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Gegenstand der vorliegenden Arbeit ist die Implementierung und Laufzeitoptimierung von Bildverarbeitungsalgorithmen in OpenCL. Es wird untersucht, wie viel Zeit die Algorithmen zur Bearbeitung von Bildern in Anspruch nehmen und wie stark diese gedrosselt werden kann. Dabei werden verschiedene Speicherbereiche von GPUs und unterschiedliche
Rechenmethoden hinsichtlich ihrer Performance beleuchtet. Die Laufzeit der jeweiligen Programmversion wird gemessen, den anderen Varianten gegenübergestellt und ausgewertet. Aus der Untersuchung geht hervor, dass die Laufzeiten der Programme auf bis zu einem Drittel der unbearbeiteten Algorithmen gesenkt werden können.
Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit dem Entwurf eines Algorithmus für das selbstständige Fahren eines Roboterfahrzeugs von einem Start- zu einem Zielpunkt innerhalb eines begrenzten Raumes unter Zuhilfenahme von neuronalen Netzen zur Kameradatenauswertung. Dabei soll der Fokus auf die Behandlung von Umfeld-Änderungen liegen. Ebenfalls wird die Implementierung für das Modellfahrzeug "JetRacer" beschrieben.