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September 25, 2009
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September 25, 2009
Abstract
Mit Informationsfusion wird der Prozess bezeichnet, Daten aus unterschiedlichen Sensoren oder Informationsquellen mit dem Ziel zu verknüpfen, neues oder präziseres Wissen über physikalische Größen, Ereignisse und Situationen zu gewinnen. Im Beitrag werden eine Systematisierung der verschiedenen Ansätze und Modelle der Informationsfusion vorgenommen und allgemeine Kriterien bei der Herangehensweise an die Fusionsaufgabe vorgestellt. Ausgehend von den Anforderungen an die Messaufgabe bestimmen die Art und das bekannte oder erlernbare Wissen über die Informationsquellen und die Messobjekte sowie der vertretbare mathematische Aufwand die Wahl der Fusionsalgorithmen. Hierzu wird ein Überblick über verschiedene methodische Ansätze gegeben, welche in vielen Anwendungen eine wichtige Rolle spielen. Information fusion denotes the process of combining data from different sensors or information sources to obtain new or more precise knowledge on physical quantities, events, or situations. This paper undertakes a systematization of the existing models and approaches to information fusion and presents general criteria to accomplish the fusion task. Starting with the requirements of the measurement task, both the type and the knowledge of the information sources and the measurands as well as the mathematical complexity constrain the choice of the fusion algorithms. We give an overview of different approaches which play an important role in many applications.
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September 25, 2009
Abstract
Bei der Fusion heterogener Informationsquellen muss deren unterschiedlicher Abstraktionsgrad und deren unterschiedliche Natur (Formalisierung) überwunden werden. Essenzielle Forderungen an eine Fusionsmethodik sind die Fähigkeiten zur Transformation, Fusion und Fokussierung. Es wird gezeigt, dass die Bayes’sche Wahrscheinlichkeitstheorie in einer Degree-of-Belief-Deutung jede dieser Forderungen erfüllt. Um ihren hohen Rechenaufwand entscheidend zu verringern, wird anschließend ein lokaler Bayes’scher Fusionsansatz vorgestellt. Dieser kann in Anlehnung an kriminalistische Ermittlungen mittels einer agentenbasierten Fusionsarchitektur umgesetzt werden. In fusing heterogeneous information sources, their different abstraction levels and formalizations have to be coped with. Essential requirements on a fusion methodology are its abilities to transform, fuse, and focus. It is shown that the Bayesian fusion methodology as Degree-of-Belief interpretation covers all these areas. With a view to reduce high computational costs, a local approach for the Bayesian fusion of information is subsequently be presented. In analogy to criminalistic investigation, this approach can be realized via agent-based fusion architecture.
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September 25, 2009
Abstract
In anspruchsvollen Überwachungsanwendungen muss alle verfügbare Information über verwendete Sensoren, die zu überwachenden Objekte und das zugrunde liegende Szenario ausgenutzt werden. Neben der Verarbeitung gemessener Daten schließt dies die Nutzung verfeinerter Sensormodelle ein, in denen Kontextinformation über die charakteristischen Sensoreigenschaften formuliert ist. Dadurch wird es insbesondere möglich, negative Sensorevidenz zu nutzen, also Schlussfolgerungen aus erwarteten, aber tatsächlich ausbleibenden Detektionen zu ziehen. Wie sich zeigt, können durch verfeinerte Sensormodellierung Positions- und Geschwindigkeitsschätzungen der zu verfolgenden Objekte verbessert werden. In challenging surveillance applications all available information on the sensor systems involved, the objects to be observed or tracked, and the underlying scenario must be taken into account explicitly. Besides the processing of measured sensor data this includes the use of more refined sensor models, by which context information on the characteristic sensor performance can be formulated. By this way it is in particular possible to exploit negative sensor evidence, i. e. to draw conclusions from expected but actually missing sensor detections. As a direct consequence of more refined sensor models, estimates of the position and velocity of the objects to be tracked can much be improved.
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September 25, 2009
Abstract
Viele fahrzeugtechnische Innovationen der letzten 30 Jahre zielten auf die Vermeidung oder Verringerung von Personenschäden bei Unfällen. Die sogenannte passive Sicherheit hat zu einem großen Teil dazu beigetragen, dass die Zahl tödlicher Verletzungen der Fahrzeuginsassen stark zurückgegangen ist. Mehr noch als bisher ist die Automobilindustrie daran interessiert, die aktiven Sicherheitssysteme voranzutreiben. Innovative Sicherheitssysteme, wie z.B. Fußgängerschutzsysteme, sollen in der Zukunft durch aktive Maßnahmen dafür sorgen, dass Fußgänger im Straßenverkehr besonders geschützt werden.In diesem Artikel wird ein System zur Fußgängerdetektion, basierend auf Radar- und Thermopilesensoren, vorgestellt. Hierbei liegt der Fokus vor allem auf der Sensordatenfusion mit Hilfe der Dempster–Shafer-Theorie. Mit Hilfe eines solchen Systems, das im DaimlerChrysler Forschungszentrum in Ulm entwickelt wird, soll es in der Zukunft möglich sein, die Sicherheit von Fußgängern im Straßenverkehr durch aktive Sicherheitsmaßnahmen zu erhöhen. Whenever addressing pedestrian-related injuries in automotive accidentology, a comprehensive approach comprising both active and passive safety elements should be followed. Passive safety solutions can be contact sensor systems that trigger raisable engine hoods, and an active safety element could be the Brake Assistant. However, an important enabler for a future pedestrian protection system is a suitable, low-cost, environment-friendly sensing technology for pedestrian detection, supported by a fast and reliable algorithm for object localization. This paper discusses such an innovative approach for pedestrian detection and localization, presenting a system based on both short-range radar sensors and an array of passive infrared thermopile sensors. The system has been developed at the DaimlerChrysler research center in Ulm.
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September 25, 2009
Abstract
Für viele Aufgaben der industriellen Sichtprüfung und der Umfeldwahrnehmung sind Aufnahme und Auswertung von Einzelbildern nicht ausreichend, da die interessierende Information gar nicht oder nur unzureichend mit einer Einzelaufnahme erfasst werden kann. In solchen Fällen kann die gewünschte Information oft dadurch erhalten werden, dass eine Serie von Bildern mit dem Ziel verknüpft wird, eine neue oder verbesserte Repräsentation von Bildinhalten oder -charakteristika zu gewinnen. Dieser Beitrag stellt wesentliche Aspekte der Fusion von Bilddaten dar. Zunächst werden Bildsensoren hinsichtlich ihrer fusionsrelevanten Eigenschaften charakterisiert. Danach werden mögliche Abstraktionsebenen, auf denen die Verknüpfung der Bilder stattfinden kann, sowie eine allgemeine Methodik zur Durchführung der Bildfusion dargestellt. Schließlich werden Beispiele erläutert, welche das Potenzial der vorgestellten Fusionsmethodik aufzeigen. In many industrial machine vision and environment sensing tasks, the acquisition and analysis of a single image is not sufficient because the information of interest cannot be captured with one image only. In such cases the desired information can often be obtained by combining a series of images to a result yielding a new or an enhanced representation of the image contents or characteristics. This contribution discusses essential aspects of image data fusion. First, image sensors are characterized with respect to their fusion-relevant features. Then, possible abstraction levels to accomplish the combination of images are described and a general method to perform the image fusion is presented. Finally, examples are given which demonstrate the performance of the fusion methodology presented.
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September 25, 2009
Abstract
In diesem Artikel werden Arbeiten aus dem Bereich Arbeitsraumexploration und -modellierung am Institut für Robotik und Mechatronik des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt vorgestellt. Mit Hilfe der vorgestellten Methoden werden Roboter in die Lage versetzt, (teil-)autonom ihren Arbeitsraum zu explorieren. Die Umgebung des Roboters ist initial vollständig oder teilweise unbekannt, daher muss der Roboter sukzessive eine Repräsentation der Umgebung aufbauen. Zur Umgebungserfassung werden verschiedene optische Sensoren wie Lichtschnitt, Laserscanner oder Stereo, integriert in ein universelles Sensorsystem, den DLR-3D-Modellierer, verwendet. Die Fusion der Tiefendaten in eine konsistente Repräsentation, z.B. zur Bahnplanung und zur Planung der Sensorlagen, wird vorgestellt. 3D-Sensorik, Sensorsynchronisation und Modellerstellung werden dargestellt. Algorithmen zur Planung der Sensorlagen, den sogenannten Next Best Views , unter Berücksichtigung von Messrauschen und Verdeckungen sind weitere Kernpunkte des Artikels. In this article, research at Institute of Robotics and Mechatronics, German Aerospace Center (DLR) in the field of robot work-space exploration and modelling are presented. The robot shall be enabled to explore its work-space partially autonomously. Initially, the environment is completely or partially unknown, the robot’s task is to incrementally build up a representation of its surroundings. Optical sensors like stereo vision, laser-range scanner and laser-stripe profiler are integrated into a multi-purpose vision system, the DLR 3D Modeller . It is mounted on the robot’s tool center point to acquire information about the robot’s environment. Fusion of range data into a consistent representation is performed to allow for safe path planning and view planning. This paper deals with 3D sensor technology, sensor synchronization und model generation. Algorithms for planning the next best views considering measurement noise and occlusion are theorized and evaluated for suitability for exploration.
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September 25, 2009
Abstract
Dieser Beitrag befasst sich mit modellbasierten Methoden zur Vermessung verteilter physikalischer Phänomene. Diese Methoden zeichnen sich durch eine systematische Behandlung von Unsicherheiten aus, sodass neben der Rekonstruktion der vollständigen Wahrscheinlichkeitsdichte der relevanten Größen aus einer geringen Anzahl von zeit-, orts- und wertdiskreten Messungen auch die Generierung optimaler Messsequenzen möglich ist. Es wird dargestellt, wie eine Beschreibung für ein verteilt-parametrisches System in Form einer partiellen Differentialgleichung, welche einen unendlich-dimensionalen Zustandsraum beschreibt, in eine konzentriert-parametrische Form konvertiert wird. Diese kann als Grundlage für den Entwurf klassischer Schätzer, wie z.B. des Kalman-Filters, dienen. Ferner wird eine Methode zur Sensoreinsatzplanung vorgestellt, mit der eine optimale Sequenz von Messparametern bestimmt werden kann, um mit einem minimalen Messaufwand die Unsicherheit auf ein gewünschtes Maß zu reduzieren. Die Anwendung dieser Methoden wird an zwei Beispielen, einer Temperaturverteilung und der Verformung einer Führungsschiene, demonstriert. Zusätzlich werden die Herausforderungen bei der Behandlung nichtlinearer Systeme und die Probleme bei der dezentralen Verarbeitung, wie sie typischerweise beim Einsatz von Sensornetzwerken auftreten, diskutiert. This article addresses the model-based reconstruction and prediction of distributed phenomena characterized by partial differential equations. The novelty of the proposed reconstruction method is the systematic approach and the consideration of uncertainties, which occur in the physical model and arise naturally from noisy measurements. By these means, it is possible to reconstruct the complete density function of the state characterizing the distributed phenomenon. It is shown how the partial differential equation, i. e., distributed -parameter system, is spatially and temporally decomposed leading to a lumped -parameter finite -dimensional state space form. Based on the state space form, classical estimators, e. g. the Kalman filter, can directly be applied for the estimation of the solution of the underlying partial differential equation. Furthermore, a method for the optimal sensor placement is introduced. This method makes it possible to derive an optimal sequence of measurements in order to minimize the costs of measurements for a given uncertainty of the estimation result. The performance of the proposed methods is demonstrated by means of two scenarios, i. e., a temperature distribution and a deformation of a bearing. Finally, challenges of the treatment of nonlinear systems and problems of a decentralized information fusion, necessary for large sensor networks, are stated.
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September 25, 2009
Abstract
Chemische Sensoren bieten sich auf dem Gebiet der Gas- und Geruchsanalytik an, etablierte analytische Methoden zu ergänzen oder zu ersetzen und eröffnen vor allem im Niedrigpreis-Segment neue Anwendungen. Unter dem Schlagwort “elektronische Nase” ist in den letzten 10 bis 15 Jahren ein neuer Typ von Messinstrument entstanden, der mehrere Sensoren in einem Array zusammenfasst und mit Methoden der Mustererkennung kombiniert. Dieser Artikel beschreibt Möglichkeiten und Grenzen dieser Technologie. Chemical sensors provide ways to complement or replace established analytical methods in the area of gas and odor analysis and open up new low-cost applications. During the past 10 to 15 years, a new type of measurement devices has been developed under the catch phrase “electronic nose”, combining sensor arrays by means of pattern recognition. This article describes potentials and limitations of electronic nose technology.
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September 25, 2009
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September 25, 2009
