@phdthesis{Li,
  type      = {Bachelor Thesis},
  author    = {Shuowen Li},
  title     = {Kontrolle mehrerer Quadrokopter zur Durchf{\"u}hrung einer kooperativen Aktion},
  url       = {https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hbz:1393-opus4-12300},
  pages     = {79},
  abstract  = {In dieser Arbeit wird das Problem der \"Kontrolle mehrerer Quadrokopter zur Durchf{\"u}hrung einer kooperativen Aktion\"diskutiert. Das Hauptproblem dieses Themas ergibt sich aus der Komplexit{\"a}t der Positionsbestimmung und Identifizierung von Quadrokopter, insbesondere in komplexen Umgebungen bei der Durchf{\"u}hrung kooperativer Aktionen. Ziel ist durch Python die Entwicklung eines Verfolgungs- und Steuerungssystems, bei dem einer der Haupt-Quadrokopter (gr{\"u}ne Farbe) von einer Handy-App gesteuert wird und jede beliebige Position anfliegen kann, w{\"a}hrend die anderen Quadrokopter (rot markiert) ihm automatisch folgen und eine bestimmte Formation einhalten, so dass eine Zusammenarbeit m{\"o}glich ist. Diese automatische Verfolgung basiert auf der Positionserfassung des Quadrokopters durch zwei feste Kameras im Raum und der Ausf{\"u}hrung der zugeh{\"o}rigen Algorithmen. Die in diesem Beitrag vorgeschlagene Methode basiert auf der Farbsegmentierung zur Erkennung von Quadrokoptern und zur Bestimmung ihrer Weltkoordinaten mit Hilfe eines konvergenten binokularen Kamerasystems. Durch Anwendung der Stereo-Vision- Matching-Methode, die auf dem Global-Optimum-Algorithmus basiert, wird der Abgleich der Bilder abgeschlossen und die Weltkoordinaten aller Quadrokoptern werden bestimmt. Schlie{\"s}lich folgt der rote Quadrokopter der Bewegung des Hauptquadrokoptern und arbeitet mit ihm zusammen, um die vorgegebene Aufgabe zu erf{\"u}llen. Am Ende dieses Artikels wird deutlich, wie das System entworfen, entwickelt und getestet wurde.},
  language  = {de}
}