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\contentsline {figure}{\numberline {1.1}{\ignorespaces Roboter mit Smartphone\relax }}{2}{figure.caption.7}%
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\contentsline {figure}{\numberline {2.1}{\ignorespaces Prinzipielle Darstellung des Reinforcement Learning \cite [400]{Zhou.2021}\relax }}{6}{figure.caption.8}%
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\contentsline {figure}{\numberline {2.2}{\ignorespaces Prinzipielle Darstellung des Generalisierungsfehlers anhand der Modellkomplexität \cite [127]{Goodfellow.2018}\relax }}{7}{figure.caption.9}%
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\contentsline {figure}{\numberline {2.3}{\ignorespaces Prinzipielle Darstellung der k-fach Kreuzvalidierung \cite [135]{Goodfellow.2018} und \cite [207]{Raschka.2018}\relax }}{9}{figure.caption.10}%
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\contentsline {figure}{\numberline {2.4}{\ignorespaces Prinzipielle Darstellung eines k\"unstlichen Neuron \cite [105]{Zhou.2021}\relax }}{12}{figure.caption.11}%
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\contentsline {figure}{\numberline {2.5}{\ignorespaces Prinzipielle Darstellung eines \gls {MLP} \cite [191]{Goodfellow.2018}, \cite [387-389]{Raschka.2018}\relax }}{12}{figure.caption.12}%
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\contentsline {figure}{\numberline {2.6}{\ignorespaces Plot der \gls {ReLU}-Funktion \cite [192]{Goodfellow.2018}\relax }}{14}{figure.caption.13}%
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\contentsline {figure}{\numberline {2.7}{\ignorespaces Plot der Sigmoid-Funktion \cite [391]{Raschka.2018}\relax }}{15}{figure.caption.14}%
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\contentsline {figure}{\numberline {2.8}{\ignorespaces Plot der \gls {ReLU}6-Funktion \cite {Sandler}\relax }}{16}{figure.caption.15}%
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\contentsline {figure}{\numberline {2.9}{\ignorespaces Lernrate mit Warm Up und Cosine Decay\relax }}{20}{figure.caption.16}%
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\contentsline {figure}{\numberline {2.10}{\ignorespaces Darstellung eines CNN nach der LeNet-5-Struktur \cite {Zhou.182017}\relax }}{22}{figure.caption.17}%
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\contentsline {figure}{\numberline {2.11}{\ignorespaces Darstellung der Convolution mit Valid-Padding und Schrittweite 1 \cite [373]{Goodfellow.2018}\relax }}{24}{figure.caption.18}%
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\contentsline {figure}{\numberline {2.12}{\ignorespaces Darstellung des Max-Pooling \cite [500]{Raschka.2018}\relax }}{25}{figure.caption.19}%
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\contentsline {figure}{\numberline {2.13}{\ignorespaces Architektur des \gls {SSD} mit VGG-16 als Basisnetz \cite {Liu.2015}\relax }}{27}{figure.caption.20}%
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\contentsline {figure}{\numberline {2.14}{\ignorespaces Ground Truth Boxen und Standardboxen des \gls {SSD} in den 8x8 und 4x4 Feature Maps \cite {Liu.2015}\relax }}{27}{figure.caption.21}%
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\contentsline {figure}{\numberline {2.15}{\ignorespaces Depthwise Separable Convolution Block \cite {Sandler}\relax }}{29}{figure.caption.22}%
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\contentsline {figure}{\numberline {2.16}{\ignorespaces Bottleneck Depth-Separable Convolution with residuals Block \cite {Sandler}\relax }}{30}{figure.caption.23}%
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\contentsline {figure}{\numberline {2.17}{\ignorespaces Convolution mit Residual Block \cite {He.2015}\relax }}{31}{figure.caption.24}%
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\contentsline {figure}{\numberline {2.18}{\ignorespaces Prinzipdarsellung des Feature Pyramid Network links mit Bottom-up und rechts mit Top-down Pathway \cite {Lin.1292016}\relax }}{32}{figure.caption.25}%
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\contentsline {figure}{\numberline {2.19}{\ignorespaces Darstellung der Area of union / intersection \cite [5]{Arulprakash.2021}\relax }}{34}{figure.caption.27}%
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\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Area of union }}}{34}{subfigure.19.1}%
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\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {Area of intersection }}}{34}{subfigure.19.2}%
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\contentsline {figure}{\numberline {2.20}{\ignorespaces Basisarchitektur des MiDaS \cite {Xian_2018_CVPR}\relax }}{36}{figure.caption.28}%
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\contentsline {figure}{\numberline {2.21}{\ignorespaces Encoder und Decoder in einem CNN \cite {EncoderDecoder7803544}\relax }}{36}{figure.caption.29}%
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\contentsline {figure}{\numberline {2.22}{\ignorespaces Resultate des MiDaS \cite {Ranftl.2019}\relax }}{37}{figure.caption.30}%
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\contentsline {figure}{\numberline {2.23}{\ignorespaces Architektur des PyDNet \cite {Poggi.2018}\relax }}{37}{figure.caption.31}%
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\addvspace {10\p@ }
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\contentsline {figure}{\numberline {3.1}{\ignorespaces Roboter mit Smartphone\relax }}{39}{figure.caption.32}%
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\contentsline {figure}{\numberline {3.2}{\ignorespaces Darstellung der Distanz zur Disparität \cite {PireStereoVision.2012}\relax }}{42}{figure.caption.36}%
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\contentsline {figure}{\numberline {3.3}{\ignorespaces Ergebnisse des Testsets der allgemeinen Türdetektion nach der COCO-Metrik\relax }}{52}{figure.caption.42}%
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\contentsline {figure}{\numberline {3.4}{\ignorespaces Ergebnisse des Testsets der codemanufaktur Türdetektion nach der COCO-Metrik\relax }}{52}{figure.caption.44}%
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\contentsline {figure}{\numberline {3.5}{\ignorespaces Trainings- und Validierungs-Loss der allgemeinen Türdetektion des SSD MobileNet V2 FPNLite 320x320\relax }}{55}{figure.caption.48}%
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\contentsline {figure}{\numberline {3.6}{\ignorespaces Lernkurve nach Cosine Decay und Steps pro Sekunde der allgemeinen Türdetektion des SSD MobileNet V2 FPNLite 320x320\relax }}{55}{figure.caption.49}%
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\contentsline {figure}{\numberline {3.7}{\ignorespaces Ergebnisse der Validierung nach der COCO-Metrik der allgemeinen Türdetektion des SSD MobileNet V2 FPNLite 320x320\relax }}{56}{figure.caption.50}%
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\contentsline {figure}{\numberline {3.8}{\ignorespaces Trainings- und Validierungs-Loss der codemanufaktur Türdetektion des SSD MobileNet V2 FPNLite 320x320\relax }}{57}{figure.caption.51}%
\defcounter {refsection}{0}\relax 
\contentsline {figure}{\numberline {3.9}{\ignorespaces Lernkurve nach Cosine Decay und Steps pro Sekunde der codemanufaktur Türdetektion des SSD MobileNet V2 FPNLite 320x320\relax }}{57}{figure.caption.52}%
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\contentsline {figure}{\numberline {3.10}{\ignorespaces Ergebnisse der Validierung nach der COCO-Metrik der codemanufaktur Türdetektion des SSD MobileNet V2 FPNLite 320x320\relax }}{58}{figure.caption.53}%
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\contentsline {figure}{\numberline {3.11}{\ignorespaces Veranschaulichung der Zielnavigation\relax }}{63}{figure.caption.57}%
\defcounter {refsection}{0}\relax 
\contentsline {figure}{\numberline {3.12}{\ignorespaces Veranschaulichung der Aufteilung der Bitmap zur Hindernisvermeidung\relax }}{65}{figure.caption.58}%
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\contentsline {figure}{\numberline {3.13}{\ignorespaces Zustandsautomat der Roboternavigation\relax }}{68}{figure.caption.60}%
\defcounter {refsection}{0}\relax 
\contentsline {figure}{\numberline {3.14}{\ignorespaces Initialstellung des Roboters für die Zielnavigation\relax }}{72}{figure.caption.62}%
\defcounter {refsection}{0}\relax 
\contentsline {figure}{\numberline {3.15}{\ignorespaces Grafisches Interface der Smartphone-App\relax }}{73}{figure.caption.63}%
\defcounter {refsection}{0}\relax 
\contentsline {figure}{\numberline {3.16}{\ignorespaces Hindernisse der Evaluierung der Hindernisvermeidung ohne Person\relax }}{75}{figure.caption.64}%
\defcounter {refsection}{0}\relax 
\contentsline {figure}{\numberline {3.17}{\ignorespaces Versuchsaufbau der Hindernisvermeidung mit Pflanzenvase als Hindernis\relax }}{76}{figure.caption.65}%
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\contentsline {figure}{\numberline {4.1}{\ignorespaces Detektionen der allgemeinen Türdetektion\relax }}{78}{figure.caption.67}%
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\contentsline {figure}{\numberline {4.2}{\ignorespaces Detektionen der codemanufaktur Türdetektion\relax }}{79}{figure.caption.68}%
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\contentsline {figure}{\numberline {4.3}{\ignorespaces Detektionen der codemanufaktur Türdetektion mit unquantisierten Modell\relax }}{80}{figure.caption.69}%
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\contentsline {figure}{\numberline {4.4}{\ignorespaces Depth Estimation mit MiDaS-Modell\relax }}{81}{figure.caption.70}%
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\contentsline {figure}{\numberline {4.5}{\ignorespaces Depth Estimation mit PyDNet-Modell\relax }}{82}{figure.caption.71}%
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\contentsline {figure}{\numberline {4.6}{\ignorespaces Ergebnisse der Navigation mit codemanufaktur Türdetektion mit MiDaS-Modell\relax }}{83}{figure.caption.73}%
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\contentsline {figure}{\numberline {4.7}{\ignorespaces Ergebnisse der Navigation mit allgemeiner Türdetektion mit MiDaS-Modell\relax }}{83}{figure.caption.75}%
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\contentsline {figure}{\numberline {4.8}{\ignorespaces Ergebnisse der Navigation mit codemanufaktur Türdetektion mit unquantisierten Modell und mit MiDaS-Modell\relax }}{86}{figure.caption.77}%
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