Monokulare Tiefenschätzung für Prothesen

Beschreibung

Prothesen für die unteren Extremitäten unterstützen Menschen mit Amputationen bei alltäglichen Aufgaben wie Gehen, Treppensteigen oder Laufen. Um sich an die aktuelle Situation anzupassen, ist es von Vorteil, die Umgebung bspw. mit visuellen Sensoren, zu erfassen. Dadurch können unter anderem auch Unfälle wie etwa Stürze verhindert werden.

Bei der monokularen Tiefenschätzung wird die Umgebung mit einem einzigen RGB-Kamerasensor, der leicht an der Prothese befestigt werden kann, erfasst. Anschließend werden die Daten mittels eines neuronalen Netzes ausgewertet und eine Vorhersage  zur Tiefenschätzung gemacht. Ziel dieser Arbeit ist es, Algorithmen zur monokularen Tiefenschätzung für die Kamerakonfiguration der unteren Extremität zu entwickeln und zu evaluieren.

Zu diesem Zweck werden die aktuellen Forschungsansätze für die monokulare Tiefenschätzung unter Hardwarebeschränkungen analysiert, bspw. in einem eingebetteten System. Das Erreichen guter Tiefenschätzungen mit einem leichten Modell in realen Experimenten wird das Ergebnis der Arbeit sein.

 

Betreuer

Prof. Dr. Vasileios Belagiannis,

Prof. Dr.-Ing. habil. Philipp Beckerle

Verfügbarkeit

Ab sofort