Workshop Lokalisationstechniken im DFKI am 6./7.4.2011

Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH
Sichere Kognitive Systeme
Cartesium 0.01
Enrique-Schmidt-Str. 5
28359 Bremen
Kontakt: Udo.Frese@dfki.de

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Zielsetzung

• Austausch über die verschiedenen Projekte und Ansätze zur Lokalisation in den verschiedenen DFKI Fachbereichen.
• Identifikation von Kooperationsmöglichkeiten, Synergien und Abgrenzungen

• Vorträge 30min (strikt!), 15min Diskussion, wahlweise deutsch oder englisch

• Bitte alle relevanten Aktivitäten zur Lokalisation zumindest im Vortrag erwähnen um einen Überblick zu schaffen

Teilnehmer

Udo Frese, Markus Miezal, Gabriele Bleser, Geert-Jan Kruijff, Thomas Röfer, Tim Laue, Michael Kruppa, Jakob Schwendner, Holger Täubig, Christoph Hertzberg, Peter Stephan, René Wagner, Tim Schwartz, Marc Hildebrandt, Alexander Duda, Leif Christensen, Patrick Parhanos, Mark Whitty (Gast, UNSW), Esteban Bayro Kaiser (Gast, U. Bremen)

Unterkunft

Hotelempfehlung: Hotel Bremer Haus nahe Hbhf, Verbindung zu Universität/DFKI mit Strassenbahnlinie 6 (Hbhf bis Universität/NW1 , Universum Science Center), bitte einzeln buchen

Programm

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Vorträge

1: Robot Localisation using Embodied Data (Jakob Schwendner, RIC)

(Folien)

Most Localisation and Mapping techniques in robotics largely depend on optical sensors. By taking into account the robot's physical manifestation in relation to it's environment, it is possible to gain additional insights. While in most situations not enough on it's own, this information can aid localisation and might relax constraints on vision systems.

Schwendner J, Kirchner F: eSLAM—Self Localisation and Mapping Using Embodied Data. KI - Künstliche Intelligenz. 2010;24. http://www.springerlink.com/index/10.1007/s13218-010-0033-3

2: Robust Global Urban Localization Based on Road Maps (Mark Whitty, guest speaker from UNSW)

(Folien)

We present a method to perform localization in urban environments using segment-based maps together with particle filters. In the proposed approach, the likelihood function is generated as a grid, derived from segment-based maps. A local history-based observation model is formulated as an extension to deal with ‘out-of-map’ navigation cases. Experimental results show the performance of the proposed architecture in large scale urban environments using route network description (RNDF) segment-based maps.

J. Guivant and R. Katz, “Global urban localization based on road maps,” Intelligent Robots and Systems, 2007. IROS 2007. IEEE/RSJ International Conference on, 2007, pp. 1079-1084.

J.E. Guivant, M. Whitty, and A. Robledo, “Robust Global Urban Localization Based on Road Maps,” Robot Localization, InTech Education and Publishing, 2009.

3: Selbstlokalisierung (autonomer) mobiler Systeme: Fußballroboter, Mobilitätsassistenten und Suchkameras. (Tim Laue & Christoph Hertzberg, SKS)

(Folien)

Im DFKI Forschungsbereich Sichere Kognitive Systeme wird an verschiedenen Robotersystemen geforscht, die in ihrer jeweiligen Umgebung autonom agieren und navigieren. Die Fußballroboter des Teams B-Human erkennen über Kameras (größtenteils nicht eindeutige) Elemente ihrer Umgebung und schätzen mittels probabilistischer Verfahren ihre Positionen, um effektiv gemeinsam spielen zu können. Die Mobilitätsassistenten Rolland (ein elektrischer Rollstuhl) und iWalker (ein intelligenter Rollator) kartieren mittels Laserscannern beliebige Innenräume und sind im Anschluss in der Lage, ihre Benutzer zu gewünschten Orten zu fahren bzw. zu geleiten. Dies geschieht unter Verwendung einer angepassten Version der GMapping-Software der Universität Freiburg. Darüber hinaus wurde - teilweise auf Basis der im Roboterfußball eingesetzten Implementierung - ein Lokalisierungsverfahren entwickelt, dass lediglich Odometrie, Kompass- und Barometermessungen verwendet, um ein Fahrzeug (in unserem Fall der Rollstuhl Rolland sowie ein Fahrrad) in Straßennetzen zu lokalisieren.

Weiterhin haben wir ein Visual-SLAM-System aus Open-Source-Komponenten entwickelt. Es integriert Feature-Informationen einer Stereo-Kamera sowie Inertialmessungen einer Inertial-Measurement-Unit. Im Rahmen der Entwicklung wurden verschiedene Algorithmen zur Feature-Extraction und Daten-Assoziation auf Zuverlässigkeit und Performance verglichen.

Christian Mandel and Tim Laue: Particle Filter-based Position Estimation in Road Networks using Digital Elevation Models. In Proceedings of the 2010 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), Taipei, Taiwan, 2010.

Tim Laue, Thijs Jeffry de Haas, Armin Burchardt, Colin Graf, Thomas Röfer, Alexander Härtl and Andrik Rieskamp: Efficient and Reliable Sensor Models for Humanoid Soccer Robot Self-Localization. In Changjiu Zhou, Enrico Pagello, Emanuele Menegatti, Sven Behnke and Thomas Röfer (editors): Proceedings of the Fourth Workshop on Humanoid Soccer Robots in conjunction with the 2009 IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots, pages 22 – 29, Paris, France, 2009.

Tim Laue and Thomas Röfer: Pose Extraction from Sample Sets in Robot Self-Localization - A Comparison and a Novel Approach. In Ivan Petrović and Achim J. Lilienthal (editors): Proceedings of the 4th European Conference on Mobile Robots - ECMR’09, pages 283–288, Mlini/Dubrovnik, Croatia, 2009.

Thomas Röfer, Tim Laue and Bernd Gersdorf: iWalker - An Intelligent Walker providing Services for the Elderly. In Technically Assisted Rehabilitation 2009, Berlin, Germany, 2009.

Christoph Hertzberg, René Wagner, Oliver Birbach, Tobias Hammer, Udo Frese (2011). Experiences in Building a Visual SLAM System from Open Source Components. In Proceedings of the International Conference on Robotics and Automation (ICRA), Shanghai, China

4: Vortragstitel: Always Best Positioned Lösungen im IUI (Tim Schwartz, IUI)

(Folien)

Zur Indoor Positionierung existieren viele unterschiedliche Lösungsvorschläge, die auf verschiedenen Sender- und Sensor-Technologien beruhen und sich außerdem durch Kosten und Genauigkeit unterscheiden. Eine "beste Lösung" oder ein Standard zur Indoor-Positionierung hat sich noch nicht herausgebildet. Ein Always Best Positioned (ABP) System kombiniert mehrere Positionierungslösungen und kann sich so in verschieden instrumentierten Umgebungen positionieren oder sogar durch Sensorfusion eine bessere Präzision erreichen. In diesem Vortrag werden zwei verschieden Ansätze zur Realisierung eines solchen ABP Systems vorgestellt.

UbiSpot – A User Trained Always Best Positioned Engine for Mobile Phones Tim Schwartz, Christoph Stahl, Christian Müller, Hao Ji, Valentin Dimitrov Proceedings of Ubiquitous Positioning Indoor Navigation and Location Based Service (UPINLBS 2010), IEEE, ISBN 978-1-4244-7878-1

Seamless Resource Adaptive Navigation Tim Schwartz, Christoph Stahl, Jörg Baus, and Wolfgang Wahlster In: Matthew Crocker and Joerg Siekmann (eds). Resource-Adaptive Cognitive Processes. Cognitive Technologies Series. Springer Verlag, Berlin, 2010, pp. 239-265

5: Die [+]-Methode zur Behandlung von Mannigfaltigkeiten in Sensorfusionsalgorithmen (Udo Frese, SKS)

(Folien)

Einige Größen, vornehmlich die Orientierung im Raum (SO(3)) haben eine topologische Struktur als Mannigfaltigkeit, so dass ihre Parametrisierung entweder Singularitäten (Euler-Winkel), Normalisierungsbedingungen (Einheitsquaternionen, orthonormale Matrizen) oder Mehrdeutigkeiten (Quaternionen) hat. Der Vortrag präsentiert die [+]-Methode mit der diese topologischen Eigenarten in einem Operator [+] verkapselt werden. Dadurch können Sensorfusionsalgorithmen (EKF, UKF, least-squares) auf ihnen arbeiten, im wesentlichen indem sie [+] statt + und [-] statt - verwenden.

C. Hertzberg, R. Wagner, U. Frese, L. Schröder: Integrating Generic Sensor Fusion Algorithms with Sound State Representations through Encapsulation of Manifolds (under review)

6: Visuell-Inertiale Lokalisierung mit geringer 3D-Information (Markus Miezal, AV)

(Folien)

In der Augmented-Vision-Abteilung des DFKI benutzen wir Lokalisierungsmethoden im Kontext der mobilen erweiterten Realität. In diesem Vortrag möchte ich einen Überblick über unsere Projekte geben, die sich mit Lokalisierung bzw. Kartierung befassen. Der Hauptteil befasst sich mit der Fusion von Kameras und IMUs und wie optischer Fluss in Bildern zur Stützung verwendet werden kann, wenn keine 3D Information verfügbar ist.

Gabriele Bleser, Gustaf Hendeby, "Using optical flow for filling the gaps in visual-inertial tracking", European Signal Processing Conference (EUSIPCO), Aalborg, Denmark, August 23-27, 2010

Gabriele Bleser, Didier Stricker, "Advanced tracking through efficient image processing and visual-inertial sensor fusion", Computer & Graphics, Elsevier, New York, February 2009

7:System Architecture for using Location Information for Process Optimization within a Factory of Things (Peter Stephan, IFS)

(Folien)

Following paradigms like Ubiquitous Computing or the Internet of Things, modern factories are developing to intelligent environments in which wireless technology, sensor networks and mobile information access close the gap between the physical and the digital world. This article assumes that in such a versatile Factory of Things location information will play an important role for the transparent and efficient design of mobile and adaptive processes. Based upon a maintenance use case in the SmartFactoryKL it will be examined how location information can contribute to the optimization of maintenance processes. As research questions regarding the development of an appropriate system architecture, the definition of a consistent data representation for location information as well as mechanisms for its semantic interpretation are focused. Finally, the desired architecture is evaluated regarding its benefits, limitations and role as an enabler for a lean information management suitable to apply in future intelligent factories.

Stephan, P.: System Architecture for using Location Information for Process Optimization within a Factory of Things. 3rd International Workshop on Location and the Web (LocWeb). In conjunction with 2nd International Internet of things Conference (IOT). 29.11.-02.12.2010. Tokyo Japan. http://portal.acm.org/citation.cfm?id=1899668

Stephan, P.; Heck, I.: Using Spatial Context Information for the Optimization of Manufacturing Processes in an Exemplary Maintenance Scenario. In: Proc. of the 10th IFAC Workshop on Intelligent Manufacturing Systems. July 2010. Lisbon. Portugal.