Einige Inhalte dieser Anwendung sind momentan nicht verfügbar.
Wenn diese Situation weiterhin besteht, kontaktieren Sie uns bitte unterFeedback&Kontakt
1. (WO2017008895) VERFAHREN ZUM STEUERN EINES ROBOTERS UND/ODER EINES AUTONOMEN FAHRERLOSEN TRANSPORTSYSTEMS
Aktuellste beim Internationalen Büro vorliegende bibliographische Daten   

Veröff.-Nr.: WO/2017/008895 Internationale Anmeldenummer PCT/EP2016/001174
Veröffentlichungsdatum: 19.01.2017 Internationales Anmeldedatum: 08.07.2016
IPC:
G06K 9/00 (2006.01) ,G06K 9/46 (2006.01)
G Physik
06
Datenverarbeitung; Rechnen; Zählen
K
Erkennen von Daten; Darstellen von Daten; Aufzeichnungsträger; Handhabung von Aufzeichnungsträgern
9
Verfahren oder Anordnungen zum Lesen oder Erkennen gedruckter oder geschriebener Zeichen oder zum Erkennen von Mustern, z.B. Fingerabdrücken
G Physik
06
Datenverarbeitung; Rechnen; Zählen
K
Erkennen von Daten; Darstellen von Daten; Aufzeichnungsträger; Handhabung von Aufzeichnungsträgern
9
Verfahren oder Anordnungen zum Lesen oder Erkennen gedruckter oder geschriebener Zeichen oder zum Erkennen von Mustern, z.B. Fingerabdrücken
36
Aufbereitung der Bildsignale, d.h. Verarbeiten der Bildinformation ohne Entscheidung der Bildidentität
46
Ermitteln von Formelementen oder Eigenschaften des Bildes
Anmelder:
KUKA ROBOTER GMBH [DE/DE]; Zugspitzstr. 140 86165 Augsburg, DE
Erfinder:
JOHO, Dominik; DE
MEYER-DELIUS, Daniel; DE
Vertreter:
KUKA AG; Patentabteilung CLD-IP Zugspitzstr. 140 80689 Augsburg, DE
Prioritätsdaten:
10 2015 212 932.210.07.2015DE
Titel (EN) METHOD FOR CONTROLLING A ROBOT AND/OR AN AUTONOMOUS DRIVERLESS TRANSPORT SYSTEM
(FR) PROCÉDÉ DE COMMANDE D'UN ROBOT ET/OU D'UN SYSTÈME DE TRANSPORT AUTONOME SANS CONDUCTEUR
(DE) VERFAHREN ZUM STEUERN EINES ROBOTERS UND/ODER EINES AUTONOMEN FAHRERLOSEN TRANSPORTSYSTEMS
Zusammenfassung:
(EN) The present invention relates to a method for controlling a robot and/or an autonomous driverless transport system on the basis of sensor-based detection of objects. In this case, point pair features of the 2-D surface contours are produced on the basis of 2-D surface contours of the objects to be detected. A point cloud of the environment is captured by means of a distance sensor and a surface normal is estimated for each point, and corresponding point pair features of the environment are produced. In a voting method, environment features are compared with model features in order to efficiently generate pose hypotheses which are subjected to optimization and to a consistency check in further steps in order to finally be accepted or rejected as detection.
(FR) La présente invention concerne un procédé de commande d'un robot et/ou d'un système de transport autonome sans conducteur se basant sur une détection d'objets grâce à des capteurs. Des caractéristiques de couples de points de ces contours 2D des surfaces sont générées à partir des contours 2D des surfaces des objets à détecter. Un nuage de points de l'environnement est alors enregistré par un capteur de distance, une normale de la surface est évaluée pour chaque point et les caractéristiques de couples de points correspondants de l'environnement sont générés. Dans un procédé d'élection, les caractéristiques de l'environnement sont comparées à des caractéristiques modèles afin de générer des hypothèses de pose efficaces qui sont soumises dans des étapes ultérieures à une optimisation et à un contrôle de cohérence afin de pouvoir en fin de compte accepter ou rejeter ces hypothèses en tant que détections.
(DE) Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zum Steuern eines Roboters und/oder eines autonomen fahrerlosen Transportsystems basierend auf einer sensorbasierten Erkennung von Objekten. Dabei werden basierend auf 2D-Oberflächenkonturen der zu erkennenden Objekte Punktpaar-Features der 2D-Oberflächenkonturen erzeugt. Eine Punktwolke der Umgebung wird mittels eines Distanzsensors erfasst und für jeden Punkt eine Oberflächennormale geschätzt, und entsprechende Punktpaar-Features der Umgebung erzeugt. In einem Voting-Verfahren werden Umgebungs-Features mit Modell-Features abgeglichen um effizient Posenhypothesen zu generieren, die in weiteren Schritten einer Optimierung und einer Konsistenzprüfung unterzogen werden, um schließlich als Detektion akzeptiert oder verworfen zu werden.
front page image
Designierte Staaten: AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JP, KE, KG, KN, KP, KR, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW
African Regional Intellectual Property Organization (ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Eurasische Patentorganisation (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
Europäisches Patentamt (EPO) (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
African Intellectual Property Organization (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG)
Veröffentlichungssprache: Deutsch (DE)
Anmeldesprache: Deutsch (DE)