Robotik
Anforderungen
Die Experten/innen der Forschungsgruppe Bildanalyse und Messsysteme entwickeln und liefern wesentliche Bestandteile für Robotik-Anwendungen, mit einem Schwerpunkt auf 3D–Bildverarbeitung und Rekonstruktion. Die dreidimensionale Rekonstruktion von Landschaften und Objekten mittels Kameras und Laserscannern hat in den letzten Jahren in vielen Anwendungen ihren Einzug gehalten. Die Technologie ist sowohl für die Weltraum–Robotik von Bedeutung, wenn unbemannte Raumsonden und Roboterfahrzeuge die Oberfläche von Planeten und des Mondes erkunden, als auch in der Kartierung von kommerziell und sicherheitstechnisch relevanten Oberflächen auf der Erde.<br/>
Die in der Forschungsgruppe entwickelten und integrierten Verfahren sind für diese Anwendungsgebiete gleichermaßen geeignet. Mittels Stereo–Rekonstruktion von Bildern des 2022 geplanten ExoMars Rovers der europäischen Weltraumagentur ESA soll die Suche nach Leben auf unserem Nachbarplaneten unterstützt werden, zudem dienen am Institut entwickelte Navigationsmechanismen dazu, die Planung der täglichen Rover–Trajektorie zu unterstützen. <br/>Ähnliche, mittels Weltraum–Know-How adaptierte Technologien kommen im Tunnelbau zur Anwendung, wo eine Kombination von Laserscanner und Kameras eine Auflösung bis unter 1 mm erlaubt, und damit den Betreibern/innen und Konstrukteuren/innen der Bauwerke ein wichtiges Werkzeug zur Gewährleistung der Sicherheit und kostengünstigen Zustandsprüfung in die Hand gibt.
Ein Anwendungszweig ist auch die Oberflächenrekonstruktion und -modellierung aus 3D–Sensordaten (Stereo-Kameras optional mit Textur-Projektor, 3D-Time-of-Flight und Sensoren wie sie in Spielekonsolen zur Anwendung kommen). 3D-Punktwolken, aus multiplen Ansichten teilweise in Video-Rate aufgenommen, werden anhand ihrer Struktur und optional ihrer Textur zusammengesetzt, um ein dichtes Netz für die Oberflächenrekonstruktion zu liefern. Diese Verfahren kommen aufgrund der Sensitivität der Sensoren auf Sonnenlicht vornehmlich in Innenräumen zur Anwendung.
Einsatzbereiche des maschinelles Sehens
Unter Mobilität versteht man den Zustand des "in Bewegung" sein. Konkret nutzt dieser Forschungsschwerpunkt die Technologie des maschinellen Sehens dazu einerseits den Transport- / Logistikbereich und andererseits den Flugverkehr zu unterstützen.
Im Transportbereich werden robuste, echtzeitfähige Sensoren zur Positionsbestimmung in 2D und 3D und neue Sensoren für eine statische und dynamische Erfassung der Umwelt entwickelt. Damit autonome Transportfahrzeuge ihren Auftrag Güter von A nach B zu transportieren wahrnehmen können, müssen sie in der Lage sein, auf Veränderungen ihrer Umgebung zu reagieren.
Im einfachen Fall wird davon ausgegangen, dass eine Sicherheitseinrichtung zum Personenschutz für diese Aufgabe ausreichend ist.
Im allgemeinen Fall eines Transportfahrzeuges in einer sich stark ändernden Umgebung, wie dies z.B. in Kaufhäusern der Fall ist, muss es in der Lage sein, die aktuelle Umgebung zu analysieren und gegebenenfalls einen alternativen Verkehrsweg zu planen. Aufgrund der verfügbaren Reaktionszeit und Rechenleistung ist die Ausnutzung alternativer und paralleler Rechnerarchitekturen notwendig (Mehr-Kernsysteme und CUDA zur Nutzung der Grafikkarten-Rechenleistung) ein Muss.
Mit Oktober 2008 wurde das Research Studio Austria „Machine Vision meets Mobility“ eingerichtet, das diese Forschungsthemen gemeinsam mit der TU-Graz vorantreibt.
Im Flugverkehr stehen Fluglotsen vor der Herausforderung mit einer Flut an Informationen umgehen zu müssen. Eine wesentliche Informationsgrundlage dabei sind Bilder und Messwerte der aktuellen Wetterlage. Automatisierte Aussagen durch digitale Bildverarbeitung aus Wetterradar- und Satellitenbildern zu treffen, diese zu kombinieren und die Generierung neuer Messwerte für eine verbesserte Sichtweitenabschätzung bringt eine wesentliche Erleichterung.