Project R-15482

ALARMM_SBO: Nauwkeurige lokalisatie en ruimtelijke uitlijning in grote omgevingen met robuuste markerloze methoden (Onderzoek)

Er zijn talrijke industriële noden voor nauwkeurige en robuuste 3D lokalisatie in grootschalige industriële omgevingen, waarbij ALARMM_SBO zich richt op (1) locatie-afhankelijke cognitieve hulp via Augmented Reality (AR) begeleiding voor productiemedewerkers, en (2) autonome voertuigen (AMR's) die nauwkeurige taken uitvoeren zoals machine tending. Typische lokalisatiebenaderingen gebruiken lokale uitlijning door gebruik te maken van complexe gegevensgestuurde 6DOF-posebepaling van objecten (wat onbetrouwbaar en tijdrovend is om naar grote omgevingen te schalen), passen outside-in tracking toe met externe apparaten of speciale infrastructuur (wat duur is), gebruiken visuele markeringen voor ruimtelijke referentie (wat onpraktisch kan zijn in grote industriële werkvloeren), of gebruiken visuele SLAM. Hoewel ze kostenefficiënt zijn, zijn SLAM-gebaseerde oplossingen gevoelig voor drift, vooral in scenario's die de hele werkvloer omvatten, en zijn ze niet robuust voor variërende operationele omstandigheden (bv. omgevingen met weinig licht of weinig textuur) of in dynamische omgevingen die, in het ergste geval, het lokalisatiesysteem volledig onbetrouwbaar kunnen maken. ALARMM_SBO zal de nauwkeurigheid, betrouwbaarheid en robuustheid van SLAM-gebaseerde lokalisatie verbeteren door gebruik te maken van (1) grafische fabrieksvoorstellingen (bv. driftvrije 3D-laserscan of globaal uitgelijnde CAD-modellen), (2) semantische kennis over de industriële omgeving, (3) bekende dynamische modellen van machines en (4) op Deep Learning gebaseerde IMU-lokalisatie. Elk van deze vier elementen levert specifieke vereisten op voor het optimalisatieproces van de lokalisatie en zal worden geïntegreerd in een slimme, op onzekerheidsanalyse gebaseerde module voor het selecteren van beperkingen om de impact op nauwkeurigheid, betrouwbaarheid en robuustheid te maximaliseren, aangepast aan de behoeften van de toepassing. Dit zal resulteren in globale 3D lokalisatie met een hoge framerate en een ruimtelijke nauwkeurigheidstolerantie van maximaal 1 cm in grote indoor omgevingen indien er voldoende visuele kenmerken aanwezig zijn, en een robuuste degradatie naar 5 cm in het geval van meer uitdagende omgevingen met weinig licht en weinig textuur.

01 april 2025 - 31 maart 2029