Wissens- und sensorbasierte geometrische Rekonstruktion
Möchte man herausfinden, wo sich bestimmte Objekte innerhalb eines gegebenen Raumes aufhalten könnten, so bleibt einem zunächst nur die Antwort "Irgendwo im gegebenen Raum". Erst mit Hilfe zusätzlicher Informationen, wie beispielsweise Sensordaten oder Eigenschaften der bestimmten Objekte oder der Umwelt im gegebenen Raum, lassen sich die möglichen Aufenthaltsorte einschränken, indem man solche Bereiche des Raumes ausschließt, in denen sich keines der bestimmten Objekte aufhalten kann. Sind beispielsweise Menschen die bestimmten Objekte und deren mögliche Aufenthaltsorte innerhalb einer Roboter-Arbeitszelle von Interesse, dann muss man ohne weitere Informationen in der gesamten Roboter-Arbeitszelle Menschen vermuten. Unter der Voraussetzung, dass sich ein Mensch nicht in soliden Objekten der Umwelt aufhalten kann, reduzieren sich die möglichen Aufenthaltsorte innerhalb des gegebenen Raumes. Sensoren können verwendet werden, um freie Bereiche innerhalb der Roboter-Arbeitszelle zu erfassen, um damit die möglichen Aufenthaltsorte weiter einzugrenzen. Ein anderer Aspekt könnte das Minimalvolumen der bestimmten Objekte berücksichtigen, um so Regionen bei Unterschreitung dieses Minimalvolumens zu verwerfen, in denen zuvor Menschen vermutet werden mussten. Weitere Aspekte zur Eingrenzung möglicher Aufenthaltsorte stellen beispielsweise die Berücksichtigung von Farben, Distanzen, Geschwindigkeiten, Gewichten etc. dar. Ziel dieser Arbeit ist die automatisierte, computerbasierte Lösung des obigen Problems, nämlich die Bestimmung und geometrische Beschreibung möglicher Aufenthaltsorte bestimmter Objekte innerhalb eines gegebenen Raumes unter Nutzung von Wissen und Sensoren. Es wird dabei gefordert, dass die geometrische Beschreibung - im Folgenden als geometrische Rekonstruktion bezeichnet - konservativ sein muss, d.h. die bestimmten Objekte innerhalb des gegebenen Raumes dürfen nicht aus der Rekonstruktion herausragen. Das Problem wird zunächst allgemein im n-dimensionalen euklidischen Raum modelliert. Dieses Modell kann als Rahmenwerk angesehen werden, welches die konsistente Integration von Wissen und Sensoren erlaubt, um eine geometrische Rekonstruktion zu bestimmen. Unterschiedliches Wissen und unterschiedliche Sensoren werden exemplarisch integriert und diskutiert. Basierend auf dem allgemein eingeführten Modell wird eine Implementierung für einen dreidimensionalen Voxelraum abgeleitet. Besondere Aufmerksamkeit ist bei der Verwendung diskreter Datenstrukturen erforderlich, um die Konservativität der resultierenden geometrischen Rekonstruktion zu gewährleisten. Ein Prototyp wurde versuchsweise im industriellen Umfeld in einem Mensch/Roboter-Koexistenz-Szenario in Zusammenarbeit mit einem deutschen Automobilhersteller eingesetzt. Das Robotersystem nutzt die berechneten geometrischen Rekonstruktionen, um die Geschwindigkeit des Roboterarms bei Annäherung an einen Menschen zu reduzieren. Ein weiteres Experiment diente der quantitativen Untersuchung der resultierenden geometrischen Rekonstruktionen in einem vergleichbaren Aufbau. Die verbleibende Anzahl an Voxeln der geometrischen Rekonstruktionen beläuft sich im Durchschnitt über alle Zeitpunkte der im Experiment betrachteten Sequenz auf etwa 1,22% bezüglich aller Voxel innerhalb des gegebenen Raumes. Im direkten Vergleich dazu verbleiben bei einer einfachen Multi-Kamera-Rekonstruktion, welche "Occlusion Masks" zur Behandlung von sichtverdeckenden Hindernissen nutzt, durchschnittlich etwa 9,62% der Gesamtanzahl an Voxeln innerhalb des gegebenen Raumes. Die wissens- und sensorbasierte geometrische Rekonstruktion besteht also durchschnittlich aus etwa 12,7% der Voxel gegenüber dem einfachen Ansatz, welcher "Occlusion Masks" nutzt und beschreibt damit die bestimmten Objekte wesentlich exakter.
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