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At the beginning of the pandemic in Feb. 2020 I had a little time and wanted to do something new i.e. bring my 3D printer, AI and computer science together somehow. The result is a printed portrait with a lot of computer science. Using style transfer I transferred the etching style of a Göthe portrait to a young girl I call Carolin. By means of image processing I made a black and white picture out of it. Then, using the problem of the traveling salesman, each black point in the picture is interpreted as a city and the whole picture is drawn by only one line. Since this line is very long, it is optimized and shortened by a so-called simulated annealing algorithm. The result is printed in 5 layers on a 3D printer.
In Kollaboration mit dem Fachbereich Maschinenbau wurde eine prototypische Lösung zur Visualisierung der Interaktion zwischen Mensch und Maschine bei kooperativen Arbeiten entwickelt. Der Prototyp wurde in der Programmiersprache C++ auf Basis der Unreal Engine 4 realisiert und soll als Grundlage für weitere Forschungen im Bereich der Mensch-Roboter-Kollaboration dienen. Zur Echtzeitsimulation der Maschinen wurde eine Anbindung basierend auf dem Protokoll OPC UA integriert, sodass eine Kopplung mit Enterprise-Applikationen wie Siemens NX MCD und ABB RobotStudio möglich ist. Für eine realitätsgetreue Darstellung können die Maschinen in der virtuellen Realität abgebildet werden. Die Visualisierung eines Menschen erfolgt durch Einbindung der Microsoft Azure Kinect, wodurch eine Person durch eine farbliche Punktwolke oder ein Skelett angezeigt werden kann.
Durch Panoramen in Kombination mit dem ORB-SLAM ist ein schnelles Tracking möglich, liefert jedoch ausschließlich spärliche Daten. Durch die Kombination mit einem neuronalen Netz soll der SLAM Algorithmus zu einem RGBD-SLAM erweitert werden, um ein besseres Tracking und eine dichtere Punktwolke zu gewährleisten.