Automatische Wiedererkennung von individuellen Objekten mit dem Dynamic Anchoring Agent - Martin Günther; Friedemann Kammler; Oliver Ferdinand; Joachim Hertzberg; Oliver Thomas; Oliver Zielinski (HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik, 2020)
Individuelle Objekte spielen im Alltag eine zentrale Rolle und machen deren Unterscheidung zu einer wichtigen Voraussetzung für den Einsatz von Robotik. Die Herausforderung liegt dabei nicht allein in der sensorischen Wahrnehmung, sondern auch in der Verknüpfung mit vorhandenem Wissen: So können zwei für Verfahren der Objekterkennung identische Gegenstände durch ihre Funktion (,,Der Akkuschrauber, den ich zuletzt genutzt habe“) oder ihren Umgebungskontext (,,Die Tasse auf meinem Tisch“) eine eindeutige Zuordnung erhalten. Die Robotik adressiert diese Herausforderung unter dem Begriff des Anchorings, also der Fähigkeit, individuelle Objekte eindeutig zu erkennen und anhand ihres Kontexts wiederzuerkennen, sobald sie einmal aus dem Wahrnehmungsbereich gelangt sind. Auf technischer Ebene besteht dabei das Problem, Beziehungen zwischen Sensordaten und Symbolen in einer Wissensbasis herzustellen und so physische Objekte konkret zu adressieren. Der Beitrag stellt das Anchoring-Problem sowie den Dynamic Anchoring Agent (DAA) als einen Lösungsansatz vor. Anhand von zwei realen Anwendungsszenarien wird der Einsatz des DAA demonstriert: Anhand eines MakerSpaces werden die Möglichkeiten zur erweiterten Kooperation zwischen Menschen und Robotern gezeigt - beispielsweise durch die Suche und Identifikation von persönlichem Werkzeug oder benötigten Produktionsmaterialien. Eine zweite Anwendung verdeutlicht am Beispiel eines Yachthafens den weiterführenden Einsatz in dynamischen Umgebungen.
Keywords: 000; Maschinelles Lernen; Anchoring Problem; Dynamic Anchoring Agent; Yachthafen; MakerSpace; Mensch-Maschine-Kooperation; Machine Learning; Anchoring Problem; Dynamic Anchoring Agent; Marina; MakerSpace; Human-Machine-Cooperation