Qualitative Repräsentation von Bewegungsverläufen

Abstract

Die Reprasentation von Bewegungsverlaufen ist eine wichtige Teilaufgabe in vielen informatischen Anwendungen: Uberall, wo sich z.B. Roboter autonom durch eine offene Umgebung bewegen sollen, ist sowohl die Eigenbewegung des Roboters als auch die Bewegung anderer Subjekte wahrzunehmen, zu reprasentieren und zu verarbeiten -- sei es fur Bahnplanung, fur Kollisionsvermeidung oder an der Schnittstelle fur Instruktionen des Menschen. Es sind bereits viele quantitative Reprasentationen bekannt, die solche Aufgaben losen und uberall dort nutzbringend eingesetzt werden, wo hinreichend genaue quantitative Mesdaten vorhanden sind. An der Bedienerschnittstelle kann es mit ihnen jedoch zu Problemen kommen: Menschen denken meist nicht in quantitativen Kategorien wie 52 Grad, sondern in qualitativen wie `links vorne'. Gerade wenn naive Benutzer mit technischen Systemen interagieren sollen, wie z.B. mit einem semiautonomen Rollstuhl oder einem Serviceroboter, ist es wichtig, das die Kommunikation in fur den Menschen naturlichen Begriffen stattfinden kann. Besonders an der Benutzungsschnittstelle ist es also notwendig, das technische Systeme qualitative Reprasentationen verstehen und weiterverarbeiten konnen. Die vorliegende Arbeit entstand im Rahmen eines interdisziplinaren Projekts in Zusammenarbeit mit dem Institut fur medizinische Psychologie der LMU Munchen, in dem es um die Modellierung von menschlichen kognitiven Leistungen in der Bewegungswahrnehmung geht. Ein Ziel der Arbeit war es, eine fur den Menschen intuitive, qualitative Reprasentation von Bewegungsverlaufen zu entwickeln, die -- ganz oder teilweise -- an solchen Schnittstellen zum Einsatz kommen kann. Durch die Einbettung dieser Arbeit in ein kognitionswissenschaftliches Schwerpunktprogramm war es moglich, neueste psychologische Erkenntnisse uber die Wahrnehmung, Reprasentation und Verarbeitung von Bewegungsverlaufen zu berucksichtigen, um eine fur den Menschen moglichst intuitive Reprasentation zu erhalten. Aus eigenen und fremden Experimenten wissen wir, das der Gestalt-Aspekt bei der Bewegungswahrnehmung eine entscheidende Rolle spielt. Deswegen kommt in dem in dieser Arbeit vorgestellten Ansatz zur qualitativen Reprasentation von Bewegungsverlaufen der Form eines Bewegungsverlaufs ebenfalls eine grose Bedeutung zu. Die vorliegende Arbeit stellt eine qualitative Reprasentation von Bewegungsverlaufen punktformiger Objekte im zweidimensionalen Raum vor. Die Reprasentation besteht aus zwei Schichten: einer relativ feingranularen vektoriellen Reprasentation, den Qualitative Motion Vectors (QMVs) und einer grobgranularen, abstrakteren Schicht, die die Form von Teilen der Trajektorie als reprasentationale Grundelemente benutzt (die SHAPE-Reprasentation). Die QMV-Reprasentation kann aus beobachteten Bewegungsverlaufen erzeugt werden (und so z.B. der Ausgabe an einen Menschen dienen) oder aber direkt eingegeben werden. Die SHAPE-Reprasentation wird durch Vereinfachung der QMV-Reprasentation mittels Generalisierung, Segmentierung in basale SHAPES, und Klassifizierung dieser basalen SHAPES in komplexere, die einem vordefinierten SHAPE-Vokabular entnommen werden, erzeugt. Die verschiedenen Moglichkeiten, mit qualitativen Vektoren zu rechnen, und die verschiedenen Generalisierungs- und Klassifizierungsalgorithmen, die dazu entwickelt wurden, werden in der vorliegenden Arbeit vorgestellt. Uberlegungen zu verschiedenen Referenzsystemen, in denen Bewegungsverlaufe gemessen und reprasentiert werden konnen, sowie zu Vergleichbarkeit und Komplexitat der so reprasentierten Bewegungsverlaufe, runden die Betrachtungen ab. In Zusammenarbeit mit dem Projekt `Bildfolgenbasierte semilokale 3D Landmarken zur Navigation in dynamischen Umgebungen' im DFG-Schwerpunktprogramm `Raumkognition' konnten einige der Entwicklungen bei der Navigation eines semiautonomen Rollstuhls zum Einsatz gebracht werden.