Im Technologie-Zentrum Informatik und Informationstechnik (TZ) der Universität Bremen treffen oft unterschiedliche Spezialisierungen aufeinander und ergänzen sich, um Brücken zwischen neuen Technologien zu bauen. Ein Beispiel dafür ist das Projekt Virtual Cooking, an dem die beiden TZI-Leitthemen Empowering Digital Media und EASE Innovation beteiligt waren. Im Rahmen des forschenden Lernen erprobten elf Studierende neue VR-Anwendungen, die den Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Robotik unterstützen.

EASE Innovation beschäftigt sich mit Robotern, die Aufgaben aus dem menschlichen Alltag übernehmen können, beispielsweise das Tischdecken oder das Kochen. Um diese Aufgaben zu erfüllen, muss ein Roboter die Geometrie der Objekte kennen, die er benötigt. Darüber hinaus muss er wissen, wie er diese Objekte am besten greift, wenn er sie benutzen möchte. Die Studierenden, die von der Arbeitsgruppe Computergrafik und Virtual Reality unter Leitung von Professor Gabriel Zachmann betreut wurden, widmeten sich in diesem Zusammenhang zwei konkreten Fragestellungen.

Erstellung einer Datenbank mit fotorealistischen 3D-Objekten

Die Design-Gruppe untersuchte verschiedene Möglichkeiten, fotorealistische 3D-Darstellungen von Objekten zu erstellen, um den Aufbau einer Datenbank zu unterstützen, die den Robotern bei Bedarf zur Verfügung steht. Sie setzten dabei drei verschiedene Methoden ein: Photogrammetrie (Generierung eines 3D-Modells aus zahlreichen einzelnen Fotos), 3D-Scans und manuelles Design.   

Ermittlung der optimalen Griffpositionen

Die Programmierer-Gruppe hatte sich unterdessen zum Ziel gesetzt, eine Software-Infrastruktur zu schaffen, damit Roboter bestimmte Kategorien von Objekten wie ein Mensch greifen können. Dies ist in der Regel nicht nur bei der Erfüllung der jeweiligen Aufgabe hilfreich, sondern stärkt auch das Vertrauen der Menschen in die Technologie – beispielsweise, wenn der Roboter einen Topf am Henkel greift und nicht am Rand. Um dies zu erreichen, erstellten die Studierenden unter anderem Heat Maps (Wärmebilder), auf denen zu sehen war, wo bestimmte Objekte von Menschen bevorzugt angefasst werden. Dabei ermittelten sie die präzisen Positionen und Haltungen der Finger am jeweiligen Gegenstand.