Banner: 3D Rekonstruktion - Wissens- und sensorbasierte geometrische Rekonstruktion

Projektbeschreibung: 3D Rekonstruktion

Automatisiertes Versteckspiel

Frage: "Wo ist er/sie/es denn?" → Antwort: "Einfach überall dort nachschauen, wo er/sie/es sein könnte!" Was einem Menschen recht leicht fällt - gezielt suchen -, ist für einen Computer eine Herausforderung, deren nähere Betrachtung lohnenswert ist.


Beispielanwendung: Mensch/Roboter-Kooperation - Mensch und Roboter ein Team
Die Anwendung

Das Mensch/Roboter-Team

Industrieroboter sind aufgrund ihrer schnellen und komplexen Bewegungsabläufe gefährlich für den Mensch. Deswegen dürfen sie nur hinter Absperrungen eingesetzt werden. Da man sich aber von der Mensch/Roboter-Koexistenz und -Kooperation gegenüber einer Vollautomatisierung einen großen Nutzen verspricht, werden seit einer Weile Konzepte entwickelt, die es erlauben, Mensch und Roboter näher rücken zu lassen. Zu diesen Konzepten zählen beispielsweise schwächere, und damit ungefährliche Roboter, oder Roboter mit einer auf der Oberfläche angebrachten künstlichen Haut zur Kollisionserkennung und zusätzlich schützender Polsterung.

Dem Roboter Augen zu verleihen, sodass er seine Umgebung optisch wahrnehmen kann, ist die diesem Projekt zugrunde liegende Motivation. Denn erst wenn das Robotersystem weiß, wo sich ein Mensch potenziell befindet, kann es entsprechend vorsichtig auf diesen reagieren.


3D Rekonstruktion: Geometrische Rekonstruktion eines Menschen
Das Prinzip

Vorbild Mensch

Wenn wir etwas suchen, dann haben wir eine recht genaue Vorstellung von den Eigenschaften des Gesuchten. Und diese Vorstellung machen wir uns meist unbewusst zunutze: Beispielsweise wissen wir von einem Menschen, dass er sich aufgrund von Mindestgröße bzw. Mindestvolumen nicht in einer Schreibtischschublade aufhalten kann. Wir werden ihn also dort nicht suchen. Auch werden wir nicht unmittelbar unter der Zimmerdecke suchen, weil er unter gewöhnlichen Umständen nicht unter der Zimmerdecke schweben wird. Weder wird er aus dem "Nichts" auftauchen können noch wird er sich innerhalb eines soliden Gegenstandes aufhalten können. Und überall, wo wir hinblicken können und er sich dort nicht befindet, wird er auch nicht sein - wenn wir davon ausgehen, dass er nicht unsichtbar ist.

Nach diesem Ausschlussprinzip bleiben am Ende nur noch solche Bereiche übrig, in denen man damit rechnen muss, dass sich dort ein Mensch aufhalten könnte. Sofern man die Möglichkeit hat, müsste man also hier genauer nachschauen.


Kamera: Hintergrund/Vordergrund-Segmentierung (Background-Subtraction)
Die Umsetzung: Sensorik

Mal schauen

Es werden "Augen" benötigt, um die Umwelt wahrnehmen zu können. In der Automatisierung bedeutet das den Einsatz von Sensoren - naheliegenderweise von Kameras, aber auch von allen anderen Sensoren, mit denen man eine An- bzw. Abwesenheit des Gesuchten feststellen kann. Neben den üblichen Farbkameras gibt es heute auch die sehr nützlichen Tiefenkameras, wie beispielsweise die Kinect von Microsoft.

Um Sensorwerte im Raum sinnvoll nutzen zu können, muss der Computer wissen, wo sich die Sensoren überhaupt befinden und was deren Werte aussagen - mit anderen Worten: Die Sensoren müssen kalibriert und in einem gemeinsamen Koordinatensystem registriert werden. Die Erfassung von An- bzw. Abwesenheit des Gesuchten erfordert eine geeignete Verarbeitung der Sensordaten. Bei Farbkameras verwendet man hierfür beispielsweise Background-Subtraction-Verfahren, mit deren Hilfe man den Mensch als Vordergrund erkennt und so den Bildausschnitt in Form von Pixeln findet, auf denen der Mensch abgebildet wird.


Umweltmodellierung: Verschiedene Kugelmodelle eines Roboters
Kombination der Umweltmodellierung mit segmentierten Kamerabildern und anschließender 3D-Rekonstruktion
Die Umsetzung: Wissen

Wissen = Nutzen

Neben den Sensoren spielt das Wissen über die Eigenschaften des Gesuchten und über den Bereich, in dem gesucht wird, eine entscheidende Rolle. Verschiedene Minimal- und Maximalwerte, wie beispielsweise Minimalvolumen, Maximaldistanz zum Boden etc., gehören ebenso wie die geometrische Umwelt selbst dazu. Dieses Wissen ermöglicht den Ausschluss von Bereichen, in denen sich das gesuchte Objekt nicht befinden kann.

Um dynamische Objekte, wie z.B. Roboter effizient berücksichtigen zu können, werden Kugelmodelle genutzt.


Das Ergebnis

Wissens- und sensorbasierte geometrische Rekonstruktion

Das Resultat zeigt, dass sich mit Hilfe von Sensoren und Wissen Bereiche ausfindig machen lassen, in denen gesuchte Objekte enthalten sein können. In einem nach den einschlägigen Normen nicht sicheren, prototypischen, universitären Aufbau wurde das System genutzt, um die Robotergeschwindigkeit in Abhängigkeit von der Entfernung zu Menschen anzupassen.


Das Projekt wurde am Lehrstuhl für Angewandte Informatik III (Robotik und Eingebettete Systeme; Prof. Dr. Dominik Henrich) an der Universität Bayreuth im Rahmen der Promotion von Herrn Dr. Kuhn erfolgreich als Teilprojekt der Sicheren Mensch/Roboter-Koexistenz und -Kooperation durchgeführt. Für mehr Details siehe Dissertation: "Wissens- und sensorbasierte geometrische Rekonstruktion".