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<div class="csl-entry">Fraunhofer, M. (2022). <i>Robot-assisted reconstruction of objects based on iterative geometric approximation</i> [Diploma Thesis, Technische Universität Wien]. reposiTUm. https://doi.org/10.34726/hss.2022.98161</div>
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dc.identifier.uri
https://doi.org/10.34726/hss.2022.98161
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dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/20.500.12708/19346
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dc.description
Abweichender Titel nach Übersetzung der Verfasserin/des Verfassers
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dc.description.abstract
In dieser Arbeit wird ein robotergestütztes 3D Rekonstruktionssystem für einen experimentellen Aufbau an der TU Wien entwickelt. Dieser Aufbau besteht aus einer Tiefenkamera, einem siebenachsigen kollaborativen Roboter und zwei Linearachsen. Einerseits können mit dem entwickelten Rekonstruktionssystem Objekte von zuvor manuell definierten Kameraposen gescannt werden. Hierfür wird eine automatische Reihenfolgeoptimierung vorgestellt, um die Dauer des Rekonstruktionsprozesses zu minimieren. Des Weiteren wird ein autonomer Betriebsmodus entwickelt. Dazu wird ein neuartiger View Planning-Algorithmus präsentiert, der geeignete Kameraposen anhand einer iterativ verbesserten geometrischen Approximation des zu scannenden Objekts wählt. Konzepte der Reihenfolgeoptimierung werden wieder aufgegriffen, um die nächstbeste Kamerapose zu selektieren. Der View Planning-Algorithmus eliminiert die Notwendigkeit, Kameraposen manuell festzulegen und ermöglicht somit eine Rekonstruktion unbekannter Objekte mit minimaler menschlicher Interaktion. Simulationsstudien demonstrieren die Eignung der implementierten Algorithmen. Darüber hinaus wird das entwickelte Rekonstruktionssystem an einem bestehenden robotischen System ohne Linearachsen getestet, um diese Arbeit in Experimenten zu validieren. Es zeigt sich, dass der vorgeschlagene View Planning-Algorithmus in der Lage ist, unbekannte Objekte mit hoher Genauigkeit zu erfassen.
de
dc.description.abstract
In this work, a robotic 3D reconstruction system is developed for an experimental setup at TU Wien. This setup consists of a 3D camera, a seven-axis collaborative robot and two linear axes. On the one hand, the developed reconstruction system can scan objects from manually predefined views. An automatic sequence optimization is presented to minimize the duration of the reconstruction process. Furthermore, an autonomous mode of operation is developed. For this purpose, a novel view planning algorithm is presented that determines suitable views based on an iteratively refined geometric approximation of the object to be scanned. Concepts of sequence optimization are revisited to select the next best view. The view planning algorithm eliminates the need to specify views manually, enabling a reconstruction of unknown objects with minimal human interaction. Simulation studies demonstrate the suitability of the implemented algorithms. In addition, the developed reconstruction system is tested on an existing robotic system without linear axes to validate this work in experiments. It is shown that the proposed view planning algorithm is capable of scanning unknown objects with high accuracy.
en
dc.language
English
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dc.language.iso
en
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dc.rights.uri
http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
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dc.subject
Robotik
de
dc.subject
3D
de
dc.subject
Rekonstruktion
de
dc.subject
Tiefenkamera
de
dc.subject
Robotics
en
dc.subject
3D
en
dc.subject
Reconstruction
en
dc.subject
Depth Camera
en
dc.title
Robot-assisted reconstruction of objects based on iterative geometric approximation
en
dc.title.alternative
Robotergestützte Rekonstruktion von Objekten basierend auf iterativer geometrischer Approximation
de
dc.type
Thesis
en
dc.type
Hochschulschrift
de
dc.rights.license
In Copyright
en
dc.rights.license
Urheberrechtsschutz
de
dc.identifier.doi
10.34726/hss.2022.98161
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dc.contributor.affiliation
TU Wien, Österreich
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dc.rights.holder
Martin Fraunhofer
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dc.publisher.place
Wien
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tuw.version
vor
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tuw.thesisinformation
Technische Universität Wien
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dc.contributor.assistant
Dukic, Nikola
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tuw.publication.orgunit
E376 - Institut für Automatisierungs- und Regelungstechnik