Weingarten, Diplomarbeit, 2005.

Techn. University, Diss., 2006--Darmstadt.

Universiẗat, Diss.--Stuttgart, 2007.

Zugl.: Kaiserslautern, Techn. Univ., Diss., 2007. / Zusammenfassung in dt. Sprache.

Duisburg, Universiẗat, Diss., 2002.

Dieser Beitrag beschreibt zwei Studien zur Akzeptanz eines Messroboters zur Durchführung von dermatologischen In-Vivo-Messungen. Die erste Studie ist eine quantitative Online-Umfrage mit 745 Teilnehmern. Die Studie gliedert sich in drei Bereiche mit insgesamt 24 Fragen. Die Teilnehmer werden zu ihren Erfahrungen und Ängsten in Bezug auf Roboter befragt und insbesondere zu einem möglichen Einsatz eines Messroboters für dermatologische In-Vivo-Studien. Für die qualitative Studie werden insgesamt 17 Studienteilnehmer jeweils einzeln für ein zweistündiges Interview, welches in 4 Phasen gegliedert ist, eingeladen. In Phase 2 dieser Studie werden die ersten robotergestützten In-Vivo-Messungen an Hautarealen auf dem Unterarm der Teilnehmer durchgeführt. Bereits aus der quantitativen Umfrage geht hervor das die meisten (75 %) Teilnehmer der Idee von Robotern im Messbetrieb offen gegenüber stehen, 55,7% befürworten den Einsatz sogar.Während des quantitativen Interviews werden Ängste und Unsicherheiten vor und während der ersten Messung genannt und beobachtet. Alle Teilnehmer waren zur Wiederholungsmessung sehr viel sicherer im Umgang mitdemRoboter und können sich einen zukünftigen Einsatz vorstellen. Besondere Herausforderungen stellen sich hinsichtlich der Positionierung der Studienteilnehmer zum Roboter heraus. Die Sicherstellung einer ergonomischen Gestaltung der Roboterumgebung ist für physische Mensch-Roboter-Kollaboration entscheidend und wird zur Weiterentwicklung des Systems stärker berücksichtigt. Weiter wurde ein 3-Stufen-Zustimmschalter zur Absicherung der Roboterbewegungen verwendet, dieser fand allerdings wenig Anklang und wurde stark kritisiert. Für den zukünftigen Einsatz wird eine alternative Überwachung des direkten Arbeitsbereiches erarbeitet.

Für die Integration parallelkinematischer Manipulatoren in die Lehre der Hochschule Heilbronn, wurde mit dem Projekt „PARA-ENGINEER - Parallel Robot Assembly Kit for Educational Engineering and Robotics“ ein Modellbaukasten für Parallelroboter entwickelt. Mit dem Baukasten sollen Studierende in die Lage versetzt werden, verschiedene Themen im Bereich der Parallelkinematik, nicht nur in der Simulation, sondern auch am realen Modell zu erproben. Mit der Plattform lassen sich verschiedene Parallelroboter mit unterschiedlicher Software und Hardware realisieren und praktisch erproben. Zum aktuellen Zeitpunkt besteht der Baukasten aus drei gängigen parallelkinematischen Manipulatoren. Das Baukastenprinzip wurde entwickelt, um unter anderem in der Laborveranstaltung „Parallelkinematische Systeme“ hergeleitete Vorwärts- und Rückwärtskinematik sowie die Trajektorienplanung zu testen. Das Ziel des Projekts bestand auch darin, dass durch wenig Einzelteile eine Vielzahl unterschiedlicher Parallelroboter realisiert werden können. Die Elektronik der Parallelroboter basiert auf einem Raspberry Pi 4 mit 8 GB Speicher. Dieser wurde mit selbstentwickelten Platinen für die Ansteuerung der Schrittmotoren und für die Sensoren erweitert.

There is a great deal of interest in efficient, accurate and reliable high-quality scene modeling: In robotics, especially for autonomous robots and drones, high-quality scene modeling is essential for navigation and interaction within complex environments. In agriculture, farmers require the tool for precision monitoring and cropping. In architecture and construction, engineers use it to assist Building Information Modeling (BIM) in creating detailed 3D representations of buildings and infrastructure. In the entertainment industry, high-quality scene modeling facilitates the cre- ation of immersive experiences in films, video games, and virtual reality (VR). While the process of object and small scene modeling is well developed with implicit representation, precise incre- mental reconstruction on large scenes remains a complex and challenging task, due to the high budget required for loop correction. Besides the geometric modeling, color suffers from the need to accommodate more complex patterns, and supports only inefficient post-training. Semantic modeling also presents a significant challenge. Due to the significantly higher dimensionality, it is even more difficult to model semantic information in continuous space. This thesis deals with the Dense SLAM and the challenges of the new trend of continuous mapping and usage on large scale. To support loop-correction on large scale, IMT-Mapping introduces an SE(3)-transformable implicit map for remapping functions. IFR makes SDF-to- SDF registration without moving the field, thereby providing an efficient way for aligning two sub-maps. Turning from geometry to color, NSLF-OL introduces online-learning of high quality color alongside real-time reconstruction. Analyzing the limitations of previous research, Uni- Fusion proposes Universal Continuous Mapping for all map properties, even high-dimensional CLIP features, without any training. SceneFactory designs a workflow-centric framework that uniformly supports a complete range of Incremental Scene Modeling. The combination of these contributions results in the emergence of a novel general concept in this thesis: Incremental Continuous Scene Modeling (ICSM). ICSM transcends the conventional limitations of dense SLAM, offering a versatile and comprehensive approach to high-quality in- cremental mapping of various features (geometric, color, semantic, and more), sensor setups, and applications (Dense RGB/RGB-D/RGB-L/Depth-only SLAM, Unposed & Uncalibrated MVD, and more). This thesis first introduces the history of robotic mapping and our overall contribution. Then in three separate chapters, we present the geometry, color and semantics components of ICSM. Where we integrate our papers in subsections of corresponding chapters. Besides the broad features supported in ICSM, the subsequent chapter introduces a unified framework for accommodating the diverse sensor configurations and applications. The authors are confident about the contribution to the field. However, there are limitations. Therefore, in the final chapter, together with the conclusion of the thesis, we also indicate the limitations, problems that remain to be explored, and a future direction outlook. / Es besteht ein großes Interesse an einer effizienten, genauen, zuverlässigen und qualitativ hochwertigen Szenenmodellierung: In der Robotik, insbesondere bei autonomen Robotern und Drohnen, ist eine qualitativ hochwertige Szenenmodellierung für die Navigation und Interaktion in komplexen Umgebungen unerlässlich. In der Landwirtschaft benötigen Landwirte dieses Werkzeug für eine präzise Überwachung und Ernte. In der Architektur und im Bauwesen unterstützen Ingenieure damit das Building Information Modeling (BIM) bei der Erstellung detaillierter 3D-Darstellungen von Gebäuden und Infrastrukturen. In der Unterhaltungsindustrie erleichtert die hochwertige Modellierung von Szenen die Schaffung immersiver Erlebnisse in Filmen, Videospielen und virtueller Realität (VR). Während der Prozess der Modellierung von Objekten und kleinen Szenen mit impliziter Darstellung gut entwickelt ist, bleibt die präzise inkrementelle Rekonstruktion großer Szenen eine komplexe und anspruchsvolle Aufgabe aufgrund des hohen Budgets, das für die Schleifenkorrektur erforderlich ist. Neben der geometrischen Modellierung leidet die Farbe unter der Notwendigkeit, komplexere Muster zu berücksichtigen, und unterstützt nur ein ineffizientes Nachtraining. Auch die semantische Modellierung stellt eine große Herausforderung dar. Aufgrund der wesentlich höheren Dimensionalität ist es eine noch größere Herausforderung, semantische Informationen im kontinuierlichen Raum zu modellieren. Diese Arbeit befasst sich mit Dense SLAM und den Herausforderungen, die sich aus dem neuen Trend der kontinuierlichen Modellierung und Nutzung in großem Maßstab ergeben. IMT-Mapping führt eine SE(3)-transformierbare implizite Karte für Remapping-Funktionen ein, um die Schleifenkorrektur in großem Maßstab zu unterstützen. IFR führt eine SDF-zu-SDF-Registrierung ohne Feldverschiebung durch und bietet damit eine effiziente Möglichkeit zur Ausrichtung zweier Teilkarten. Um von der Geometrie zur Farbe zu gelangen, führt NSLF-OL neben der Echtzeit-Rekonstruktion das Online-Lernen von Farben in hoher Qualität ein. Uni-Fusion analysiert die Grenzen früherer Forschung und schlägt ein universelles kontinuierliches Mapping für alle Karteneigenschaften vor, sogar für hochdimensionale CLIP-Merkmale, ohne jegliches Training. SceneFactory entwirft ein Workflow-zentriertes Framework, das ein komplettes Spektrum inkrementeller Szenenmodellierung einheitlich unterstützt. Die Kombination dieser Beiträge führt zu einem neuen allgemeinen Konzept in dieser Arbeit: Inkrementelle Kontinuierliche Szenenmodellierung (ICSM). ICSM überwindet die konventionellen Beschränkungen von dichtem SLAM und bietet einen vielseitigen und umfassenden Ansatz für die qualitativ hochwertige inkrementelle Abbildung verschiedener Merkmale (geometrisch, farblich, semantisch, etc.), Sensoraufbauten und Anwendungen (dichtes RGB/RGB-D/RGB-L/nur Tiefen-SLAM, unbestimmtes und unkalibriertes MVD, etc.) In diesem Beitrag stellen wir zunächst die Geschichte der robotischen Kartierung und unseren Gesamtbeitrag vor. Danach stellen wir in drei getrennten Kapiteln die Geometrie-, Farb- und Semantikkomponenten von ICSM vor. Dabei integrieren wir unsere Beiträge in Unterabschnitte der jeweiligen Kapitel. Neben den vielfältigen Funktionen, die ICSM unterstützt, wird im folgenden Kapitel ein einheitlicher Rahmen für die Unterbringung der verschiedenen Sensorkonfigurationen und Anwendungen vorgestellt. Die Autoren sind zuversichtlich, einen Beitrag zu diesem Thema geleistet zu haben. Es gibt jedoch auch Grenzen. Daher werden im letzten Kapitel, zusammen mit der Schlussfolgerung der Arbeit, auch die Grenzen, die noch zu erforschenden Probleme und ein Ausblick in die Zukunft aufgezeigt.

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Zugl.: Karlsruhe, Univ., Diss., 2007