more efficient. Hence, we present an open source software architecture to construct these matrix-free representations and showcase its ease of use and performance when used for sparse recovery to detect defects from ultrasound data as well as estimating scatterers in a radio channel using ultra-wideband impulse responses. For the former of these two applications, we present a complete reconstruction pipeline when the ultrasound data is compressed by means of sub-sampling in the frequency domain. Here, we present the algorithms for the forward model, the reconstruction stage and we give asymptotic bounds for the number of measurements and the expected reconstruction error. We show that our proposed system allows significant compression levels without substantially deteriorating the imaging quality. For the second application, we develop a sampling scheme to acquire the channel Impulse Response (IR) based on a Random Demodulator that allows to capture enough information in the recorded samples to reliably estimate the IR when exploiting sparsity. Compared to the state of the art, this in turn allows to improve the robustness to the effects of time-variant radar channels while also outperforming state of the art methods based on Nyquist sampling in terms of reconstruction error. In order to circumvent the inherent model mismatch of early grid-based compressive sensing theory, we make use of the Atomic Norm Minimization framework and show how it can be used for the estimation of the signal covariance with R-dimensional parameters from multiple compressive snapshots. To this end, we derive a variant of the ADMM that can estimate this covariance in a very general setting and we show how to use this for direction finding with realistic antenna geometries. In this context we also present a method based on a Stochastic gradient descent iteration scheme to find compression schemes that are well suited for parameter estimation, since the resulting sub-sampling has a uniform effect on the whole parameter space. Finally, we show numerically that the combination of these two approaches yields a well performing grid-free CS pipeline

    Channel Estimation and ICI Cancelation in Vehicular Channels of OFDM Wireless Communication Systems

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    Orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) scheme increases bandwidth efficiency (BE) of data transmission and eliminates inter symbol interference (ISI). As a result, it has been widely used for wideband communication systems that have been developed during the past two decades and it can be a good candidate for the emerging communication systems such as fifth generation (5G) cellular networks with high carrier frequency and communication systems of high speed vehicles such as high speed trains (HSTs) and supersonic unmanned aircraft vehicles (UAVs). However, the employment of OFDM for those upcoming systems is challenging because of high Doppler shifts. High Doppler shift makes the wideband communication channel to be both frequency selective and time selective, doubly selective (DS), causes inter carrier interference (ICI) and destroys the orthogonality between the subcarriers of OFDM signal. In order to demodulate the signal in OFDM systems and mitigate ICIs, channel state information (CSI) is required. In this work, we deal with channel estimation (CE) and ICI cancellation in DS vehicular channels. The digitized model of the DS channels can be short and dense, or long and sparse. CE methods that perform well for short and dense channels are highly inefficient for long and sparse channels. As a result, for the latter type of channels, we proposed the employment of compressed sensing (CS) based schemes for estimating the channel. In addition, we extended our CE methods for multiple input multiple output (MIMO) scenarios. We evaluated the CE accuracy and data demodulation fidelity, along with the BE and computational complexity of our methods and compared the results with the previous CE procedures in different environments. The simulation results indicate that our proposed CE methods perform considerably better than the conventional CE schemes

    Compressive Sensing and Its Applications in Automotive Radar Systems

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    Die Entwicklung in Richtung zu autonomem Fahren verspricht, künftig einen sicheren Verkehr ohne tödliche Unfälle zu ermöglichen, indem menschliche Fahrer vollständig ersetzt werden. Dadurch entfällt der Faktor des menschlichen Fehlers, der aus Müdigkeit, Unachtsamkeit oder Alkoholeinfluss resultiert. Um jedoch eine breite Akzeptanz für autonome Fahrzeuge zu erreichen und es somit eines Tages vollständig umzusetzen, sind noch eine Vielzahl von Herausforderungen zu lösen. Da in einem autonomen Fahrzeug kein menschlicher Fahrer mehr in Notfällen eingreifen kann, müssen sich autonome Fahrzeuge auf leistungsfähige und robuste Sensorsysteme verlassen können, um in kritischen Situationen auch unter widrigen Bedingungen angemessen reagieren zu können. Daher ist die Entwicklung von Sensorsystemen erforderlich, die für Funktionalitäten jenseits der aktuellen advanced driver assistance systems eingesetzt werden können. Dies resultiert in neuen Anforderungen, die erfüllt werden müssen, um sichere und zuverlässige autonome Fahrzeuge zu realisieren, die weder Fahrzeuginsassen noch Passanten gefährden. Radarsysteme gehören zu den Schlüsselkomponenten unter der Vielzahl der verfügbaren Sensorsysteme, da sie im Gegensatz zu visuellen Sensoren von widrigen Wetter- und Umgebungsbedingungen kaum beeinträchtigt werden. Darüber hinaus liefern Radarsysteme zusätzliche Umgebungsinformationen wie Abstand, Winkel und relative Geschwindigkeit zwischen Sensor und reflektierenden Zielen. Die vorliegende Dissertation deckt im Wesentlichen zwei Hauptaspekte der Forschung und Entwicklung auf dem Gebiet der Radarsysteme im Automobilbereich ab. Ein Aspekt ist die Steigerung der Effizienz und Robustheit der Signalerfassung und -verarbeitung für die Radarperzeption. Der andere Aspekt ist die Beschleunigung der Validierung und Verifizierung von automated cyber-physical systems, die parallel zum Automatisierungsgrad auch eine höhere Komplexität aufweisen. Nach der Analyse zahlreicher möglicher Compressive Sensing Methoden, die im Bereich Fahrzeugradarsysteme angewendet werden können, wird ein rauschmoduliertes gepulstes Radarsystem vorgestellt, das kommerzielle Fahrzeugradarsysteme in seiner Robustheit gegenüber Rauschen übertrifft. Die Nachteile anderer gepulster Radarsysteme hinsichtlich des Signalerfassungsaufwands und der Laufzeit werden durch die Verwendung eines Compressive Sensing-Signalerfassungs- und Rekonstruktionsverfahrens in Kombination mit einer Rauschmodulation deutlich verringert. Mit Compressive Sensing konnte der Aufwand für die Signalerfassung um 70% reduziert werden, während gleichzeitig die Robustheit der Radarwahrnehmung auch für signal-to-noise-ratio-Pegel nahe oder unter Null erreicht wird. Mit einem validierten Radarsensormodell wurde das Rauschradarsystem emuliert und mit einem kommerziellen Fahrzeugradarsystem verglichen. Datengetriebene Wettermodelle wurden entwickelt und während der Simulation angewendet, um die Radarleistung unter widrigen Bedingungen zu bewerten. Während eine Besprühung mit Wasser die Radomdämpfung um 10 dB erhöht und Spritzwasser sogar um 20 dB, ergibt sich die eigentliche Begrenzung aus der Rauschzahl und Empfindlichkeit des Empfängers. Es konnte bewiesen werden, dass das vorgeschlagene Compressive Sensing Rauschradarsystem mit einer zusätzlichen Signaldämpfung von bis zu 60 dB umgehen kann und damit eine hohe Robustheit in ungünstigen Umwelt- und Wetterbedingungen aufweist. Neben der Robustheit wird auch die Interferenz berücksichtigt. Zum einen wird die erhöhte Störfestigkeit des Störradarsystems nachgewiesen. Auf der anderen Seite werden die Auswirkungen auf bestehende Fahrzeugradarsysteme bewertet und Strategien zur Minderung der Auswirkungen vorgestellt. Die Struktur der Arbeit ist folgende. Nach der Einführung der Grundlagen und Methoden für Fahrzeugradarsysteme werden die Theorie und Metriken hinter Compressive Sensing gezeigt. Darüber hinaus werden weitere Aspekte wie Umgebungsbedingungen, unterschiedliche Radararchitekturen und Interferenz erläutert. Der Stand der Technik gibt einen Überblick über Compressive Sensing-Ansätze und Implementierungen mit einem Fokus auf Radar. Darüber hinaus werden Aspekte von Fahrzeug- und Rauschradarsystemen behandelt. Der Hauptteil beginnt mit der Vorstellung verschiedener Ansätze zur Nutzung von Compressive Sensing für Fahrzeugradarsysteme, die in der Lage sind, die Erfassung und Wahrnehmung von Radarsignalen zu verbessern oder zu erweitern. Anschließend wird der Fokus auf ein Rauschradarsystem gelegt, das mit Compressive Sensing eine effiziente Signalerfassung und -rekonstruktion ermöglicht. Es wurde mit verschiedenen Compressive Sensing-Metriken analysiert und in einer Proof-of-Concept-Simulation bewertet. Mit einer Emulation des Rauschradarsystems wurde das Potential der Compressive Sensing Signalerfassung und -verarbeitung in einem realistischeren Szenario demonstriert. Die Entwicklung und Validierung des zugrunde liegenden Sensormodells wird ebenso dokumentiert wie die Entwicklung der datengetriebenen Wettermodelle. Nach der Betrachtung von Interferenz und der Koexistenz des Rauschradars mit kommerziellen Radarsystemen schließt ein letztes Kapitel mit Schlussfolgerungen und einem Ausblick die Arbeit ab.Developments towards autonomous driving promise to lead to safer traffic, where fatal accidents can be avoided after making human drivers obsolete and hence removing the factor of human error. However, to ensure the acceptance of automated driving and make it a reality one day, still a huge amount of challenges need to be solved. With having no human supervisors, automated vehicles have to rely on capable and robust sensor systems to ensure adequate reactions in critical situations, even during adverse conditions. Therefore, the development of sensor systems is required that can be applied for functionalities beyond current advanced driver assistance systems. New requirements need to be met in order to realize safe and reliable automated vehicles that do not harm passersby. Radar systems belong to the key components among the variety of sensor systems. Other than visual sensors, radar is less vulnerable towards adverse weather and environment conditions. In addition, radar provides complementary environment information such as target distance, angular position or relative velocity, too. The thesis ad hand covers basically two main aspects of research and development in the field of automotive radar systems. One aspect is to increase efficiency and robustness in signal acquisition and processing for radar perception. The other aspect is to accelerate validation and verification of automated cyber-physical systems that feature more complexity along with the level of automation. After analyzing a variety of possible Compressive Sensing methods for automotive radar systems, a noise modulated pulsed radar system is suggested in the thesis at hand, which outperforms commercial automotive radar systems in its robustness towards noise. Compared to other pulsed radar systems, their drawbacks regarding signal acquisition effort and computation run time are resolved by using noise modulation for implementing a Compressive Sensing signal acquisition and reconstruction method. Using Compressive Sensing, the effort in signal acquisition was reduced by 70%, while obtaining a radar perception robustness even for signal-to-noise-ratio levels close to or below zero. With a validated radar sensor model the noise radar was emulated and compared to a commercial automotive radar system. Data-driven weather models were developed and applied during simulation to evaluate radar performance in adverse conditions. While water sprinkles increase radome attenuation by 10 dB and splash water even by 20 dB, the actual limitation comes from noise figure and sensitivity of the receiver. The additional signal attenuation that can be handled by the proposed compressive sensing noise radar system proved to be even up to 60 dB, which ensures a high robustness of the receiver during adverse weather and environment conditions. Besides robustness, interference is also considered. On the one hand the increased robustness towards interference of the noise radar system is demonstrated. On the other hand, the impact on existing automotive radar systems is evaluated and strategies to mitigate the impact are presented. The structure of the thesis is the following. After introducing basic principles and methods for automotive radar systems, the theory and metrics of Compressive Sensing is presented. Furthermore some particular aspects are highlighted such as environmental conditions, different radar architectures and interference. The state of the art provides an overview on Compressive Sensing approaches and implementations with focus on radar. In addition, it covers automotive radar and noise radar related aspects. The main part starts with presenting different approaches on making use of Compressive Sensing for automotive radar systems, that are capable of either improving or extending radar signal acquisition and perception. Afterwards the focus is put on a noise radar system that uses Compressive Sensing for an efficient signal acquisition and reconstruction. It was analyzed using different Compressive Sensing metrics and evaluated in a proof-of-concept simulation. With an emulation of the noise radar system the feasibility of the Compressive Sensing signal acquisition and processing was demonstrated in a more realistic scenario. The development and validation of the underlying sensor model is documented as well as the development of the data-driven weather models. After considering interference and co-existence with commercial radar systems, a final chapter with conclusions and an outlook completes the work

    Novel Approaches for Nondestructive Testing and Evaluation

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    Nondestructive testing and evaluation (NDT&E) is one of the most important techniques for determining the quality and safety of materials, components, devices, and structures. NDT&E technologies include ultrasonic testing (UT), magnetic particle testing (MT), magnetic flux leakage testing (MFLT), eddy current testing (ECT), radiation testing (RT), penetrant testing (PT), and visual testing (VT), and these are widely used throughout the modern industry. However, some NDT processes, such as those for cleaning specimens and removing paint, cause environmental pollution and must only be considered in limited environments (time, space, and sensor selection). Thus, NDT&E is classified as a typical 3D (dirty, dangerous, and difficult) job. In addition, NDT operators judge the presence of damage based on experience and subjective judgment, so in some cases, a flaw may not be detected during the test. Therefore, to obtain clearer test results, a means for the operator to determine flaws more easily should be provided. In addition, the test results should be organized systemically in order to identify the cause of the abnormality in the test specimen and to identify the progress of the damage quantitatively

    Semi-discrete iteration methods in x-ray tomography

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    The goal of computerized tomography is to gain knowledge about the inner structure of an object by non-invasive resp.~non-destructive measurements. Therefore, X-rays are sent through the object to be inspected and the decrease in intensity of the rays after leaving the object is measured. Despite a large number of extensively studied methods for the reconstruction of the measured data exists, they can only be used to a limited extent in many practical applications due to non-regular measurement geometries or incomplete data. For the systematic investigation of this problem, iterative methods based on a semi-discrete operator model are proposed. These methods, in particular the semi-discrete Landweber-Kaczmarz method and the semi-discrete Kaczmarz method, are investigated in a general setting for solving systems of linear operator equations. Subsequently, the presented methods are applied to the reconstruction problem in CT and verified by numerical simulations with synthetic and measured data. Particularly Voxel and generalized Kaiser-Bessel window functions (Lewitt-Blobs) are investigated as possible basis functions. Finally, the incorporation of a priori information in the operator model is considered and the SART (Simultaneous Algebraic Reconstruction Technique) is discussed as a special case of the semi-discrete iteration methods.The goal of computerized tomography is to gain knowledge about the inner structure of an object by non-invasive resp.~non-destructive measurements. Therefore, X-rays are sent through the object to be inspected and the decrease in intensity of the rays after leaving the object is measured. Despite a large number of extensively studied methods for the reconstruction of the measured data exists, they can only be used to a limited extent in many practical applications due to non-regular measurement geometries or incomplete data. For the systematic investigation of this problem, iterative methods based on a semi-discrete operator model are proposed. These methods, in particular the semi-discrete Landweber-Kaczmarz method and the semi-discrete Kaczmarz method, are investigated in a general setting for solving systems of linear operator equations. Subsequently, the presented methods are applied to the reconstruction problem in CT and verified by numerical simulations with synthetic and measured data. Particularly Voxel and generalized Kaiser-Bessel window functions (Lewitt-Blobs) are investigated as possible basis functions. Finally, the incorporation of a priori information in the operator model is considered and the SART (Simultaneous Algebraic Reconstruction Technique) is discussed as a special case of the semi-discrete iteration methods.Das Ziel der Computertomographie (CT) ist es, durch nicht-invasives bzw. zerstörungsfreies Messen Erkenntnisse über die innere Struktur eines Objekts zu gewinnen. Dabei werden Röntgenstrahlen durch das zu inspizierende Objekt geschickt und die Intensitätsabnahme der Strahlen nach Verlassen des Objekts gemessen. Trotz einer Vielzahl an umfassend untersuchten Methoden zur Rekonstruktion der gemessenen Daten, können diese in vielen praktischen Anwendungen aufgrund nicht-regulärer Messgeometrien oder unvollständigen Daten nur begrenzt eingesetzt werden. Zur systematischen Untersuchung dieser Problemstellung werden in dieser Arbeit iterative Verfahren auf der Basis eines semi-diskreten Operatormodells vorgestellt. Diese Verfahren, im Speziellen das semi-diskrete Landweber-Kaczmarz Verfahren und das semi-diskrete Kaczmarz Verfahren, werden zunächst in einem allgemeinen Rahmen zur Lösung von Systemen linearer Operatorgleichungen untersucht. Anschließend werden die vorgestellten Verfahren auf das Rekonstruktionsproblem in der CT angewandt und durch numerische Simulationen mit synthetischen und gemessenen Daten verifiziert. Dabei werden speziell Voxel und verallgemeinerte Kaiser-Bessel Fensterfunktionen (Lewitt-Blobs) als mögliche Basisfunktionen untersucht. Abschließend wird die Einbeziehung von a priori Informationen in das Operatormodell betrachtet und das SART (Simultaneous Algebraic Reconstruction Technique) als Spezialfall der semi-diskreten Iterationsverfahren diskutiert.Das Ziel der Computertomographie (CT) ist es, durch nicht-invasives bzw. zerstörungsfreies Messen Erkenntnisse über die innere Struktur eines Objekts zu gewinnen. Dabei werden Röntgenstrahlen durch das zu inspizierende Objekt geschickt und die Intensitätsabnahme der Strahlen nach Verlassen des Objekts gemessen. Trotz einer Vielzahl an umfassend untersuchten Methoden zur Rekonstruktion der gemessenen Daten, können diese in vielen praktischen Anwendungen aufgrund nicht-regulärer Messgeometrien oder unvollständigen Daten nur begrenzt eingesetzt werden. Zur systematischen Untersuchung dieser Problemstellung werden in dieser Arbeit iterative Verfahren auf der Basis eines semi-diskreten Operatormodells vorgestellt. Diese Verfahren, im Speziellen das semi-diskrete Landweber-Kaczmarz Verfahren und das semi-diskrete Kaczmarz Verfahren, werden zunächst in einem allgemeinen Rahmen zur Lösung von Systemen linearer Operatorgleichungen untersucht. Anschließend werden die vorgestellten Verfahren auf das Rekonstruktionsproblem in der CT angewandt und durch numerische Simulationen mit synthetischen und gemessenen Daten verifiziert. Dabei werden speziell Voxel und verallgemeinerte Kaiser-Bessel Fensterfunktionen (Lewitt-Blobs) als mögliche Basisfunktionen untersucht. Abschließend wird die Einbeziehung von a priori Informationen in das Operatormodell betrachtet und das SART (Simultaneous Algebraic Reconstruction Technique) als Spezialfall der semi-diskreten Iterationsverfahren diskutiert

    Visual Navigation for Robots in Urban and Indoor Environments

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    As a fundamental capability for mobile robots, navigation involves multiple tasks including localization, mapping, motion planning, and obstacle avoidance. In unknown environments, a robot has to construct a map of the environment while simultaneously keeping track of its own location within the map. This is known as simultaneous localization and mapping (SLAM). For urban and indoor environments, SLAM is especially important since GPS signals are often unavailable. Visual SLAM uses cameras as the primary sensor and is a highly attractive but challenging research topic. The major challenge lies in the robustness to lighting variation and uneven feature distribution. Another challenge is to build semantic maps composed of high-level landmarks. To meet these challenges, we investigate feature fusion approaches for visual SLAM. The basic rationale is that since urban and indoor environments contain various feature types such points and lines, in combination these features should improve the robustness, and meanwhile, high-level landmarks can be defined as or derived from these combinations. We design a novel data structure, multilayer feature graph (MFG), to organize five types of features and their inner geometric relationships. Building upon a two view-based MFG prototype, we extend the application of MFG to image sequence-based mapping by using EKF. We model and analyze how errors are generated and propagated through the construction of a two view-based MFG. This enables us to treat each MFG as an observation in the EKF update step. We apply the MFG-EKF method to a building exterior mapping task and demonstrate its efficacy. Two view based MFG requires sufficient baseline to be successfully constructed, which is not always feasible. Therefore, we further devise a multiple view based algorithm to construct MFG as a global map. Our proposed algorithm takes a video stream as input, initializes and iteratively updates MFG based on extracted key frames; it also refines robot localization and MFG landmarks using local bundle adjustment. We show the advantage of our method by comparing it with state-of-the-art methods on multiple indoor and outdoor datasets. To avoid the scale ambiguity in monocular vision, we investigate the application of RGB-D for SLAM.We propose an algorithm by fusing point and line features. We extract 3D points and lines from RGB-D data, analyze their measurement uncertainties, and compute camera motion using maximum likelihood estimation. We validate our method using both uncertainty analysis and physical experiments, where it outperforms the counterparts under both constant and varying lighting conditions. Besides visual SLAM, we also study specular object avoidance, which is a great challenge for range sensors. We propose a vision-based algorithm to detect planar mirrors. We derive geometric constraints for corresponding real-virtual features across images and employ RANSAC to develop a robust detection algorithm. Our algorithm achieves a detection accuracy of 91.0%
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