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Die robuste, effiziente Exploration von unpraparierten Innenraumen mit mobilen Servicerobotern erfordert eine Systemarchitektur, die die verschiedenen Sensoren, Aktoren und Verarbeitungsmodule flexibel, situations- und missionsabhangig einsetzt. Der Beitrag beschreibt die fur das Forschungsprojekt EvI (Exploration von Innenraumen mit optischen Sensoren) entwickelte Architektur, die vorhandene und neue Techniken zur Sensordatenverarbeitung zum Aufbau eines Umgebungsmodells modular integriert. Anhand eines Szenarios wird eine exemplarische Konfiguration der Architektur vorgestellt.

One of the fundamental requirements for an autonomous mobile system (AMS) is the ability to navigate within an a priori known environment and to recognize task-specific objects, i.e., to identify these objects and to compute their 3D pose relative to the AMS. For the accomplishment of these tasks the AMS has to survey its environment by using appropriate sensors. This contribution presents the vision-based 3D object recognition system MORAL1, which performs a model-based interpretation of single video images of a CCD camera. Using appropriate parameters, the system can be adapted dynamically to different tasks. The communication with the AMS is realized transparently using remote procedure calls. As a whole this architecture enables a high level of flexibility with regard to the used hardware (computer, camera) as well as to the objects to be recognized.

Eine genaue Kamerakalibrierung bildet die Grundlage fur die quantitative Auswertung von Videobildern. In diesem Beitrag wird ein Verfahren zur Kamerakalibrierung vorgestellt, das auf der simultanen Auswertung einer Vielzahl von Videobildern eines 2D-Eichkorpers in unterschiedlichen Entfernungen und Lagen beruht. Dieses Verfahren kompensiert die Nachteile von Einzelbildverfahren, die einen 2D-Eichkorper verwenden, und stellt dadurch eine Alternative zum Einsatz eines 3D-Eichkorpers dar. Gerade im Umfeld autonomer, mobiler Systeme ist der Einsatz von einfach handhabbaren 2D-Eichkorpern vorteilhaft.

Um mit Hilfe eines CCD-Sensors quantitative Aussagen uber die Umgebung eines autonomen, mobilen Systems (AMS) treffen zu konnen, ist eine ausreichend genaue Kamerakalibrierung unerlaslich. Die Kalibrierung mus dabei nicht nur die inneren Kameraparameter (Kammerkonstante, Hauptpunkt, Skalierungsfaktoren und Verzerrung) ermitteln, sondern auch die relative Lage des Sensors bezuglich des AMS selbst bzw. eines Manipulators (hand-eye-calibration). Neben ausreichender Genauigkeit mus sich ein solches Verfahren insbesondere durch leichte Handhabbarkeit auszeichnen, so das eine Kalibrierung am Einsatzort des AMS erfolgen kann.

Dieser Beitrag stellt einen rein auf Videosensorik beruhenden Ansatz zur robusten Erkennung von a priori bekannten Objekten vor. Unter Erkennung wird hierbei die Identifikation des Objekts und die Bestimmung seiner raumlichen Lage relativ zur Kamera verstanden. Die Flexibilitat des Ansatzes ergibt sich aus der Art der Modellierung. Es werden CAD-Modelle von Objekten verwendet, die fur die Erkennung von Objekten in Videobildern geeignet transformiert wurden. Mit dem vorgestellten Ansatz der Einzelobjekterkennung lassen sich Aufgaben eines autonomen, mobilen Systems wie die exakte Bestimmung von Position und Orientierung zum Greifen von Werkstucken ebenso wie die Erkennung eines Hindernisses durchfuhren.