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Alignment inCommunication
SFB 673
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Aus der Sicht eines Roboters
Erzeugen von Situationsmodelle für z.B. BIRON
Welche Schritte sind notwendig?
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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
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Beispieldaten eines Büros
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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“
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Erweiterung des Sichtfelds
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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
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Analyse der Szenen
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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
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4 untersuchte Statistiken
Anzahl der Punkte pro planare Fläche
Winkel zwischen allen Flächenpaaren
Winkel zwischen nah benachbarten Flächenpaaren
Größen-verhältnisse zwischen allen Flächenpaaren
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Ergebnisse
Trainingsräume
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Ergebnisse
Testräume
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Ergebnisse
Neuronale Netze
Support Vektor Maschinen
Mischverteilungs-klassifikator
recog catego recog catego recog catego
FV1 0.91 0.62 0.92 0.64 0.90 0.65
FV2a 0.71 0.51 0.71 0.50 0.73 0.68
FV3 0.89 0.65 0.84 0.67 0.88 0.71
FV4 0.83 0.54 0.77 0.53 0.78 0.52
FV1, FV3 0.90 0.79 0.93 0.77 0.89 0.77
FV1, FV2a 0.92 0.69 0.97 0.68 0.91 0.74
FV1, FV2b 0.91 0.68 0.88 0.65 0.86 0.66
FV1, FV3, FV4 0.89 0.78 0.90 0.77 0.94 0.81
FV1, FV2b, FV3, FV4 0.97 0.79 0.99 0.79 0.97 0.81
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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
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