Master-Thesis Indoor-Ortung von Personen mit Hilfe von 3D

Master-Thesis
Indoor-Ortung von Personen mit Hilfe von
3D-Kameras
Problemstellung
In der Fahrzeugindustrie gewinnt der Einsatz
virtueller
Prototypen
und
Produktionsprozesse
in
der
Entwicklungsphase zunehmend an Bedeutung.
Heute werden bei wenigen Unternehmen
sogenannte Caves eingesetzt, in denen
Personen in einen virtuell Prototypen
dreidimensional und realitätsnah erleben
können. So können neben der Visualisierung
des
Designs
Einbauuntersuchungen,
Montierbarkeit, etc. vorab durchgeführt
werden.
Ein neuartiges Konzept erlaubt es, mit Hilfe
von VR-Brillen diese Funktion kostengünstig
abzubilden. Dazu muss aber die Position der
an einer Session teilnehmenden Personen
exakt bestimmt werden, um die 3DDarstellung in der VR-Brille zu stützen, die
Bewegungen und Tätigkeiten anderer
Teilnehmer in der VR wiederzugeben und
Kollisionen zwischen den Teilnehmern zu
vermeiden.
Im Rahmen der Abschlussarbeit soll ein
robuster Algorithmus zur Bestimmung der
Position der Teilnehmer mit Hilfe von 3DPunktwolken entwickelt werden. Die 3DKameras befinden sich dabei ortsfest über
dem
Konfigurationsraum
und
liefern
echtzeitfähig einen Punktwolken-Stream. Die
Ortung soll mit Hilfe geeigneter Filter (EKF
o.ä.) gestützt und geglättet werden um ein
dynamisches ruckfreies Bild zu gewährleisten.
Prof. Dr.-Ing. Gerrit Meixner
UniTyLab
Hochschule Heilbronn
Die Abschlussarbeit erfolgt in Kooperation mit
der Firma Rüdenauer 3D Technology GmbH in
Karlsruhe.
Aufgaben
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Recherche bekannter Point-CloudAlgorithmen aus
branchenübergreifenden 3D-VisionAnwendungen
Ableitung von Anforderungen an
Echtzeitfähigkeit, Genauigkeit, etc. des
Algorithmus
Einbindung der Kameras
Implementierung des Algorithmus auf
einer Test-Plattform
Validierung und Test des Algorithmus
Dokumentation und Präsentation
Voraussetzungen
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Selbständige, lösungsorientierte
Arbeitsweise
Kreativität und Motivation
Gute Programmierkenntnisse in C
Idealerweise Erfahrung im Bereich
Machine Vision
Begeisterungsfähigkeit für VR-Tech
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