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Seminar im Grundstudium SS2007
Seminar im Grundstudium: Motion-Tracking in der Robotik
Lehrstuhl für Hardware-Software-Co-Design
Universität Erlangen-Nürnberg
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Überblick - ZieleZiele:
Einblick in die Welt der Robotik
Gemeinsame Entwicklung einer Anwendung zum Motion Tracking
Lernen, wie wissenschaftliche Themen vorbereitet, bearbeitet und präsentiert werden
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Überblick - AblaufAblauf:
Vorbesprechung: Einteilung der Gruppen
Nächstes Mal: Einführung / Vorstellung der Schnittstellen
1. Hälfte: In Gruppen sollen kleine Programmieraufgaben
durchgeführt werde
2. Hälfte: Vorträge der Gruppen über die bearbeiteten Themen Erstellen eines kurzen Handouts (1 - 2 Seiten), das die
wichtigsten Punkte zusammenfasst
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Verwendung des Roboters Kurt3D, der mit einem 3D-Laserscanner ausgestattet ist
Ziel: Tracking von Personen mitHilfe des Laserscanners
Laserscanner tastet eineEbene parallel zum Fußbodenauf ca. 32 cm Höhe ab
Erkennen von Beinpaaren im Laserscan
Verfolgung der Positionen der gefundenen Personen über die Zeit
Darstellung und Visualisierung der beobachteten Personen
Motion-Tracking
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Systemaufbau
Personenerkennungim Laserscan
Wissen
AnchoringTracking
Bewegungsvorhersage
SchnittstelleGUI
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Personenerkennung Laserscanner liefert die
Koordinaten der Punkte einer Ebene
Segmentierung der Punkte benachbarte Punkte
gehören zu einem Segment
Erkennen solcher Segmente, die Beine darstellen
Identifizierung von Beinpaaren
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Systemaufbau
Personenerkennungim Laserscan
Wissen
AnchoringTracking
Bewegungsvorhersage
SchnittstelleGUI
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Anchoring Assoziation
Zuordnung eines in früheren Messzyklen beobachteten Objektes zu einem aktuell gemessenen Objekt
Das Gesehene muss mit den Daten im Gedächtnis verknüpft werden
Instanz von Person
Name: FranzPosition: da vorneGeschwindigkeit: langsam
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MethodikDas Tracking lässt sich in folgende Verarbeitungsschritte unterteilen:
PrädiktionVorhersage der zukünftigen Position anhand bekannter Info und physikalischer oder mathematischer Gesetzmäßigkeiten
AssoziationZuordnung eines in früheren Messzyklen beobachteten Objektes zu einem aktuell gemessenen Objekt
Korrektur Gewichtete Zusammenführung von Prädiktion und aktueller
Messung Mehr Gewichtung der Prädiktion glättet die Ergebnisse
stärker Mehr Gewichtung der Messung reagiert schneller auf
Veränderungen der Messwerte
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Systemaufbau
Personenerkennungim Laserscan
Wissen
AnchoringTracking
Bewegungsvorhersage
SchnittstelleGUI
Prädiktion Korrektur
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Bewegungsvorhersage Zustand einer Person zum Zeitpunkt t
Position Geschwindigkeit
Vorhersage des neuen Zustandes
Korrektur entsprechend den Messungen
x
y
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Bewegungsvorhersage Prädiktion und Korrektur
x
y
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Messung
Bewegungsvorhersage
Vorhersage
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Systemaufbau
Personenerkennungim Laserscan
Wissen
AnchoringTracking
Bewegungsvorhersage
SchnittstelleGUI
Prädiktion Korrektur
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Schnittstelle - GUI Verschiedene Mensch-Maschinen-
Schnittstellen, z.B. Shell GUI Sprachsteuerung Gestenerkennung
hier GUI, z.B. mit Java Swing / Java SWT OpenGL
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Beispiel: Laserscan: Punktewolke einer 2D Ebene
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Beispiel: Detektion von Beinpaaren im Laserscan
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Beispiel: Detektion von Linien (blau)
Tracking von Personen
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Einteilung der Gruppen Gruppe1: Laserscanner
Gruppe2: Anchoring
Gruppe3: Bewegungsvorhersage
Gruppe4: Schnittstelle
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Gruppen Gruppe 1: Laserscanner
Applied Computer Science Group – Uni Bielefeldwww.techfak.uni-bielefeld.de/ags/ai/projects/BIRON/tracking/legs/laserleg.html
Freyer, ZellRobust real-time pursuit of persons with a mobile robot using multisensor fusion, 2000
Xavier, Pacheco, Castro, Ruano, NunesFast Line, Arc/Circle and Leg Detection from Laser Scan Data in a Player Driver, 2005
Nguyen, Martinelli, Tomatis, SiegwartA Comparison of Line Extraction Algorithms using 2D Laser Rangefinder for Indoor Mobile Robots, 2005
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Gruppen Gruppe 2: Anchoring
Coradeschi, SaffiottiAn introduction to the anchoring problem, 2003
Kleinehagenbrock, Lang, Fritsch, Lömker, Fink, SagererPerson Tracking with a Mobile Robot based on Multi-Modal Anchoring, 2003
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Gruppen Gruppe 3: Bewegungsvorhersage
Hettler,Bewegungsvorhersage, in Virtual environments: Seminar, Uni Karlsruhe, 2003
Perse, Pers, Kritan, Kovacic, Vuckovic,Physic-Based Modelling of Human Motion using Kalman Filter and Collision Avoidance Algorithm, 2005
KohlerUsing the Kalman Filter to track human interactive motion – Modelling and Initialization of the Kalman Filter for translational motion, 1997
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Gruppen Gruppe 4: Schnittstelle
Java Swing - Tutorialhttp://java.sun.com/docs/books/tutorial/uiswing/
OpenGL für Javahttps://jogl.dev.java.net/
OpenGL – The Redbookhttp://www.opengl.org/documentation/red_book/
Rogalla, Ehrenmann, Zollner, Becher, Dillmann,Using gesture and speech control for commanding a robot assistant, 2002
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Dozenten: Prof. Dr.-Ing. Teich (Inf12) Dr.-Ing. Marcus Bednara (Fraunhofer IIS) Joachim Falk (Inf12) Stefan Wildermann (Inf12)
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