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Ein Hindernis auf der Straße zu erkennen, ist für die Kameras heutiger Fahrer-Assistenz-Systeme kein Problem. Zu erfassen, um was genau es sich dabei handelt, hingegen schon. Wissenschaftler der Hochschule Ravensburg-Weingarten entwickeln derzeit eine neuartige 3D-Kamera, die Objekte sicher und eindeutig identifizieren können soll. Gefördert wird das Projekt vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF).
Hochmoderne 3D-Kameras, die bisher draußen eingesetzt werden, müssen unabhängig von der Wetterlage – und vor allem bei den verschiedensten Lichtverhältnissen – funktionieren. „Große Pixel und somit eine geringe Auflösung sind die Nachteile“, erklärt Professor Dr. Jörg Eberhardt, der das Forschungsprojekt leitet. Um allerdings erkennen zu können, ob es sich bei dem Hindernis auf der Straße zum Beispiel um einen Menschen oder eine Mülltonne handelt, ist eine eindeutige Identifizierung nötig.
Optik trifft auf künstliche Intelligenz
Zwei Arbeitsgruppen der Hochschule Ravensburg-Weingarten entwickeln im Rahmen des Forschungsprojekts SMART3D eine 3D-Kamera, die dazu in der Lage sein soll. Das Team um Professor Eberhardt und der akademischen Mitarbeiter Henrik Lietz und Christoph Wiedemann ist für die Optik und Hardware zuständig. Sie entwickeln und bauen eine Kamera, die zwei Eigenschaften in einem Gerät vereint: die hohe Auflösung der 2D-Technologie und die präzise Objekterkennung einer 3D-Kamera. Eine eigens von den Weingartener Forschern entwickelte Software macht dieses Zusammenspiel, die sogenannte Datenfusion, möglich. Unterstützt werden die Wissenschaftler vom in der Region ansässigen Sensorspezialisten ifm.
In einem nächsten Schritt folgt die Verarbeitung der hochaufgelösten 3D-Daten: Hier kommen Professor Dr. Wolfgang Ertel und der akademische Mitarbeiter Markus Schneider ins Spiel. Beide forschen im Bereich der künstlichen Intelligenz und arbeiten mit einer Methode, die sich „Deep Learning“ nennt. Vereinfacht gesagt, bringt dieses Verfahren der 3D-Kamera das Denken bei. „Diese Methode ermöglicht, dass die Objekte auf den hochaufgelösten 3D-Bildern automatisch klassifiziert werden können“, erklärt Ertel. Ob es sich bei dem Hindernis auf der Straße um einen Menschen oder eine Mülltonne handelt, könne so zweifelsfrei festgestellt werden.
Einsatz in Müllfahrzeugen möglich
In einer ersten Anwendung soll die neuartige 3D-Kamera in Müllfahrzeugen eingesetzt werden und ein autonomes Greifen der Mülltonne ermöglichen. Auch weitere Einsatzmöglichkeiten sind vorstellbar, denn der Clou der smarten 3D-Kamera ist, dass sie im Kern aus Silicium besteht. Die Geräte sind also extrem verkleinerungsfähig („miniaturisierbar“) und könnten in wenigen Jahren in Tablets und Smartphones eingebaut werden. So werden sich Smartphones nicht nur mit Fingerzeig, sondern auch mit Gesten steuern lassen.
Gefördert wird das Forschungsprojekt im Rahmen der Maßnahme „Förderung von Forschung an Fachhochschulen mit Unternehmen“ (FHprofUnt). Das BMBF sowie die Firma ifm unterstützen das Projekt mit insgesamt 418.000 Euro. Die Laufzeit beträgt drei Jahre. Ziel ist es, den anwendungsnahen Wissens- und Technologietransfer zwischen Hochschulen und Unternehmen zu verbessern.
Kontakt:
Prof. Dr. Jörg Eberhardt
Leiter des Labors für 3D-Kameratechnik und Machine Vision
E-Mail-Adresse: joerg.eberhardt@hs-weingarten.de
Tel: 0751 501-9753
Prof. Dr. Wolfgang Ertel
Leiter des Instituts für Künstliche Intelligenz
E-Mail-Adresse: ertel@hs-weingarten.de
Tel: 0751 501-9721
Im Projekt SMART3D entwickeln die Wissenschaftler der Hochschule Ravensburg-Weingarten eine neue 3D- ...
Foto: Simone Müller/Hochschule Ravensburg-Weingarten
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Criteria of this press release:
Business and commerce, Journalists, Scientists and scholars, Students, all interested persons
Information technology, Physics / astronomy
transregional, national
Cooperation agreements, Research projects
German
Im Projekt SMART3D entwickeln die Wissenschaftler der Hochschule Ravensburg-Weingarten eine neue 3D- ...
Foto: Simone Müller/Hochschule Ravensburg-Weingarten
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