Multi-Contact Grasp Interaction for Virtual Environments

The grasping of virtual objects has been an active research field for several years. Solutions providing realistic grasping rely on special hardware or require time-consuming parameterizations. Therefore, we introduce a flexible grasping algorithm enabling grasping without computational complex physics. Objects can be grasped and manipulated with multiple fingers. In addition, multiple objects can be manipulated simultaneously with our approach. Through the usage of contact sensors the technique is easily configurable and versatile enough to be used in different scenarios.

XSAMPL3D: An Action Description Language for the Animation of Virtual Characters

In this paper we present XSAMPL3D, a novel language for the high-level representation of actions performed on objects by (virtual) humans. XSAMPL3D was designed to serve as action representation language in an imitation-based approach to character animation: First, a human demonstrates a sequence of object manipulations in an immersive Virtual Reality (VR) environment. From this demonstration, an XSAMPL3D description is automatically derived that represents the actions in terms of high-level action types and involved objects. The XSAMPL3D action description can then be used for the synthesis of animations where virtual humans of different body sizes and proportions reproduce the demonstrated action. Actions are encoded in a compact and human-readable XML-format. Thus, XSAMPL3D describtions are also amenable to manual authoring, e.g. for rapid prototyping of animations when no immersive VR environment is at the animator's disposal. However, when XSAMPL3D descriptions are derived from VR interactions, they can accomodate many details of the demonstrated action, such as motion trajectiories,hand shapes and other hand-object relations during grasping. Such detail would be hard to specify with manual motion authoring techniques only. Through the inclusion of language features that allow the representation of all relevant aspects of demonstrated object manipulations, XSAMPL3D is a suitable action representation language for the imitation-based approach to character animation.

Generierung von Konstruktionsmerkmalen zur Entwicklung eines bio-inspirierten Kommissionier- Greifers für die Intralogistik mittels Clusteranalyse

Kurzbeschreibung: In der Automatisierung von intralogistischen Kommissioniervorgängen ist ein großes Zukunftspotential erkennbar. Elementarer Bestandteil des Automatisierungsprozesses ist der Einsatz von Industrierobotern, die mit einem geeigneten Endeffektor, dem Greifer, ausgestattet werden müssen. Die Robotik ist in der Lage schneller, präziser und ausdauernder als die menschlichen Kommissionierer zu arbeiten und trägt damit entscheidend zur Effizienzsteigerung bei. Eine wesentliche Herausforderung für diesen Entwicklungsschritt zur Substitution der manuellen Kommissionierung ist die Konstruktion und Bereitstellung eines geeigneten Greifsystems. Am Lehrstuhl für Maschinenelemente und Technische Logistik der Helmut-Schmidt-Universität wurde mit der Erfahrung aus einem vorangegangenen Forschungsprojekt die Methode der Clusteranalyse erstmalig zur Untersuchung von Greifobjekten zur Entwicklung eines bionischen Universalgreifers für die Kommissionierung von Drogerieartikeln verwendet. Diese Abhandlung beschreibt einen Beitrag zur Entwicklung dieses Greifers am Beispiel handelsüblicher Drogerieartikel, die aktuell manuell kommissioniert werden. Diese werden hinsichtlich der für das Greifen relevanten Objektmerkmale geclustert und die daraus resultierenden Erkenntnisse in Form von Konstruktionsmerkmalen abgeleitet. Nach einer Analyse und Festlegung der greifrelevanten Merkmale der Greifobjekte wird eine Objektdatenbasis erstellt. Mit Hilfe geeigneter Methoden wird die gewonnene Datenbasis aufbereitet und reduziert. Im Anschluss werden die Greifobjekte bzw. deren Merkmalsausprägungen einer hierarchischen Clusteranalyse unterzogen. Hierbei werden die Grenzen der gebildeten Cluster mittels der zugehörigen Greifobjekte festgelegt und analysiert. Abschließend werden bestimmte greiferspezifische Merkmale auf die Anwendbarkeit in den Clustern überprüft und bewertet. Diese Betrachtungen ermöglichen es, dass spezielle Anforderungen an den Greifer, die direkt aus den Eigenschaften der Greifobjekte herrühren, zuverlässig erkannt und konstruktiv berücksichtigt werden können.