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Roboterwahrnehmung

DFKI-Forscher bringen Robotern das Sehen bei

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Achtung! Sehen heißt nicht automatisch Verstehen!

Bevor ein Programm damit beginnen kann, seine Umgebung zu verstehen, muss es sie zunächst wahrnehmen können. Dafür liefern unzählige Sensoren ihre Daten und diese werden dann zu einem Gesamteindruck zusammengeführt, erklärt das DFKI. Den nutzt dann etwa ein Roboter, um sich im Raum zu orientieren. Das Problem ist aber, dass, wie auch beim menschlichen Auge, es Überlappungen der visuellen Informationen gibt. Um das zu begreifen und aus der Vielzahl von Daten ein stimmiges Bild zu generieren, wurde am DFKI das „SG-PGM“ entwickelt (Partial Graph Matching Network with Semantic Geometric Fusion for 3D Scene Graph Alignment and its Downstream Tasks). Die Ausrichtung zwischen sogenannten dreidimensionalen Szenenvisualisierungen (3D scene graphs), schaffe dabei die Grundlage für viele Anwendungen. So unterstützt sie etwa bei der „Punktwolkenregistrierung“ (point cloud registraton) und hilft Robotern, korrekt zu navigieren. Damit das auch in dynamischen Umgebungen mit etwaigen Störquellen gelingt, verknüpft „SG-PGM“ die Visualisierungen mit einem neuronalen Netzwerk. Das Programm verwertet dabei wieder die geometrischen Elemente, welche durch die point cloud registration erlernt wurden und assoziiert die gruppierten geometrischen Punktdaten mit den semantischen Merkmalen auf Knotenebene, wie es dazu heißt.

Ein Programm erkennt Objekte anhand ihrer Bedeutung

Im Grunde genommen werde also einer bestimmten Gruppierung von Punkten eine Semantik zugewiesen (Beispielsweise die Bedeutung: „blauer Stuhl vor dem Monitor“). Dieselbe Gruppierung kann dann auch in einem anderen Graph wiedererkannt und somit sie Szene lediglich um die nicht wiederkehrenden Elemente erweitert werden. „SG-PGM“ ist somit in der Lage, mit nie dagewesener Genauigkeit etwaige Überlappungen in einer Szene zu identifizieren und mit den vielen Sensoren ein möglichst exaktes Gesamtbild zu ermitteln. Das heißt, dass Roboter sich dann im dreidimensionalen Raum besser zurechtfinden und Objekte präzise lokalisieren können. Diesen Fortschritt haben die Veranstalter der CVPR (Conference on Computer Vision and Pattern Recognition) in Seattle übrigens mit einer Platzierung honoriert. Mit insgesamt sechs unterschiedlichen Abhandlungen will das DFKI-Team nun unter anderem dort Technologien präsentieren, welche Objekte im dreidimensionalen Raum anhand variabler sprachlicher Beschreibungen identifizieren und die Umgebung ganzheitlich mit Sensoren erfassen und abbilden können.

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