CTR Roboter mit 3D-Kamera bekommen menschenähnliche Wahrnehmung

Ein neuartiges Sensorsystem verschafft Robotern eine menschenähnliche Wahrnehmung. Der dreidimensionale Blick unterstützt die Interaktion mit der Umwelt, und liefert Informationen, wozu das menschliche Auge nicht im Stande ist. Eine neuartige 3D-Kamera beim EU-Projekt ‘Taco - Three-dimensional Adaptive Camera with Object Detection and Foveation’ ermöglicht Robotern künftig einen besseren Überblick und unterstützt die Interaktion mit dem Menschen.

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Nicht nur im Kino ist die dritte Dimension derzeit im Trend. Bilder mit Tiefeninformation sind auch für verschiedenste Anwendungen gerade auch im industriellen Bereich gefragt. Eine 3D-Kamera mit integriertem Laserscanner ermöglicht Robotern künftig eine bessere Sicht. Im Rahmen des EU Projektes Taco wird daran gearbeitet, Funktionen des menschlichen Auges zu imitieren. Damit lernt der Roboter seine Umgebung genauer kennen und kann gezielter agieren. Im Moment ist das Sehvermögen der meisten Roboter nicht gut genug, um sein Umfeld tatsächlich zu verstehen. Genau dieser Aufgabenstellung widmet sich das Europäische Forschungsprojekt Taco mit Partnern aus Industrie und Wissenschaft. Sie haben sich zum Ziel gesetzt, eine neuartige 3D Kamera mit relevanter Objekterkennung und erhöhter Auflösung zu entwickeln, um den Robotern eine menschenähnliche Wahrnehmung der Welt zu ermöglichen. Die Kernkompetenzen und Aufgaben der Konsortiums-Mitglieder sind vielseitig und reichen von der Entwicklung der erforderlichen Hard- und Softwarekomponenten über die Integration der Kamera in autonome Roboter und Bereitstellung der Testumgebung bis hin zur Erfahrung im Bereich der internationalen Projektkoordination.

Das Entwicklungsteam kopiert dabei ein Erfolgsrezept der Natur „das foveale Sehen“: Das menschliche Auge hat nämlich die Fähigkeit, das Sichtfeld auf wenige Elemente in unserer Umgebung fokussieren zu können. Das kann beispielsweise ein Ball sein, der die Straße entlang rollt, während wir mit dem Auto fahren, oder der Becher Kaffee, den wir im Begriff sind, mit unseren Händen zu fassen. In beiden Fällen bewegt sich unser Auge, um in bestmöglicher Qualität einen visuellen Eindruck von diesem interessanten Objekt zu bekommen. Ziel des Taco-Projektes war, das menschliche Auge in dieser Hinsicht zu imitieren. Dabei soll eine maximale Sehschärfe in einem begrenzten Sichtfeld erzielt werden, um dieses Element in deutlich besserer Qualität als die weniger interessanten umliegenden Bereiche darzustellen.

3D-Kamera steigert Umweltwahrnehmung eines Roboters

Taco startete im Jahr 2010 mit sieben Partnern aus vier Ländern und endete im September 2013. Gemeinsam wurde eine neuartige 3D-Scanner Kamera entwickelt, die hauptsächlich mit Hilfe zweier Technologien ermöglicht wurde: Der flexiblen, günstigen und robusten Hardware basierend auf der Laser Scanning Technologie (3D-Scanner) und der Software zur ultra-schnellen Objekterfassung und zur Steigerung der Umweltwahrnehmung des Roboters. Bei der Entwicklung der Hardware wurden zum ersten Mal MEMS (Mikro-Elektro-Mechanische)-Scannerspiegel mit gepulster Laser-Scanner Abstandmessung kombiniert. Laserscanner haben bei der 3D-Datenaufnahme entscheidende Vorteile: Sie arbeiten unabhängig von einer externen Lichtquelle und liefern präzisere Tiefeninformationen als alternative Systeme vergleichbarer Größe. So nimmt die Genauigkeit der Tiefeninformation bei einem Stereokamerasystem mit steigender Entfernung deutlich schneller ab als bei einem Lasermesssystem. Zudem erweisen sich 3D-Laserscanner als sehr robust gegenüber Störungen wie etwa Sonneneinstrahlung oder schnellen Intensitätsvariationen bei künstlicher Beleuchtung. Das 3D-Bild eines Laserscanners entsteht auf Basis vieler einzelner Entfernungsmessungen. Wie dicht die Messpunkte nebeneinander liegen, also wie detailreich das resultierende Bild ist, kann dabei fast frei gewählt werden. In der Praxis musste bisher zwischen hoher Auflösung oder kurzen Aufnahmezeiten abgewogen werden. Mit der fovealen Kamera kann man nun sehr schnell zwischen hoher Auflösung und kurzen Aufnahmezeiten umschalten werden. Diese Eigenschaft ist insbesondere für Anwendungen im Bereich des maschinellen Sehens und der Robotik interessant. Herzstück der Kamera sind die vom Fraunhofer IPMS neu entwickelten MEMS Scannerspiegel. Die notwendige Treiberelektronik wurde am Forschungszentrum CTR entwickelt und kann bis zu sechs individuelle MEMS Elemente synchronisiert betreiben und das Umfeld bis zu 25 Mal pro Sekunde abscannen. Dies ermöglicht, durch Kombination mit einer prismatischen Optik zur Elimination von Streulicht und zur Kombination des zurückgestreuten Lichts auf einen zentralen Detektor, eine effektive Empfangsapertur von 5 mm. Hinter den Kulissen arbeitet ein Entfernungsmessmodul zur Abstandsmessung von Fraunhofer IPM. Dieses ermöglicht eine schnelle Bildaufnahme bei gleichzeitig hoher Präzision in einem weiten Messbereich. Verwendet wird dabei ein Faserlaser mit 500 ps Pulsen und einer Wellenlänge von 1550 nm. Gleichzeitig hat SINTEF für die Taco Kamera die Software entwickelt um das Konzept des fovealen Sehens zu realisieren. Dabei werden automatisch jene Objekte mit höherer Auflösung gescannt, die im Interessensfokus stehen. Der Algorithmus ermittelt in Echtzeit das optimale Scann-Muster für die Kamera-Hardware. Die Funktionalität der Foveation ermöglicht ein Erhöhen der Bildfrequenz von bis zu einem Faktor acht im Vergleich zu traditionellen Scanmustern. Die Kamera wurde erfolgreich von bei den Robotics-Partnern (Technische Universität Wien, Oxford Technologies und Shadow Robots) in Feldversuchen getestet.

Roboter Auge sieht mehr als das menschliche Auge

Die entwickelte 3D-Kamera kann Daten mit weitaus höherer Qualität produzieren, ohne dabei den Gesamt-Datenumfang, den der Roboter verarbeiten muss, zu erhöhen. Die Kamera ist sogar in der Lage, Informationen über etwas zu liefern, wozu das menschliche Auge nicht im Stande ist – akkurate Informationen über die Entfernung zu jedem Punkt im Visualisierungsbereich. Diese Funktion hilft dem Roboter, sich in unserer unstrukturierten Welt zurechtzufinden. Ein Roboter wird viel besser in der Lage sein, eine Tasse zu greifen, von der er weiß, dass sie 52 cm entfernt steht, als eine Tasse, von der er nur die Information hat, dass sie sich „eher rechts im Visualisierungsbereich“ befindet. Die Ergebnisse aus dem TACO Projekt werden aktuellen und zukünftigen Robotergenerationen einen wesentlich besseren Überblick und ein gesteigertes Verständnis für ihre Umgebung ermöglichen. Dadurch eröffnen sich viele innovative Anwendungsoptionen für Roboter.

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