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Arbeitsgruppe Wirnitzer, HS Mannheim

Objekterkennung

In diesem Teilprojekt sollen bei der Objekterkennung zwei innovative Schritte begangen werden. Die Objekterkennung soll einerseits informationsoptimiert sein, andererseits aber adaptiv und generisch. Ziel ist die Umsetzung dieser Innovationen in Form der Toolbox OptiIdent. Hierbei sollen neben Standardalgorithmen aus der Bild- und Signalverarbeitung auch neue adaptive Verfahren zum Einsatz kommen.
Informationsoptimierte Objekterkennung bedeutet, dass die von der Sensorik erfassten Daten zu einem sehr frühen Zeitpunkt sensornah auf ein Minimum reduziert werden. Kriterium für die Datenreduktion ist die richtige und echtzeitfähige Objektklassifikation. Die Komplexität des Systems wird durch eine Entscheidungsrückführung reduziert, was zu einem einfacheren und beherrschbareren System führt. Das Konzept wird vom Antragsteller derzeit für die Sensorik in Druckmaschinen angewandt.
Ein Beispiel soll das Vorgehen erläutern. Ein intelligentes Sensorsystem in einem Feldroboter soll Bäume und andere im gleichen Feld arbeitende Roboter unterscheiden. Das Sensorsystem besteht aus einer Farb-Videokamera und einem Ultraschallsensorarray oder einem PMD-Sensor und liefert etwa zehn bis dreißig mal pro Sekunde die Positionen und (falls gewünscht) Geschwindigkeiten aller anwendungsrelevanten Objekte. Sobald die Robotersteuerung die Nützlichkeit einer Information (zum Beispiel ein wichtiges Objekt) bestätigt, versucht das Sensorsystem selbständig eine sensornahe Datenreduktion, ohne die Zuverlässigkeit der Objektklassifikation zu reduzieren. Das Kamerasystem kann hierzu die Orts- und Graustufenauflösung bis hin zur Binärbildverarbeitung reduzieren. Eine weitere Alternative ist die Beschränkung der Verarbeitung auf bestimmte Bildausschnitte. In Ultraschallsensorarrays wurde die sensornahe Datenreduktion bereits sehr erfolgreich erprobt. Durch eine frühzeitige Binarisierung der Signale können Ultraschallkarten heute mit bis zu 10 Bildern pro Sekunde berechnet werden [MWZK02]. Die Informationsoptimierte Objekterkennung wird eng mit dem Arbeitspaket Anytime Tasks der Mannheimer AG Ihme verknüpft.
Um beim Bau eines mobilen Roboters den Aufwand für die Entwicklung der Bildverarbeitungsmodule drastisch zu reduzieren, muss die Objekterkennung adaptiv und generisch sein. Da das Erkennen von Objekten sowohl anwendungsspezifisch als auch kontextabhängig ist, sind die meisten existierenden Systeme sehr spezialisiert und unflexibel. Um Objekterkennungs- und Bildverarbeitungsroutinen wiederverwenden zu können, müssen diese aufgaben- und situationsabhängig zur benötigten Verarbeitungskette zusammengefügt und parametriert werden können. Neben der Fortentwicklung von Bildverarbeitungsroutinen für die kombinierte Verarbeitung von Farb- und Entfernungsbildern, sind diese vor allem auch für modulare Konfigurierbarkeit auszulegen. Hierzu sind strikte Trennungen zwischen dem Kontrollfluß und dem Datenfluß vorzunehmen, so daß Bildverarbeitungskomponenten im Sinne einer "Plug-and-Play" Schnittstelle unter Nutzung einer zentralen Steuerung aufgabenspezifisch zusammengefügt werden können. Definition, Implementie- rung und Test entsprechender Protokolle in enger Zusammenarbeit aller Partner werden wichtige Bestandteile in diesem Arbeitspaket sein.
Eine zentrale, vom Anwendungsentwickler zu erstellende Ontologie, soll verwendet werden, um alle für den Roboter in der aktuellen Anwendung wichtigen Objekte und Szenarien zu beschreiben. Unter Verwendung der Ontologie soll sich die Objekterkennung dann möglichst automatisch an die Anwendung anpassen. Um eine gute Adaptivität der Bilderkennung zu erreichen, sind außerdem adaptive Kalibrierungsmethoden und lernfähige Objektklassifikationsverfahren notwendig. Neuronale Netze oder Bayessche Netze können hier zum Einsatz kommen. Hier ist eine enge Zusammenarbeit mit der AG Ertel geplant.
 
 
 
 
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