Auf dem Gebiet der autonomen Robotik haben Wettkämpfe im Roboterfußball Relevanz als Standardproblem gewonnen. Hierbei soll koordiniertes Verhalten technischer Systeme in einer dynamischen Umgebung demonstriert werden. Die vorliegende Arbeit leistet Beiträge zur Objektlokalisierung und zur Lageregelung für Roboter der RoboCup Small Size League. Im ersten Teil der Arbeit wird ein segmentorientiertes Bildverarbeitungssystem für die Objektlokalisierung vorgestellt. Das System zeichnet sich durch hohe Verarbeitungsgeschwindigkeit und Robustheit aus. Zur Interpretation der detektierten Segmente als Objektpositionen wird ein Regressionsverfahren genutzt. Im zweiten Teil der Arbeit werden die Begrenzungen der Stellgrößen des Roboters als lineares Optimierungsproblem modelliert. Hiermit wird ein Lageregeler realisiert. Um Kollisionen zu vermeiden, wird dieser in Kombination mit einem Pfadplaner eingesetzt. Als Funktionsnachweis des Gesamtsystems werden Torschüsse ausgeführt.
In the field of autonomous robotics the competitions in robot soccer have gainedrelevance as benchmark. The key aspect of these competitions is theaccomplishment of coordinated behaviour of technical systems in a dynamicalenvironment. This thesis presents contributions to the object localisation andposition control of RoboCup Small Size League robots. The first part of this thesis covers implementation essentials of a segmentoriented image processing system for object localisation. The image processingsoftware yields high processing speed and robustness. The system utilises anexternally provided static classificator. The classificator is generalisingtraining data via approximated discrete voronoi decomposition of the RGB-colourspace. Labeled training data is required for the generation of thisclassificator. This data should be obtained by an algorithm which uses minimalprior knowledge. Therefore, the clustering algorithms DBSCAN and k-means and thefeature extraction algorithm RANSAC are applied. The evaluation of thesealgorithms results in the necessity of user labeled data. The Helmert transformis used for interpretation of the detected segments as object positions. In the second part of this thesis a position control loop is introduced. Thefocus of the issue are the limits of system input and state. The limits ofsystem input are caused by stiction/friction of rest and electrically producibletorques. They are described by means of a multibody model of the robot. Thisdescription is transferred into a linear optimisation problem. Thus as therobot's capability of acceleration as the appropriate configuration of driveforces is obtained. This model is utilised by velocity and position controllers.As the controlled robots must not collide, geometric constraints limit thesystem's state. This problem is coped by application of a path planner. Theplanner utilises the A*-algorithm to find the shortest path in a navigationgraph. Variants of the navigation graph are implemented by a visibility graphand an adaptive rasterisation based on quadtrees. For verification of the totalsystem, the path planner is used in a reactive behaviour framework which enablesthe robot to score.