Im berufsbegleitendem Studiengang Informationstechnik & System-Management 2017 wurde eine Software zum Angleichen von 3D-Bildern entwickelt. In intelligenten Fabriken interagieren Menschen mit intelligenten Robotern. 3D-Kameras können verwendet werden um dem Roboter die Möglichkeit zu geben, Menschen zu erkennen. 3D-Kameras besitzen ein beschränktes Sichtfeld. Des Weiteren ist es einer einzelnen Kamera nicht möglich durch Hindernisse hindurch zu sehen. Dies ist aber essentiell, um einen Arbeitsbereich zu jedem Zeitpunkt komplett zu erkennen.
Unsere Lösung für dieses Problem sind zwei Intel D435i 3D-Kameras. Diese wurden mit zwei Kameraschienen an der Decke montiert.
Diese 3D-Kameras geben ein 3D-Bild, eine sogenannte Punktwolke, aus. Beide Bilder sind in ihrer Rotation und ihrem Sichtfeld sehr unterschiedlich. Um den gesamten Arbeitsbereich zu erfassen, müssen die 3D-Bilder so zusammengefügt werden, dass gleiche Objekte in beiden Bildern die selben Koordinaten besitzen. Dieser Vorgang wird als Punktwolken-Registrierung bezeichnet. Dies kann mit dem ICP-Algorithmus (iterative-closest-point), dem de facto Standard bei 3D-Registrierung in Robotik Anwendungen, erreicht werden.
Die Herausforderung lag in der schnellen und genauen Implementierung einer 3D-Registrierung. Verschiedene Algorithmen wurden dazu auf mehreren Datensätzen getestet. Des Weiteren wurden die Auswirkungen verschiedener Filter auf das Endergebnis untersucht.
Wir extrahieren aus zwei Live-Videos jeweils ein 3D-Bild. Diese werden gefiltert und anschließend einander ausgerichtet. Die Informationen zur Ausrichtung müssen nur einmal berechnet werden. Anschließend können diese Informationen auf das Live-Video angewandt werden. Dadurch erreicht unsere Methode eine sehr hohe Geschwindigkeit.
Unsere schnelle und genaue Methode eignet sich beispielsweise für eine Kollisionsvermeidung des Roboters. Dies kann die Sicherheit in Mensch-Roboter Arbeitsplätzen nochmals erhöhen.
Facts:
Typ: Bachelorprojekt
Studiengang: Bachelor Informationstechnik & System-Management
