Vom 12. bis 14. März 2024 fand in Singapur die siebte International Conference on Machine Vision and Applications statt. Im Rahmen dieser Veranstaltung präsentierten die Forscher des Austrian Institute of Technology Center for Vision, Automation & Control, Marco Wallner, Matthias Schörghuber und Markus Hofstätter ihr wegweisendes Paper mit dem Titel A Unified Database Schema for Geometric and Semantic Data: Continuous Volumetric Stocktaking in Gravel Quarries. Dieses Paper ist Teil des mit April 2024 erfolgreich abgeschlossenen FFG Projekt "openSCHEMA", bei dem der Fokus primär auf der Erarbeitung eines breit anwendbaren, generischen Format für Umfeldmodellierung lag.
Das openSCHEMA-Projekt adressiert drei zentrale Anwendungsfälle bzw. Domänen: Indoor im Bereich Intralogistik, sowie Outdoor-Szenarien in einem Weinberg und einem Kieswerk. Ziel des Projekts ist es, ein offenes Mapping-Framework für autonome mobile Roboter zu schaffen welches Interoperabilität und offene Schnittstellen sicherstellt. Dieses Framework soll eine robuste und langzeitstabile Lokalisierung ermöglichen und somit die nächste Entwicklungsstufe der Automatisierung vorbereiten. Ein flexibler Einsatz mobiler Roboter wird dadurch auch auf schwierigem Gelände und in dynamischen Umgebungen erleichtert.
Die im Projekt erarbeitete Datenbankstruktur wurde mit dem open source Datenbank-Managementsystem „PostgreSQL“ modelliert und für räumliche Daten wie Punkte, Linien und Flächen im Raum zu erweitern. Dies ermöglicht es Umgebungsdaten aus typischen Robotik-Anwendungen strukturiert abzulegen und effizient darauf zugreifen zu können.
Das Paper stellt diese neue Datenbankstruktur vor, die geometrische und semantische Daten integriert und eine kontinuierliche Überwachung von Materialvolumen in Kieswerken ermöglicht. Die aktuelle Methodik in der Industrie beruht oft auf isolierten, offline arbeitenden Tools, die zeitliche Verzögerungen und mögliche Ungenauigkeiten in der Datenerfassung und -verarbeitung mit sich bringen. Das vorgestellte Schema nutzt die PostgreSQL-Erweiterung "PostGIS“, um räumliche Daten robust zu speichern und zu verwalten und die Daten laufend zu aktualisieren. Zudem ermöglicht es die nahtlose Integration mit Open-Source-Geotools wie QGIS.
Das Paper illustriert mögliche Anwendungsbereiche anhand des Schemas zur kontinuierlichen Überwachung der Volumen von Haufwerken in einem Kieswerk. Durch die Definition von Interessensgebieten (ROIs) innerhalb des Kieswerks und der Verwendung von Punktwolken, die mittels Structure from Motion (SfM) oder LiDAR generiert werden, wird ein Volumenschätzungsprozess durchgeführt. Dieser umfasst die Extraktion von ROIs aus Punktwolken, die Erkennung der Bodenebene, die Erstellung von Oberflächenmodellen und schlussendlich die Volumenschätzung. Die Ergebnisse werden als Metainformationen in die Datenbank zurückgeschrieben und stehen damit dem Kieswerksbetreiber zur Verfügung.
Die Genauigkeit des Systems wurde durch den Vergleich der Volumenschätzungen mit dem kommerziellen Offline-Tool Pix4D bestätigt. Die Ergebnisse zeigen die Leistungsfähigkeit und Genauigkeit des Systems für die kontinuierliche, Echtzeit-Überwachung und Volumenschätzung in Bergbau- und Kiesumgebungen. Diese Arbeit stellt einen bedeutenden Fortschritt hin zu vereinheitlichten Systemen dar, die die Entwicklung komplexerer, integrierter Gesamtsysteme ermöglichen. Das Paper wurde in den ACM Conference Proceedins publiziert:
Marco Wallner, Matthias Schörghuber, and Markus Hofstätter. 2024. A Unified Database Schema for Geometric and Semantic Data: Continuous Volumetric Stocktaking in Gravel Quarries. In 2024 The 7th International Conference on Machine Vision and Applications (ICMVA 2024), March 12–14, 2024, Singapore, Singapore. ACM, New York, NY, USA, 8 pages. https://doi.org/10.1145/3653946.3653959%22%20/t%20%22_blank%22%20/o%20%22https://doi.org/10.1145/3653946.3653959