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This paper describes the robots TIAGo and Lisa used by
team homer@UniKoblenz of the University of Koblenz-Landau, Germany,
for the participation at the RoboCup@Home 2019 in Sydney,
Australia. We ended up first at RoboCup@Home 2019 in the Open Platform
League and won the competition in our league now three times
in a row (four times in total) which makes our team the most successful
in RoboCup@Home. We demonstrated approaches for learning from
demonstration, touch enforcing manipulation and autonomous semantic
exploration in the finals. A special focus is put on novel system components
and the open source contributions of our team. We have released
packages for object recognition, a robot face including speech synthesis,
mapping and navigation, speech recognition interface, gesture recognition
and imitation learning. The packages are available (and new packages
will be released) on http://homer.uni-koblenz.de.
The development of a game engine is considered a non-trivial problem. [3] The architecture of such simulation software must be able to manage large amounts of simulation objects in real-time while dealing with “crosscutting concerns” [3,p. 36] between subsystems. The use of object oriented paradigms to model simulation objects in class hierarchies has been reported as incompatible with constantly changing demands during game development [2, p. 9], resulting in anti-patterns and eventual, messy refactoring.[13]
Alternative architectures using data oriented paradigms revolving around object composition and aggregation have been proposed as a result. [13, 9, 1, 11]
This thesis describes the development of such an architecture with the explicit goals to be simple, inherently compatible with data oriented design, and to make reasoning about performance characteristics possible. Concepts are formally defined to help analyze the problem and evaluate results. A functional implementation of the architecture is presented together with use cases common to simulation software.
Eine genaue Schneesimulation ist der Schlüssel zur Erfassung der charakteristischen Visualisierung von Schnee. Aufwendige Methoden existieren, die versuchen Schneeverhalten ganzheitlich zu ergreifen. Die Rechenkomplexität dieser Ansätze hindert sie daran, Echtzeitfähigkeit zu erreichen. Diese Arbeit stellt drei Methoden vor, die unter Verwendung der GPU eine echtzeitfähige Deformation einer Schneeoberoberfläche darstellen. Die Ansätze werden hinsichtlich ihrer wahrheitsgetreuen Schneedarstellung untersucht und nach ihrer Fähigkeit, mit einer zunehmenden Anzahl von schneeverformenden Objekten zu skalieren. Die Ergebnisse zeigen, dass die Methoden bei mehreren hunderten schneeverformenden Objekten ihre Echtzeitfähigkeit beibehalten. Jedoch benachteiligen die charakteristischen Einschränkungen jener Methoden die visuellen Resultate. Ein experimenteller Ansatz ist es, die Anzahl der schneeverformenden Objekte zu reduzieren und durch Zusammenfügen der Methoden ein genaueres, kombiniertes Verformungsmuster zu erzeugen.
Mit dem Erscheinen moderner Virtual Reality (VR) Headsets auf dem Verbrauchermarkt, gab es den bisher größten Aufschwung in der Geschichte der VR Technologie. Damit einhergehend rücken aber auch die Problematiken aktueller VR Hardware immer mehr in den Vordergrund. Insbesondere die Steuerung in VR war schon immer ein komplexes Thema.
Eine mögliche Lösung bietet die Leap Motion: Ein Hand-Tracking Gerät, welches ursprünglich für den Desktop-Einsatz entwickelt wurde, aber mit dem letzten größeren Softwareupdate an üblichen VR Headsets angebracht werden kann. Dieses Gerät ermöglicht ein sehr genaues Tracking beider Hände und aller Finger. Damit ist es möglich, diese vollständig in der VR Welt zu replizieren und zur Steuerung zu verwenden.
Ziel dieser Arbeit ist es, virtuelle Benutzeroberflächen zu entwerfen, die mit der Leap Motion bedient werden können. Dies soll eine natürliche Interaktion zwischen dem Benutzer und der VR-Umgebung ermöglichen. Danach werden mit Hilfe einer Demoanwendung Probanden-Tests durchgeführt, um ihre Leistung zu bewerten und mit herkömmlichen VR-Reglern zu vergleichen.
Tracking ist ein zentraler Bestandteil vieler moderner technischer Anwendungen, insbesondere in den Bereichen autonome Systeme und Augmented Reality. Für Tracking gibt es viele unterschiedliche Ansätze. Ein erst seit kurzem verfolgter ist die Verwendung von Neuronalen Netzen. Im Rahmen dieser Masterarbeit wird eine eine Anwendung erstellt, welche für das Tracking ein Neuronales Netz verwendet. Dazu gehört ebenfalls die Erstellung von Trainingsdaten, sowie die Erstellung des Neuronalen Netzes und dessen Training.
Anschließend wird die Verwendung von Neuronalen Netzen für Tracking analysiert und ausgewertet. Hierunter fallen verschiedene Aspekte. Es wird für eine unterschiedliche Anzahl an Freiheitsgraden geprüft wie gut das Tracking funktioniert und wie viel Performance dieser Ansatz kostet. Des Weiteren wird die Menge der benötigten Trainingsdaten untersucht, der Einfluss der Architektur des Netzwerks und wie wichtig das Vorhandensein von Tiefendaten für die Funktion des Trackings ist. Dies soll einen Einblick ermöglichen wie relevant dieser Ansatz für den Einsatz in zukünftigen Produkten sein könnte.
This work describes a novel software tool for visualizing anatomical segmentations of medical images. It was developed as part of a bachelor's thesis project, with a view to supporting research into automatic anatomical brain image segmentation. The tool builds on a widely-used visualization approach for 3D image volumes, where sections in orthogonal directions are rendered on screen as 2D images. It implements novel display modes that solve common problems with conventional viewer programs. In particular, it features a double-contour display mode to aid the user's spatial orientation in the image, as well as modes for comparing two competing segmentation labels pertaining to one and the same anatomical region. The tool was developed as an extension to an existing open-source software suite for medical image processing. The visualization modes are, however, suitable for implementation in the context of other viewer programs that follow a similar rendering approach.
The modified code can be found here: soundray.org/mm-segmentation-visualization.tar.gz.
Die Mitralklappe ist eine der vier Herzklappen des Menschen. Sie befindet sich in der linken Herzkammer und agiert als ein unidirektionales Ventil, welches den Blutfluss vom linken Atrium zum linken Ventrikel steuert. Eine funktionierende Mitralklappe verhindert den Rückfluss von Blut in den Lungenkreislauf, wodurch sie einen unverzichtbaren Anteil zu einem gesunden Herzkreislauf beiträgt. Pathologien der Mitralklappe können eine Reihe von Symptomen hervorrufen, welche in ihrer Schwere von Brustschmerzen und Ermüdung bis zum Lungenödem (dem Eindringen von Flüssigkeit in die Lunge) reichen können. Im schlimmsten Fall kann dieses zum Atemversagen führen.
Dysfunktionale Mitralklappen können mithilfe komplexer chirurgischer Eingriffe wiederhergestellt werden, welche in hohem Maße von intensiver Planung und präoperativer Analyse profitieren. Visualisierungstechniken eröffnen die Möglichkeit, solche Vorbereitungsprozesse zu unterstützen und können zudem einer postoperativen Evaluation dienlich sein. Die vorliegende Arbeit erweitert die Forschung in diesem Bereich. Sie stützt sich auf patientenspezifische Segmentierungen der Mitralklappe, wie sie am Deutschen Krebsforschungszentrum entwickelt werden. Solche Segmentierungen resultieren in 3D-Modellen der Mitralklappe. Der Kern dieser Arbeit wird sich mit der Konstruktion einer 2D-Ansicht dieser Modelle befassen. Die 2D-Visualisierung wird durch Methoden der globalen Parametrisierung erzeugt, welche es erlauben, bijektive Abbildungen zwischen einem planaren Parameterraum und Oberflächen in höheren Dimensionen zu erstellen.
Eine ebene Repräsentation der Mitralklappe ermöglicht Ärzten einen unmittelbaren Blick auf deren gesamte Oberfläche, analog zu einer Karte. Dies erlaubt die Begutachtung der Fläche und Form ohne die Notwendigkeit unterschiedlicher Blickwinkel. Teile der Klappe, die in der 3D-Ansicht von Geometrie verdeckt sind, werden in der 2D-Darstellung sichtbar.
Ein weiterer Beitrag dieser Arbeit ist die Untersuchung verschiedener Visualisierungen der 3D- und 2D-Mitralklappenrepräsentationen. Merkmale der Klappe können durch Assoziation mit spezifizierten Farbschemata hervorgehoben werden. So können zum Beispiel Pathologie-Indikatoren direkt vermittelt werden.
Qualität und Wirkungsgrad der vorgestellten Methoden wurden in einer Studie am Universitätsklinikum Heidelberg evaluiert.