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Über dieses Buch

Kristian Ehlers stellt verschiedene eigens für die echtzeitfähige 3D-Posenbestimmung des Menschen sowie der Hand entwickelte Ansätze vor und vereint deren Vorteile in einer kombinierten Gesamtmethode. Er entwickelt und testet Anwendungen wie die Gestenerkennung, die Steuerung eines Industrieroboterarms auf Basis von Armbewegungen und Mensch-Roboter-Interaktionsschnittstellen für mobile sowie humanoide Roboter und leistet damit einen wesentlichen Beitrag dazu, Robotern ein Verständnis für sich in ihrer Umgebung befindliche Personen zu geben sowie Anwendungen im Bereich der Mensch-Roboter-Interaktion zu realisieren.

Inhaltsverzeichnis

Frontmatter

Kapitel 1. Einleitung

Diese Redensart mag der eine oder andere bereits über jemanden gesagt oder gar über sich selbst gehört haben. Gemeint ist das sich Ausdrücken unter Verwendung von Gesten, welches auf verschiedensteWeisen zu beobachten ist. Es gibt Menschen, die während des Sprechens beinahe automatisiert und unbewusst durchgehend ihre Arme bewegen, um dadurch ihren Aussagen mehr Nachdruck zu verleihen oder diese zu veranschaulichen.
Kristian Ehlers

Kapitel 2. Grundlagen

Dieses Kapitel präsentiert Informationen und Methoden, die für das Verständnis der Arbeit von grundlegender Bedeutung sind. Im ersten Teil erfolgt eine Einführung in den Bereich der Lagebeschreibung von Koordinatensystemen in Form von Rotationen und Translationen innerhalb eines Bezugskoordinatensystems sowie die Definition von Hand- und Körperposen auf Basis der menschlichen Anatomie. Im Anschluss wird ein kurzer Überblick über Punktwolken, ihre Bestimmung aus Tiefenbildern und Tiefenbildkameras sowie verschiedenen Messmethoden für die Tiefendaten gegeben.
Kristian Ehlers

Kapitel 3. Posenbestimmung mit Hilfe Selbstorganisierender Karten

Dieses Kapitel beschreibt zwei auf Selbstorganisierenden Karten (englisch Self-Organizing Maps (SOMs)) basierende Verfahren für die Posenbestimmung des menschlichen Körpers und der Hand. SOMs sind ein Verfahren aus dem Bereich des unüberwachten maschinellen Lernens und dienen als eine spezielle Art der KNNs zur Abstraktion beziehungsweise Dimensionsreduktion von Daten [¢¢]. Die Grundidee, diesen Ansatz für die Posenbestimmung zu nutzen, liegt in einer vereinfachten, repräsentativen Darstellung der zum Körper oder der Hand gehörenden Punktwolken, die insoweit Rückschlüsse auf die Körper- und Handposen zulässt, als dass die Positionen wichtiger Körpermerkmale wie zum Beispiel die Schultern, Ellenbogen, Hände oder im Falle der Handposenbestimmung die Fingerspitzen und das Handzentrum ermittelt werden können.
Kristian Ehlers

Kapitel 4. Posenbestimmung mit Hilfe eines kinematischen Modells

Dieses Kapitel beschreibt ein auf einem kinematischen Modell (kinMod) basierendes Verfahren für die Posenbestimmung der menschlichen Hand und des Körpers. Unter einem kinMod wird eine Beschreibung eines Objektes bestehend aus gelenkig miteinander verbundenen Teilkomponenten verstanden, die die kinematischen Eigenschaften in Form der Bewegungsmöglichkeiten nachbildet. Ausgehend von einem positions- und orientierungsbeschreibenden im zum Raum gehörendenWeltkoordinatensystem (WKS) platzierten Basiskoordinatensystem (BKS) des Objektes wird für jede Bewegungsachse der Gelenke ein eigenes Koordinatensystem (KS) definiert, dessen Pose stets innerhalb des vorherigen Gelenks angegeben ist, wobei der Parameter für die Bewegungsachse variabel bleibt.
Kristian Ehlers

Kapitel 5. Posenbestimmung mit Hilfe eines kombinierten Verfahrens

In diesem Abschnitt der Arbeit wird die Kombination der in Kapitel 3 vorgestellten, auf SOMs basierenden Verfahren für die Posenbestimmung der menschliche Hand und des Körpers mit dem Verfahren aus Kapitel 4, in dem ein kinMod für die Posenbestimmung Verwendung findet, vorgestellt. Ziel ist die Entwicklung eines kombinierten, die Vorteile der Ansätze vereinenden Verfahrens, indem jedes Vorgehen auf die Informationen des anderen zugreifen und diese entsprechend für die Posenbestimmung nutzen kann. Ferner erfolgt die Entwicklung eines hybriden Ansatzes für die Posenbestimmung der Hand.
Kristian Ehlers

Kapitel 6. Evaluation

Dieses Kapitel präsentiert die qualitative und quantitative Evaluation der entwickelten Verfahren für die Posenbestimmung der menschlichen Hand und des Körpers. Die Untersuchungen für die Handposenbestimmung basieren auf dem öffentlichen Dexter1 [13] Datensatz und ermöglichen einen direkten Vergleich mit verschiedenen Ansätzen nach dem Stand der Technik. Die Evaluation der Körperposenbestimmung basiert sowohl auf zwei öffentlichen Datensätzen [38, 72] als auch einen eigenen Datensatz.
Kristian Ehlers

Kapitel 7. Anwendungen

Dieses Kapitel präsentiert verschiedene Anwendungen, die auf den entwickelten Verfahren für die Bestimmung der vHPs und der vKPs basierend auf den SOM-Ansätzen und dem kinMod aufbauen.
Kristian Ehlers

Kapitel 8. Zusammenfassung und Ausblick

Gesten als natürliche Form der Kommunikation sind schon seit längerem Gegenstand in Forschungsgebieten wie der Mensch-Computer-Interaktion (MCI), um neuartige Interaktionswege mit Computern oder anderen Geräten zu realisieren. Sie ermöglichen heutzutage unter anderem die Steuerung von Geräten oder Spielen sowie die Navigation durch Menüs und wurden erstmals mit der Veröffentlichung der Kinect für die Xbox 360 der Allgemeinheit als berührungslose Steuerung großflächig in kommerzieller Form zur Verfügung gestellt. Das Einsatzgebiet der Kinect beschränkte sich nach kürzester Zeit jedoch nicht nur auf natürliche Benutzungsschnittstellen, sondern fand beispielsweise in Forschungsgebieten wie der mobilen Robotik Einzug.
Kristian Ehlers

Backmatter

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