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Entwicklung eines augmentierten Montageszenarios mit Lego-Bausteinen für die Microsoft HoloLens
(2017)
Augmented Reality ist schon seit einigen Jahren in verschiedenen Formen verfügbar. Durch Fortschritte in der Technik können nun auch kompakte Augmented Reality Brillen hergestellt werden, wodurch sich viele neue Möglichkeiten der Interaktion und Anwendung von Augmented Reality eröffnen.
Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Microsoft HoloLens und den Möglichkeiten, welche die Brille für Verbraucher und Industrie bieten kann. Im Rahmen dieser Arbeit wurde eine interaktive und augmentierte Anwendung entwickelt, um die Grenzen und Möglichkeiten der Microsoft HoloLens zu bewerten. Dazu wurde exemplarisch ein Montageszenario nachgestellt, bei dem ein Modell aus Lego-Bausteinen zusammengesetzt wird. Die HoloLens zeigt dabei schrittweise an, wo die nächsten Bausteine platziert werden sollen. Dabei stellte sich heraus, dass die HoloLens schon heute Vorteile bei der Montage bietet und gut zur Unterstützung von Arbeitsschritten verwendet werden kann, es wurden allerdings auch einige Schwächen deutlich.
"MoleARlert" entstand im Rahmen eines Projektpraktikums der AG Computergrafik, unter Leitung Herrn Prof. Müllers und Herrn Dipl.-Inf. Stefan Rilling, im Wintersemester 2008/2009. Das System wurde von insgesamt zwölf Studierenden der Universität Koblenz-Landau entwickelt. Inhalt dieser Studienarbeit ist neben der Beschreibung des Systems vor allem die Veränderungen, die vom Autor nach Abschluss des Projektpraktikums, an diesem vorgenommen wurden unter besonderer Berücksichtigung der Neu- und Weiterentwicklungen die dazu führten die Reife des Systems zu verbessern. Ein weiterer wichtiger Aspekt der Arbeit ist die Einbindung einer Webkamera in eine 3D-Engine in Echtzeit.
Ziel dieser Arbeit ist es, markerloses Tracking unter dem Ansatz der Analyse durch Synthese zu realisieren und dabei auf den Einsatz merkmalsbasierter Verfahren zu verzichten. Das Bild einer Kamera und ein synthetisches Bild der Szene sollen durch den Einsatz von Stilisierungstechniken so verändert und angeglichen werden, dass zu dem gegebenen Kamerabild aus einer Auswahl von gerenderten Bildern jenes erkannt werden kann, welches die reale Kamerapose am exaktesten wiedergibt. Es werden Kombinationen von Ähnlichkeitsmaßen und Visualisierungen untersucht, um eine bestmögliche Vergleichbarkeit der Bilder zu erreichen, welche die Robustheit gegen Trackingfehler erhöhen soll.