Veranstaltungsprogramm

Im Rahmen einer Masterarbeit wurde ein Bildverarbeitungsmodell nach dem Wasserfallmodell entwickelt, das die menschliche Körperhaltung visualisiert und potenzielle Kollisionen verhindert. Mithilfe einer 3D-Kamera und der Bibliothek werden Gelenkpositionen ermittelt und gespeichert. Auf Basis einer zeitlichen Gelenkpositionsabfolge wird eine zukünftige Armhaltungen berechnet, welche anatomisch bedingte Gelenkabstände und Gelenkwinkel berücksichtigt. Ein 3D-Avatar als digitaler Schatten visualisiert zeitgleich die aktuelle, als auch die vorhergesagte Gelenkposition. Bei einer Überschneidung von mindestens einem Kollisionsbereich der zukünftigen Armhaltung und der aktuellen Cobot-Haltung wird der Cobot sofort gestoppt.

Mithilfe einer Versuchsreihe wurde unter Variation von Abstand, Beleuchtung und Materialeigenschaften die bestmöglichen Messbedingungen der eingesetzten 3D-Kamera ermittelt. Hierbei sollte herausgefunden werden, wie groß das jeweilige Signal-Rauschverhältnis und die kleinstmöglich detektierbare Bewegung ausfällt. Ergänzend wurde die Zykluszeit des Systems analysiert, um den erreichbaren Vorhersagehorizont abzuschätzen.

In diesem Beitrag wird die Anwendung von fraktalen Landmarken in einem realitätsnahen Szenario der Bewegung einer autonomen, robotischen Plattform, die als digitaler Zwilling vorliegt, demonstriert. Die fraktalen Landmarken dienen dabei der Bestimmung der Position und der Ausrichtung der robotischen Plattform. Ziel ist die wiederkehrende präzise Verfolgung einer vorgegebenen Referenzstrecke. Diese Referenzstrecke wird vom Anwender erstellt.