Objektklassifikation zur flexiblen Manipulation

In Kürze

Objekte in einem Raum zu erkennen oder wiederzuerkennen ist für Menschen selbstverständlich, für einen Serviceroboter jedoch eine Herausforderung. Ziel dieses Projekts war es daher, neue und zuverlässige Verfahren für die Klassifikation typischer Haushaltsgegenstände zu entwickeln.

Im Detail

Die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler des Fraunhofer IPA sowie des Max-Planck-Instituts für biologische Kybernetik kombinierten für ihre Lösung 3D-Formen mit 2D-Erscheinungsinformationen. So wurde eine abstrakte geometrische Objektbeschreibung durch sog. 6D-Merkmalspunktewolken möglich. Diese Objektrepräsentation setzten sie erfolgreich für die Objekterkennung und Positionsbestimmung ein. Auf Basis multimodaler Sensordaten konnten dabei ausreichend Informationen gewonnen werden, um auch Objekte, die nicht in den Trainingsdaten enthalten waren, einer Objektklasse zuzuordnen. Das Verfahren wurde in den Haushaltsassistenzroboter des Fraunhofer IPA, Care-O-bot 3, integriert und anhand einer großen Objektdatenbank erfolgreich validiert.

Dieses Projekt wurde durch das Zentrum für Integrative Neurowissenschaften (CIN) der Universität Tübingen gefördert.