Tiefendaten unterstütze Bildauswertung für die Realisierung einer Mensch-Roboter-Kollaboration - Mike Steven Zander (2017)
Im Zuge des Projektes „Smart-Production“ der HAW Hamburg gilt es ein System zu entwickeln, mit dessen Hilfe die Position eines Menschen und mehrerer Transportboxen in einem definierten Arbeitsumfeld erkannt werden. Auf diese Weise soll die Grundlage für eine Mensch-Roboter-Kollaboration (MRK) geschaffen werden. Diese Thesis behandelt dabei die Theorie der umgesetzten Bildverarbeitungsalgorithmen, die notwendigen Koordinatentransformationen zwischen der Umgebung und dem Bild sowie das Verfahren der Tiefenwertmessung. Darüber hinaus werden zwei Ansätze für die Korrektur der schräg platzierten Kamera behandelt und vorhandene Fremdeinflüsse auf das Tiefenbild untersucht und beschrieben. Anschließend erfolgt die Umsetzung der Objekterkennung unter Verwendung des Tiefenund Farbsensors durch die Hu-Momente sowie der Erfassung definierter Merkmale. Die Erkennung des Menschen erfolgt in dem Tiefenbild durch Clustern und Klassifizieren von konvexen Hüllen, indem ein Abgleich mit der Roboterposition stattfindet. Kollisionen zwischen Mensch und Roboter werden durch eine Schnittmenge der Konturen erkannt und stoppen die Bewegung des Roboters. Zusätzlich werden die Ergebnisse der Klassifizierung und Objekterkennung durch die OGRE-3D-Engine visualisiert, die vollständig in eine QT-Framework basierende Benutzeroberfläche integriert ist.