Alignment in Communication SFB 673 2 Aus der Sicht eines Roboters Erzeugen von Situationsmodelle für z.B. BIRON Welche Schritte sind notwendig?

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2 Alignment in Communication SFB 673 2 Aus der Sicht eines Roboters Erzeugen von Situationsmodelle für z.B. BIRON Welche Schritte sind notwendig?

3 Alignment in Communication SFB 673 3 Perzeption der Szene Fokus auf 3D Datenakquise Verschiedene Möglichkeiten: Stereo-Kameras Laserscanner Unsere Wahl: Swissranger SR3000 3D Time-of-Flight (ToF) Kamera 176 x 144 Pixelsensoren Abstandsberechung aus Zeitdifferenz zwischen Senden und Empfangen eines Infrarotsignals

4 Alignment in Communication SFB 673 4 Beispieldaten eines Büros

5 Alignment in Communication SFB 673 5 Erweiterung des Sichtfelds Aufnahme einer Sequenz von 3D Punktwolken Registrierung und Rekonstruktion zu einer globalen Punktwolke Diplomarbeit: Estimation of Camera Motion from Depth Image Sequences

6 Alignment in Communication SFB 673 6 Erweiterung des Sichtfelds

7 Alignment in Communication SFB 673 7 Analyse der Szenen Datengetriebene Analyse der 3D Punktwolken Extraktion von geometrischen Raumprimitiven: Beschränkung auf von Menschen gestaltete Innenräume Extraktion von planaren Flächen: Gegebene Anordnung der 3D Punkte in eine 2D Matrix Region Growing über die 8-er Nachbarschaft durch Punkte die 4 Kriterien erfüllen Kriterien: planar, valid, conormal, coplanar

8 Alignment in Communication SFB 673 8 Analyse der Szenen

9 Alignment in Communication SFB 673 9 Raumerkennung Raumerkennung auf Basis planaren Strukturen Experiment: Raumkategorien: Büro, Seminarraum, Flur Ziel: Klassifikation eines Perzepts (3D Punktwolke) in einer der 3 Raumkategorien Statistiken auf den extrahierten Ebenen zur Definition von geeigneten Merkmalsvektoren

10 Alignment in Communication SFB 673 10 4 untersuchte Statistiken Anzahl der Punkte pro planare Fläche Winkel zwischen allen Flächenpaaren Winkel zwischen nah benachbarten Flächenpaaren Größen- verhältnisse zwischen allen Flächenpaaren

11 Alignment in Communication SFB 673 11 Ergebnisse Trainingsräume

12 Alignment in Communication SFB 673 12 Ergebnisse Testräume

13 Alignment in Communication SFB 673 13 Ergebnisse Neuronale Netze Support Vektor Maschinen Mischverteilungs -klassifikator recogcategorecogcategorecogcatego FV10.910.620.920.640.900.65 FV2a0.710.510.710.500.730.68 FV30.890.650.840.670.880.71 FV40.830.540.770.530.780.52 FV1, FV30.900.790.930.770.890.77 FV1, FV2a0.920.690.970.680.910.74 FV1, FV2b0.910.680.880.650.860.66 FV1, FV3, FV40.890.780.900.770.940.81 FV1, FV2b, FV3, FV40.970.790.990.790.970.81

14 Alignment in Communication SFB 673 14 Ausblick Nächste Schritte: Experimente mit anderen Räumen (z.B. Wohnzimmer, Schlafzimmer, Küche) Untersuchung alternativer Statistiken Weitere Ziele: Generieren von Szenenmodellen basierend auf planaren Strukturen und extrahierten Merkmalen Wissen über menschliche Modelle integrieren Weltwissen über Räume aufbauen