diff --git a/.vscode/ltex.hiddenFalsePositives.de-DE.txt b/.vscode/ltex.hiddenFalsePositives.de-DE.txt
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 {"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\QJan Wille 1535115 Bachelorarbeit [Video-basierte Erkennung von Fahrspurmarkierungen auf mobilen Robotern]Video-basierte Erkennung von Fahrspurmarkierungen auf mobilen Robotern 12.09.2022 Prof. Dr.-Ing. Hanno Homann Prof. Dr.-Ing. Martin Mutz\\E$"}
 {"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\Q[r] LaneDetector:driverAssistanceSystems\\E$"}
 {"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\QAußerdem wird eine Grauwert-Version erzeugt und diese als /img/gray veröffentlicht, was hier aber nicht gezeigt ist.\\E$"}
+{"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\QDazu wird das ROS Robot Operating System genutzt und die einzelnen Programmteile als ROS-Dummies angelegt.\\E$"}
+{"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\QDie ermittelten Informationen können bei Bedarf an andere Dummies weiter gegeben werden.\\E$"}
+{"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\QDes Weiteren wird versucht, die Performance durch eine eigene Umsetzung des Dummies weiter zu verbessern.\\E$"}
+{"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\QDadurch kann das Kamerabild zwischen den Dummies als ROS Message ROS-Message ausgetauscht werden.\\E$"}
diff --git a/Bachelorarbeit.pdf b/Bachelorarbeit.pdf
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Binary files a/Bachelorarbeit.pdf and b/Bachelorarbeit.pdf differ
diff --git a/chap/abstract.tex b/chap/abstract.tex
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@@ -1,3 +1,22 @@
 \begin{abstract}
-	\todo[inline]{kommt als letztes}
+	Im Rahmen dieser Bachelorarbeit erfolgt die Implementierung eines Algorithmus zur automatischen Erkennung von Fahrspurmarkierungen. Dieser wird
+	auf einem \gls{JetBot} Roboter eingesetzt und analysiert den Livebild-Datenstrom der darauf installierten Kamera.
+
+	Dazu wird das \glslink{ROS}{\emph{Robot Operating System}} genutzt und die einzelnen Programmteile als \glslink{ROS Node}{ROS-Node} angelegt. Dadurch kann
+	das Kamerabild zwischen den \glspl{ROS Node} als \glslink{ROS Message}{ROS-Message} ausgetauscht werden.
+
+	Da das Kamerabild radiale und tangentiale Verzerrungen aufweist, wird eine intrinsische Kamera-Kalibrierung durchgeführt. Die ermittelten
+	Kalibrierung-Ergebnisse werden in einer \gls{ROS Node} angewendet jedes Bild zu entzerren.
+
+	% Zusätzlich werden die extrinsischen Kalibrierdaten des Roboters bemessen und dokumentiert. Mit diesen können Rückschlüsse über die
+	% \gls{Welt-coords} aus den \gls{Bild-coords} einer gefundenen Fahrspurmarkierung gezogen Werden.
+
+	Auf den korrigierten Bilder wird die eigentliche Erkennung durchgeführt. Der Algorithmus dafür wird in \gls{python} entwickelt und erprobt. Zur
+	Optimierung der Performance wird die \gls{ROS Node} in \gls{C++} implementiert.
+
+	Des Weiteren wird versucht, die Performance durch eine eigene Umsetzung des \glspl{canny} weiter zu verbessern. Dies führt aber zu einer
+	Verschlechterung und wird daher verworfen.
+
+	Die erstellten Programme erreichen die notwendige Performance und können in Echtzeit auf dem Bilddatenstrom arbeiten. Die ermittelten
+	Informationen können bei Bedarf an andere \glspl{ROS Node} weiter gegeben werden.
 \end{abstract}