SFB 588 Humanoide Roboter

Im Sonderforschungsbereich 588 "Humanoide Roboter - Lernende und kooperierende multimodale Roboter" werden Konzepte, Methoden und konkrete mechatronische Komponenten für einen humanoiden Roboter entwickelt, der seinen Arbeitsbereich mit dem Menschen teilt. Damit das Robotersystem dem Menschen ein hilfreicher Assistent im Alltag sein kann, muss es über viele komplexe Fähigkeiten und Eigenschaften verfügen, wie z.B. kognitiven Fähigkeiten und ein konsistentes Gedächtnis.

Teilprojekt M2: Szenen- und Situationsmodellierung

Das Teilprojekt M2 wird am Institut für Anthropomatik bearbeitet. Das zentrale Ziel dieses Teilprojekts ist, ein objektorientiertes Gesamtmodell der Umwelt aufzubauen. Dieses Modell enthält die für den Roboter relevanten Fakten in Form von Objekten und deren Relationen. Es ist mit Schnittstellen versehen, um als echtzeitfähige Informationsdrehscheibe für alle Systemkomponenten wie z.B. Perzeption und Inferenzprozesse zu dienen. Informationen können eingebracht und ausgelesen werden. Vorhandene Objekte oder Relationen lassen sich manipulieren. Neue Information kann zur Instanziierung neuer Objekte oder Relationen verwendet werden. Als Metapher für das Umweltmodell kann ein digitaler Sandkasten dienen, der virtuelle Stellvertreter für die relevanten Objekte der Umwelt enthält und die Möglichkeit bietet, einen Überblick über das aktuelle Geschehen zu gewinnen. Das Modell ergänzt somit die kognitiven Fähigkeiten des Roboters um eine Gedächtnisstruktur, die ihm ein komplettes Bild seiner Umgebung vermittelt.

Publications
Title	Authors	Source
Prior Knowledge Employment Based on the K-L and Tanimoto Distances Matching for Intelligent Autonomous Robots	Belkin, A.; Beyerer, J.	Su, C.-Y.; Rakheja, S.; Liu, H. (eds.), The 5th International Conference on Intelligent Robotics and Applications, Lecture Notes in Artificial Intelligence, vol. 7508 no. 7508, pp. 171-180, Springer, 2012.
World modeling for autonomous systems	Belkin, A.; Kuwertz, A.; Fischer, Y.; Beyerer, J.	Kalloniatis, C. (ed.), Innovative Information Systems Modelling Techniques, InTech – Open Access Publisher, 2012.
Information Entropy and Structural Metrics Based Estimation of Situations as a Basis for Situation Awareness and Decision Support	Belkin, A.; Beyerer, J.	Proceedings of the IEEE Conference on Cognitive Methods in Situation Awareness and Decision Support, 2012.
Dynamic World Modeling with Prior Knowledge Matching for Autonomous Systems	Belkin, A.	Technical report IES-2011-12. In: Beyerer, J.; Pak, A. (eds.), Proceedings of the 2011 Joint Workshop of Fraunhofer IOSB and Institute for Anthropomatics, Vision and Fusion Laboratory, Karlsruher Schriften zur Anthropomatik, vol. 11, pp. 175-184, KIT Scientific Publishing, 2011.
Information Management in World Modeling	Belkin, A.	Technical report IES-2010-13. In: Beyerer, J.; Huber, M. (eds.), Proceedings of the 2010 Joint Workshop of Fraunhofer IOSB and Institute for Anthropomatics, Vision and Fusion Laboratory, Karlsruher Schriften zur Anthropomatik, vol. 7, pp. 187-199, KIT Scientific Publishing, 2010.
Sensor Management and Information Fusion for Environment Exploration	Heizmann, M.; Gheta, I.; Puente León, F.; Beyerer, J.	tm - Technisches Messen 77 no. 10, pp. 558-567, Oldenbourg Wissenschaftsverlag, 2010.
World Modeling for Autonomous Systems	Gheta, I.; Heizmann, M.; Belkin, A.; Beyerer, J.	Dillmann, R.; Beyerer, J.; Hanebeck, U. D.; Schultz, T. (eds.), KI 2010: Advances in Artificial Intelligence, Lecture Notes in Artificial Intelligence, vol. 6359, pp. 176-183, Springer, 2010.
Three Pillar Information Management System for Modeling the Environment of Autonomous Systems	Gheta, I.; Baum, M.; Belkin, A.; Beyerer, J.; Hanebeck, U. D.	Proceedings of IEEE Conference on Virtual Environments, Human-Computer Interfaces and Measurement Systems, pp. 12-17, 2010.
Data Association in a World Model for Autonomous Systems	Baum, M.; Gheta, I.; Belkin, A.; Beyerer, J.; Hanebeck, U. D.	Proceedings of IEEE International Conference on Multisensor Fusion and Integration for Intelligent Systems, pp. 187-192, 2010.
Knowledge-Driven Opto-Acoustic Scene Analysis based on an Object-Oriented World Modelling Approach for Humanoid Robots	Kühn, B.; Belkin, A.; Swerdlow, A.; Machmer, T.; Beyerer, J.; Kroschel, K.	Proceedings of the 41st International Symposium on Robotics and the 6th German Conference on Robotics, pp. 1296-1303, VDE-Verlag, 2010.
Information fusion for environment exploration	Heizmann, M.; Gheta, I.; Puente León, F.; Beyerer, J.	Puente León, F.; Dostert, K. (eds.), Reports on Industrial Information Technology, vol. 12, pp. 147-166, KIT Scientific Publishing, 2010.
Informationsfusion zur Umgebungsexploration	Heizmann, M.; Gheta, I.; Puente León, F.; Beyerer, J.	Puente León, F.; Sommer, K.-D.; Heizmann, M. (eds.), Verteilte Messsysteme, pp. 133-152, KIT Scientific Publishing, 2010.
Object-Oriented World Modelling for Autonomous Systems	Belkin, A.	Technical report IES-2009-16. In: Beyerer, J.; Huber, M. (eds.), Proceedings of the 2009 Joint Workshop of Fraunhofer IOSB and Institute for Anthropomatics, Vision and Fusion Laboratory, pp. 231-246, KIT Scientific Publishing, 2009.
Object oriented environment model for autonomous systems	Gheta, I.; Heizmann, M.; Beyerer, J.	Boström, H.; Johansson, R.; van Laere, J. (eds.), Proceedings of the second Skövde Workshop on Information Fusion Topics, pp. 9-12, Skövde Studies in Informatics, 2008.
Object Oriented Environment Model for Video Surveillance Systems	Emter, T.; Gheta, I.; Beyerer, J.	Thoma, K. (ed.), Future Security: 3rd Security Research Conference, pp. 315-320, Fraunhofer IRB Verlag, 2008.