{"id":11574,"date":"2019-02-19T10:54:35","date_gmt":"2019-02-19T09:54:35","guid":{"rendered":"https:\/\/php8.plastv.de\/?p=11574"},"modified":"2019-02-19T12:35:21","modified_gmt":"2019-02-19T11:35:21","slug":"bayreuther-forscher-machen-serviceroboter-intelligenter","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/plas.tv\/?p=11574","title":{"rendered":"Bayreuther Forscher machen Serviceroboter intelligenter"},"content":{"rendered":"
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Damit Roboter in Unternehmen und Privathaushalten als zuverl\u00e4ssige Helfer eingesetzt werden k\u00f6nnen, m\u00fcssen sie ihre Umgebung pr\u00e4ziser wahrnehmen und interpretieren, als dies bisher geschieht. Hierf\u00fcr werden an der Universit\u00e4t Bayreuth innovative Techniken auf der Basis m\u00f6glichst sparsamer Rechenkapazit\u00e4ten entwickelt. Mit Kameras ausgestattete Roboter sollen Objekte eindeutig identifizieren und verschiedene r\u00e4umliche Ansichten aufeinander beziehen k\u00f6nnen. Zugleich sollen sie lernen, Sinnzusammenh\u00e4nge in ihrem Arbeitsumfeld zu erkennen und mit den jeweils gew\u00fcnschten Serviceleistungen darauf zu reagieren. Die Forschungsarbeiten werden von der Deutschen Forschungsgemeinschaft gef\u00f6rdert.<\/strong><\/p>\n<\/section>\n

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Die auf dem beweglichen Arm eines Roboters montierte Kamera nimmt dieselbe Szene aus drei unterschiedlichen Perspektiven auf. Fotomontage: Dorian Rohner.<\/p>\n<\/div>\n

Im Projekt \u201eSeLaVi\u201c, das von Prof. Dr. Dominik Henrich am Lehrstuhl f\u00fcr Robotik und Eingebettete Systeme geleitet wird, werden Roboter in die Lage versetzt, auf der Basis von wenigen charakteristischen Bildern zu erkennen, was sich in ihrer Umgebung abspielt. Eine zentrale Rolle spielen dabei Kameras, die wie Augen an den Armen der Roboter befestigt sind. Von den Objekten in ihrer Arbeitsumgebung erzeugen die Kameras Bilder, die in geometrische Modelle \u00fcbersetzt werden. F\u00fcr diese Modelle ist es charakteristisch, dass sie nur wenige, aber repr\u00e4sentative Oberfl\u00e4chenst\u00fccke der Objekte abbilden. Sie hei\u00dfen daher Boundary Representations<\/em> (BReps) und beanspruchen geringere Speicher- und Rechenkapazit\u00e4ten als die Punktwolken oder Dreiecksnetze, die bisher \u00fcblicherweise zur Objekterkennung verwendet werden.<\/p>\n

Die neuartigen Modelle werden mit zus\u00e4tzlichen, in den Kamerabildern enthaltenen Farbinformationen zusammengef\u00fchrt und in einer Datenbank gespeichert. Indem die Roboter neu hinzukommende Kamerabilder mit der Datenbank abgleichen, k\u00f6nnen sie Objekte in ihrer Umgebung fehlerfrei wiedererkennen. Dabei lassen sie sich nicht durch Bewegungen benachbarter Objekte irritieren.<\/p>\n<\/section>\n

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Ver\u00e4nderung einer Szene durch den Menschen bzw. durch den Arm eines Roboters. Foto: Dominik Riedelbauch.<\/p>\n<\/div>\n

Diese F\u00e4higkeit der Roboter bildet die Grundlage f\u00fcr weitere Lernschritte, welche die Sinnzusammenh\u00e4nge zwischen den statischen oder bewegten Objekten in ihrem Arbeitsumfeld betreffen. Roboter sollen diese \u201esemantischen Relationen\u201c verstehen lernen, um dann mit ihren Armen auf zweckm\u00e4\u00dfige Weise in die jeweiligen Szenarien eingreifen zu k\u00f6nnen. Alle diese F\u00e4higkeiten, wie sie derzeit in Bayreuth entwickelt und optimiert werden, k\u00f6nnen auf vielen Gebieten eingesetzt werden \u2013 angefangen von autonomen Servicerobotern bis hin zu Kooperationen zwischen Menschen und Robotern. \u201eDiese Entwicklungen zeigen beispielhaft, wie sich nicht nur die industrielle Arbeitswelt, sondern auch unser Lebensalltag im Zuge der Digitalisierung ver\u00e4ndert. Mit unseren Forschungsarbeiten wollen wir nicht zuletzt dazu beitragen, dass automatisierte Serviceleistungen die Menschen auch in ihren privaten Haushalten entlasten und die t\u00e4gliche Lebensqualit\u00e4t erh\u00f6hen\u201c, sagt Henrich.<\/p>\n<\/section>\n

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Ein Testk\u00f6rper, der in einem CAD-Programm modelliert wurde (li,), und zwei davon aus verschiedenen Blickwinkeln erzeugte, k\u00fcnstlich verrauschte Tiefenbilder (re.). Bilder: Maximilian Sand.<\/p>\n<\/div>\n

Das Projekt \u201eSeLaVi\u201c kn\u00fcpft an ein thematisch verwandtes Bayreuther Forschungsvorhaben an, das ebenfalls von Henrich koordiniert wird. Hier geht es darum, Objekte mittels handgehaltener Tiefenkameras sensorisch zu erfassen und die erzeugten Bilder in CAD-Modelle zu \u00fcbersetzen. Dies soll ebenfalls automatisch geschehen, ohne dass der Benutzer der Kamera ein spezielles Fachwissen ben\u00f6tigt. Um die anfallenden Rechenleistungen gering zu halten, wird getestet, inwieweit niedrige Aufl\u00f6sungen der Bilder schon ausreichen, um anhand der daraus generierten CAD-Modelle Objekte identifizieren zu k\u00f6nnen. Ziel ist es, mit einer vergleichsweise leistungsschwachen Rechen-Hardware r\u00e4umliche Szenarien zu interpretieren, in denen Objekte mit unterschiedlichen Eigenschaften, Formen und Funktionen sinnvoll einander zugeordnet sind. \u201eDie Ergebnisse dieser Forschungsarbeiten sind sehr hilfreich f\u00fcr unsere Weiterentwicklung von Robotern, die zuverl\u00e4ssige Serviceleistungen erbringen sollen, ohne vom Benutzer vertieftes Fachwissen oder hohe Rechnerkapazit\u00e4ten zu verlangen. Wenn die Tiefenkameras vom Arm eines Roboters gehalten werden, k\u00f6nnen sie wie Augen fungieren, die ihm eine zuverl\u00e4ssige Orientierung in seiner Arbeitsumgebung erm\u00f6glichen\u201c, erkl\u00e4rt Projektleiter Henrich.<\/p>\n<\/section>\n

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Prof. Dr. Dominik Henrich, Lehrstuhl f\u00fcr Robotik und Eingebettete Systeme, Universit\u00e4t Bayreuth. Foto: Christian Wi\u00dfler.<\/p>\n<\/div>\n

Weitere Informationen:<\/strong><\/h2>\n

www.ai3.uni-bayreuth.de\/projects\/selavi\/<\/a><\/p>\n<\/section>\n

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Quelle: Uni Bayreuth<\/section>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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