Projekt A4: „Alignment of Situation Models“ Dr. Gerd Rickheit Dr. Sven Wachsmuth Dr. Constanze Vorwerg Agnes Swadzba SFB-Kolloqium, 04.02.2008.

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1 Projekt A4: „Alignment of Situation Models“ Dr. Gerd Rickheit Dr. Sven Wachsmuth Dr. Constanze Vorwerg Agnes Swadzba SFB-Kolloqium, 04.02.2008

2 Alignment in Communication SFB 673 2 Aus der Sicht eines Roboters  Wahrnehmung komplexer Räume  Vereinfachung der Komplexität durch:  Erzeugen von Situationsmodelle  Alignment der Modelle  Nutzen der Modelle zur Reduktion des visuellen Verarbeitungsaufwands  Welche Schritte sind notwendig? BIRON

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 Ziele der Szenenanalyse  Menschen haben beim Betreten eines Raumes ein Raumkonzept im Kopf  Alignment des Roboter auf dieses Konzept  Durch ähnliche Konzepte wird die Kommunikation effektiver, einfacher und schneller  Strategien:  Aushandeln im Dialog (Koordination)  Annahmen aus Daten generieren  Aus Handlungen generieren  usw.  Wahrnehmung ist durch aktuelle Situation determiniert

10 Alignment in Communication SFB 673 10 Raumerkennung  Raumerkennung auf Basis planaren Strukturen  Experiment:  Raumkategorien: Büro, Seminarraum, Flur  Ziel: Klassifikation von Perzepten (3D Punktwolken) in einer der 3 Raumkategorien (sowohl von bereits bekannten wie auch von unbekannten Räumen)  Merkmale: Statistiken auf extrahierten Ebenen

11 Alignment in Communication SFB 673 11 4 untersuchte Statistiken  Anzahl der Punkte pro planare Fläche  Winkel zwischen allen Flächenpaaren  Winkel zwischen nah benachbarten Flächenpaaren  Größen- verhältnisse zwischen allen Flächenpaaren

12 Alignment in Communication SFB 673 12 Durchführung des Experiments  300 frames pro Raum als Trainingsdaten  270 frames zum Trainieren der Klassifikatoren  Neuronale Netze (NN)  Support Vector Machine (SVM)  Mischverteilungsklassifkator (MVK)  30 frames zum Testen der Raumwiedererkennung  300 frames von 3 weiteren Räume zum Testen der Kategorisierungsleistung bei unbekannten Räumen

13 Alignment in Communication SFB 673 13 Ergebnisse Trainingsräume

14 Alignment in Communication SFB 673 14 Ergebnisse Testräume

15 Alignment in Communication SFB 673 15 Ergebnisse

16 Alignment in Communication SFB 673 16 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  Integration von Farbinformation  Verwenden von Objektdetektoren  Wissen über menschliche Modelle integrieren  Weltwissen über Räume aufbauen  Mögliche Dimensionen (Raumkonzept, Farbspektrum, Größenbeziehungen, usw.)?  Alignment auf und Abhängigkeit zwischen den Dimensionen?