Selbstfahrendes-Auto-im-Modell

Selbst das vereinfachte System, welches für uns Menschen sehr einfach zu erkennen und zu lösen ist, ist für den Computer immer noch sehr kompliziert. Es wäre möglich modernste Ansätze der Bilderkennung und viel Rechenleistung aufzuwenden, um dieses Problem zu lösen. Dies würde aber nur zu einer Anwendung fremder Lösungen führen, ohne dass man die Ansätze und Probleme wirklich verstehen würde. Aus dieser Problemstellung entstand die Frage, ob dieses Problem lösbar ist auch wenn man die Rechenleistung der verwendeten Computer einschränkt. Ich verwende zwei Einplatinencomputer, die durch ihre Grösse bereits bei der Wahl der Komponenten stark eingeschränkt sind. Alle Aufgaben werden nur auf zwei Einplatinencomputer verteilt, genauer gesagt einem Raspberry Pi 3 B+ (ca. Grösse einer Kreditkarte) und einem Raspberry Pi Zero W (65mm × 30mm). Der Raspberry Pi 3 ist mit seinen 1.4 GHz schneller als der Raspberry Pi Zero mit einer Taktfrequenz von nur 1 GHz. Meine Hypothese lautet, dass es möglich ist diese Aufgabe mit zwei Einplatinencomputer zu lösen. Bilderkennung wird mehr Ressourcen bzw. Zeit benötigen, als Pfadfindung. Das Ziel der Arbeit ist also den Roboter nur mit Informationen von einem von Einplatinencomputer analysierten Bild aus der Vogelperspektive aus dem Labyrinth an den Rand des Bildes fahren zu lassen.