Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB

IRPose

IRPose

Infrared Marker-based Pose Recognition

Die Mensch-Maschine-Interaktion profitiert von Wissen über Objekte mit denen der Nutzer interagiert, wo diese platziert sind und wie er diese bewegt und einsetzt. Erkennt ein Roboter dass der Nutzer etwas gegriffen hat und dem Roboter zur Übernahme reicht, kann der Roboter darauf reagieren. Erkennt ein Tutorsystem, dass der Nutzer im richtigen Arbeitsschritt den falschen Gegenstand in die Hand nimmt, kann es zielgerichteter anleiten. Aber auch in passiven Assistenzsystem, die z.B. zur automatischen Dokumentation durchgeführter Arbeitsschritte eingesetzt werden sollen, profitieren von einer Objekterkennung: hat der Werker alle sicherheitskritischen Schrauben verschraubt oder wurde der Schrauber an einer falschen Stelle angesetzt?

IRPose - Millimetergenaue Objektlokalisierung

Ergänzend zu unseren Arbeiten in der vollautomatischen Objektlokalisierung und -identifikation bieten wir mit IRPose ein selbst entwickeltes System zur Marker-basierten Lokalisierung und Lagemessung von Objekten an.

IRPose nutzt hierfür retroreflektierende Infrarotmarker, die in Form kleiner Aufkleber auf beliebige Gegenstände geklebt werden können. Die Verteilung der reflektierenden Marker auf dem Objekt wird in wenigen Sekunden vom IRPose-Kamerasystem eingelernt, indem das beklebte Objekt vor der Kamera bewegt und gedreht wird. Fortan leistet IRPose eine vollautomatische und millimetergenaue Positions- und Orientierungsbestimmung des beklebten Objekts in Echtzeit.

Nachrüstbar, Kostengünstig, Einfach

Der Vorteil dieser kleinen retroreflektierenden Marker liegt darin, beliebige Objekte nachrüsten zu können. Die Objekte müssen weder mit aufwendigen und kostspieligen Sensoren, Stromanschlüssen oder anderen Schnittstellen versehen werden.

Mit IRPose können beliebige Objekte kostengünstig nachgerüstet werden.
Der kompakte Kameraaufbau erlaubt eine zuverlässige und exakte Positions- und Orientierungserkennung.

Publikationen 

 

2018

Lengenfelder, Christian; Horne, Matthias; Hammer, Jan Hendrik; Voit, Michael; Beyerer, Jürgen:
Low-cost and Retrofittable Pose Estimation of Rigid Objects Using Infrared Markers. In: Procedia CIRP 72 (2018), S.839-844.