Kurzbeschreibung

Unter der Überschrift »Smart Furniture« entstehen momentan von Seiten der Forschung und der Industrie viele Projekte, bei welchen intelligente technische Erweiterungen in alltägliche Wohnungsgegenstände eingebettet werden. In unserem Living Lab zählt hierzu eine mit Sensoren ausgestattete Couch, welche es erlaubt, die Sitz- und Liegeposition von bis zu zwei Personen zu erkennen.

In einer intelligenten Wohnumgebung kann das Wissen über den Kontext einer Person dazu verwendet werden, sinnvolle Anpassungen in der Wohnung vorzunehmen. Setzt sich der Benutzer frontal zum Fernseher auf die Couch, kann zum Beispiel automatisch der Fernseher eingestellt (eingeschaltet) werden. Legt sich die Person hingegen hin, wird das Umgebungslicht gesenkt und eine ruhige Musik eingespielt.

Technischer Aufbau

Die acht über die Couch verteilten kapazitiven Sensoren werden über ein OpenCapSense Board per USB mit dem PC verbunden. Die Erkennung der Sitzposition wird durch binäre Entscheidungsbäume oder ein neuronales Netz vorgenommen.

Kurzbeschreibung

Neue Methoden zur Interaktion mit einem technischen System zu finden ist eine der grundlegenden Herausforderungen, denen sich unsere Abteilung stellt. Ein gutes Beispiel hierfür ist unser CapTab Board, welches zur berührungsfreien Interpretation von (3D-)Gesten verwendet werden kann. Auf oder auch unter einer nicht leitenden Oberfläche (wie einer Holztischplatte) angebracht, werden bei einem Abstand von bis zu 30 cm die Bewegungen der Hand registriert und entsprechende Befehle per Funk auf einem verbundenen Computer ausgeführt. Verwendung findet das CapTab momentan zur Steuerung von Slide-Shows, dem Abspielen von Videos und der Vergrößerung von Bildern. Das allgemeine Ziel ist eine intuitivere Interaktion mit dem System, die auch Menschen mit Bewegungseinschränkungen der Hand (z.B. durch Arthritis) voll zugänglich ist. Weitere Einsatzmöglichkeiten sehen wir zum Beispiel auch in der Chirurgie, wo eine kontaktfreie Interaktion mit einem PC die Hygienestandards erhöht oder für Bauarbeiter, die aus Sicherheitsgründen Handschuhe tragen müssen.

Technischer Aufbau

Wie das hier vorgestellte Bett und die Couch basiert auch das CapTap auf kapazitiver Technologie. Das elektrische Potential über dem Board wird durch acht Sensoren erfasst. Durch die Anordnung der Sensoren und die Stärke des Ausschlages wird eine dreidimensionale Lokalisierung der Hand ermöglicht. Ein auf C# basierendes, selbstentwickeltes Toolkit kann verwendet werden, um die Daten vom Board entgegen zu nehmen. Zur Interpretation der Gesten steht ein trainierbares System zur Verfügung, welches dazu in der Lage ist, Gesten wie Striche, Kreise und andere einfache Muster zu erkennen und zu speichern. Für das CapTap wurde eigens eine prototypische Hülle angefertigt, welche neben den benötigten Sensoren auch wieder aufladbare Batterien und einen Funksender beinhaltet.

Kurzbeschreibung

»Der Mensch als Controller« ist ein Slogan, der inzwischen vor allem in der Spieleindustrie schon zur praktischen Anwendung gekommen ist. Durch die Kombination unserer Expertise im Bereich der Bildverarbeitung und der Homeautomation bleibt dieses Konzept nicht auf die Interaktion mit dem PC beschränkt. Stattdessen kann der gesamte Wohnbereich mit einbezogen werden. Durch einfaches Zeigen auf eine Lampe, einen Fernseher oder ein beliebiges anderes mit dem System verbundenen Gerät, können die Eigenschaften von diesem manipuliert werden. Auch wenn diese Anwendung sicher für viele Haushalte eine Bereicherung darstellt, können vor allem auch Personen, denen die Bewegung durch den Wohnbereich schwer fällt, von einer solchen Anwendung profitieren. Auch die Bedienbarkeit des Systems profitiert davon, dass nicht verschiedenste Fernsteuerungen zur Kontrolle verwendet werden müssen.

Technischer Aufbau

Zu Beginn wurden für diese Anwendung aus Webcams gewonnene Stereobilder ausgewertet. In der aktuellen Version hat eine Kamera von Microsoft Kinect das Tracking einzelner Benutzer übernommen. Die gelieferten Skelettdaten werden verwendet, um Zeigegesten aus den Bewegungen des Benutzers herauszufiltern (Länge der Geste, Winkel der Gelenke, …) und um deren Richtung zu bestimmen. Eine virtuelle Repräsentation der Umgebung (siehe auch »Rekonstruktion von Wohnumgebungen«) wird dann verwendet, um reaktive Geräte im Schnittbereich des Zeigestrahls zu bestimmen. Sollten sich dort mehrere Geräte befinden, wird eine entsprechende Liste zur Auswahl generiert. Gleiches gilt für die verschiedenen Eigenschaften des ausgewählten Gerätes (für einen Fernseher z.B. Lautstärke und Kanal). Der jeweilige Wert kann über einen vertikalen Slider mit entsprechenden auf/ab Gesten eingestellt werden. Durch ein Wischen nach links werden Aktionen jeweils bestätigt, durch ein Wischen nach rechts abgebrochen. Angeschlossene Geräte sind momentan vor allem die auf einem KNX-Bus verfügbaren Lampen, Steckdosen, ein Fenster und eine Jalousie sowie eine über UPnP verbundene Stereoanlage.

Kurzbeschreibung

Bei der Interaktion mit intelligenten Wohnumgebungen wird bei vielen Anwendungsfällen eine virtuelle Repräsentation der physikalischen Dimensionen der Umgebung benötigt. Zum Beispiel für die »Zeigegestensteuerung für den Heimbereich« müssen entsprechende Schnittberechnungen zwischen der aus der Geste resultierenden Geraden und den Geräten der Umgebung vorgenommen werden, um so das richtige Objekt auswählen zu können. Ein komplett manuelles Ausmessen einer Wohnung ist zeitintensiv und bei der Übertragung in das System auch fehleranfällig sowie schwer benutzerfreundlich zu gestalten. Moderne Methoden der Bildverarbeitung erlauben eine Erfassung der Umgebung in 3D. Mit Hilfe eines solchen Modells kann nun eine Platzierung von reaktiven Elementen wie Lampen, dem Fernseher oder einer Stereoanlage im virtuellen Abbild erfolgen. Auf das Ergebnis kann direkt von einer beliebigen Anwendung zugegriffen und Berechnungen auch direkt in den virtuellen Raum zurückgebildet werden. Das virtuelle Abbild lässt sich somit schneller und robuster umsetzen.

Technischer Aufbau

Für die Erfassung der Umgebung verwenden wir frei verfügbare Lösungen zur Rekonstruktion auf Basis von Microsofts Kinect. Der Umgebungseditor selbst hingegen ist eine C++ basierte Eigenkonstruktion, welche in der Bedienung an Google SketchUp angepasst ist. Für eine konfigurierbare Menge von Elementen einer Umgebung (Wohnung, Raum, Lampe, Fernseher, …) können Bounding-Boxen dem Modell hinzugefügt und mit eindeutigen Kennzeichnungen (URI’s) versehen werden. Dieses Modell wird nun als X3D-Datei gespeichert und kann von einer Java basierten Laufzeitumgebung eingelesen werden. Alle möglichen beschriebenen Elemente sind hier ontologisch modelliert und es können einzelne Typen oder alle Geräte aufgelistet, die Begrenzungen abgefragt oder Schnittberechnungen im Modellraum durchgeführt werden. Für die einzelnen Geräte können über ein service-basiertes Modell leicht neue Funktionen hinzugefügt werden. Diese stehen dann direkt für Prozesse wie eine Gestensteuerung bereit. Insgesamt wird demnach die Grundlage für ein dynamisch leicht erweiterbares System gelegt.