Szenenerkennung in der industriellen Robotik durch eine monokulare beschleunigte Kamera

使用单目加速相机进行工业机器人场景识别

• 批准号: 170354046
• 负责人: Professor Dr.-Ing. Robert Schmitt
• 金额: --
• 依托单位: Forschungsbereich Fertigungsmeßtechnik und Qualitätsmanagement
• 依托单位国家: 德国
• 项目类别: Research Grants
• 财政年份: 2010
• 资助国家: 德国
• 起止时间: 2009-12-31 至 2013-12-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/170354046?language=en
• 关键词: Szenenerkennung; der; industriellen; Robotik; durch

Die Rekonstruktion von Objekttiefeninformationen ist eine wichtige Voraussetzung für viele technische Anwendungen wie 3D-Objekterkennung und -klassifikation, industrielle Qualitätsprüfung, Fahrerassistenzsysteme, Roboterführung oder Satellitenbildauswertung. Bisherige Algorithmen zur 3D-Szenenrekonstruktion sind zeitaufwendig, von hoher Komplexität oder teuer und benötigen einen sehr hohen Aufwand. Die 3D-Rekonstruktion kann oft nicht automatisch ausgeführt werden. Diese Verfahren sind in der Praxis bisher wenig robust und eignen sich deshalb nur bedingt für spezielle Anwendungen. Aufgrund dieser Defizite wird ein neues Verfahren auf der Basis der Theorie der Triangulation entwickelt. Ziel des Forschungsvorhabens ist eine allgemeingültige Erweiterung der Theorie der 3DRekonstruktion auf die Ermittlung der Objekttiefeninformationen mit einer einzelnen, beschleunigt bewegten Kamera. Durch die Beschleunigung der Kamera werden zusätzliche Informationen in die Rekonstruktion der 3D-Strukturen mit einer monokularen Kamera eingebracht und sie stellt sich aus diesem Grund eine erforderliche Voraussetzung für die Rekonstruktion eines bewegenden Objektes dar. Mit der Hilfe eines 6D-Bewegungssensors und einer Smart-Kamera berechnet das Messsystem zur Szenenerkennung die 3D-Tiefeninformationen aus der Kamerapose und den Pixelkorrespondenzen aus dem optischen Fluss der Bildsequenz. Im Hinblick auf das Potenzial zur robusten Bauteilidentifikation, Bauteilmessung und Roboternavigation findet das Verfahren zur 3D-Szenenrekonstruktion ein breites Einsatzgebiet in der industriellen Robotik. Besonders im Bereich der Produktionstechnik, wo immer mehr Industrieroboter mit unterschiedlichen Verfahren zur 3D-Umgebungswahrnehmung eingesetzt werden, jedoch keine einfache, robuste, genaue und allgemein einsetzbare Technik zur 3D-Szenenrekonstruktion existiert, kann das Potenzial der 3D-Rekonstruktionen ausgeschöpft werden.

Die Rekonstruktion von Objekttiefeninformationen ist eine wichtige Voraussetzung für viele technische Anwendungen wie 3D-Objekterkennung und -klassifikation，industrielle Qualitätsprüfung，Fahrerassistenzsysteme，Roboterführung oder Satellitenbildauswertung. 3D空间结构的设计是一个很好的选择，它可以是复杂的或复杂的，也可以是很好的设计。3D重建通常不能自动进行韦尔登。这种方法在实践中是稳健的，而且只适用于特定的应用。在三角剖分理论的基础上，提出了一种新的方法。研究成果是三维重构理论在物体信息识别中的一个综合性成果，尤其是在摄影机上。在3D结构重建中，韦尔登的统一使用将使信息在3D结构重建中得到充分利用，其中使用了一个单片照相机，并将其从该照相机中取出。Mit der Hilfe一个6D-Bewegungssensors和一个Smart-Camera berchnet的消息系统，以Szenerkennung的3D-Tiefeninformationen从相机和Pixelcorrespondenzen从dem optischen Fluss的Bildsequenz。在工业机器人领域中，通过对3D空间结构的研究，发现了机器人在可靠的部件识别、部件测量和机器人导航方面的潜力。在生产技术领域，梅尔工业机器人始终采用先进的3D三维结构韦尔登方法，但它没有一种简单、坚固、通用和通用的3D三维结构重建技术，因此有可能实现韦尔登。