Ende dieser Woche war es soweit: die wichtigen Demo-Termine.
Am Donnerstag fand die Output statt. Eine Art Tag der offenen Tür der TU Dresden, an dem Forschungsergebnisse und studentische Arbeiten der Öffentlichkeit präsentiert werden. Zusammen mit Ständen von Industriepartnern bietet diese Mini-Messe einen Überblick über alles was so aus der Uni entsteht. Dieses Mal war die Demo für uns recht wichtig. Die Nachwuchsforschergruppe VICCI, in der ich arbeite, ist an ResUbic angeschlossen, ein Verbund mehrerer Nachwuchsforschergruppen für die gemeinsame Arbeit an Themen rund um das Internet der Dinge und Cyber-physikalische Systeme. Für viele Gruppen ist dies das letzte Jahr ihrer Finanzierung und daher war die diesjährige Präsentation auf der Output für einen großen Teil von ResUbic eine Abschlusspräsentation. Entsprechen waren auch viele wichtige Personen eingeladen: Industriepartner, Presse und Regierungsvertreter. Entsprechen viel Aufwand haben wir alle in unsere Demos gesteckt, damit diese einen sehr guten Eindruck machen können.
Die vielleicht beste Demo von VICCI, wobei ich hier natürlich voreingenommen bin, ist die Follower-Demo die meine beiden Kollegen Alex und André aufgesetzt haben. Sie zeigt die Kombination aus einfacher Robotersteuerung und Bildverarbeitung, genauer: Objektverfolgung. Der Roboter besitzt ein Kamera, in unserem Fall eine Kinect, mit der er ein Objekt anlernt und dieses anschließend im Kamerabild verfolgt. In diesem Bild haben wir eine rote Kaffeetasse benutzt. Der Roboter versucht nun immer einen festen Abstand und eine gerade Orientierung zum verfolgten Objekt zu halten. Damit ist es möglich berührungslos den Roboter fernzusteuern indem man einfach die Tasse entsprechend bewegt.
Das Schöne an dieser Demo ist aber nicht, dass wir einen Roboter mit einer Kaffeetasse steuern können. Das ist zwar ein tolle Gimmick, aber halt nicht richtig wissenschaftlich. Die interessanten Details stecken im Verfolgen und Anlernen des Objekts. Hier nutzt Alex einen Partikelfilter-Algorithmus der mit Wahrscheinlichkeitsverteilungen die Objektpositionen schätzt, aktualisiert und schließlich erkennt. Die Objektverfolgung ist dadurch sehr robust und schnell. Neue Objekte, wie zum Beispiel auch einfach eine Hand, können innerhalb eines Sekundenbruchteils angelernt und zur Steuerung des Roboters genutzt werden.
Am Freitag kann gleich im Anschluss an die Output die lange Nacht der Wissenschaft. Der zweite Demo-Marathon. Prinzipiell zeigten wir dort die gleichen Demos wie schon zur Output. Lediglich einige andere Forschergruppen aus ResUbic haben zur langen Nacht keine Präsentationen mehr gegeben. Nun, wir aber schon. Wir haben den ganzen Abend und die Nacht bis zum Ende um etwa 1 Uhr alles gezeigt, was VICCI ermöglicht.
Als fazit kann ich sagen, die zwei Tage waren sehr anstrengend und ich bin froh, dass sie endlich vorbei sind. Abgesehen davon, waren den unsere Demonstrationen ein voller Erfolg und sind beim Publikum sehr gut angekommen.
