Intuitive Robotersteuerung über eine XR-Brille
Mithilfe einer XR-Brille ist ein Roboterarm zu sehen, der sowohl lokal als auch remote gesteuert wird. Die Brille visualisiert ein digitales Abbild des Roboters, über das Nutzerinnen und Nutzer Bewegungen intuitiv vorgeben können. Diese Bewegungsdaten werden in Echtzeit auf das reale Robotersystem übertragen – präzise, verzögerungsarm und sicher. Während der Interaktion können zusätzlich Bewegungsdaten erfasst werden, die zur Entwicklung neuronaler Netze für die Aktionserkennung genutzt werden können. Der Einsatz der XR-Brille und ihrer Controller ermöglicht eine besonders leicht zugängliche Bedienung, die auch Personen ohne Vorerfahrung einen sicheren Umgang mit dem Roboterarm erlaubt. Der Demonstrator wurde von Intel unterstützt und zeigt Ergebnisse aus dem Projekt RICAIP, das durch das Horizon 2020 Research and Innovation Programme der EU gefördert wurde.
XR für Energieversorgung, Gebäudeeffizienz und Smart Living
Der Demonstrator zeigt, wie erweiterte Realität den Zugang zu energierelevanten Informationen für Energieversorger, Wohnungsunternehmen und Endverbrauchern vereinfacht. Mithilfe von Augmented-Reality-Brillen werden die Lage und der Zustand von Strom- und Fernwärmeleitungen, der Energieverbrauch und die energetische Effizienz von Gebäuden sowie die Leistungsdaten privater Wärmepumpen als leicht verständliche Informationsschicht direkt über der realen Umgebung eingeblendet. So können technische Zusammenhänge schneller erfasst, Entscheidungen präziser getroffen und Fehlerrisiken deutlich reduziert werden. Die Daten stammen aus einem Gaia-X-konformen Smart Living Dataspace, der einen sicheren, interoperablen und souveränen Austausch sensibler Daten ermöglicht.
Forschungsergebnisse aus dem Projekt 5G Saarlouis und aus ForeSightNEXT, einem durch das Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt geförderten Leitprojekt, sind in den Demonstrator eingeflossen.
Datenraum-Demonstrator für interoperable Smart-Living-Ökosysteme
Datenräume lassen sich praktisch zur intelligenten Vernetzung unterschiedlicher Akteure nutzen. Der Demonstrator zeigt einen End-to-End-Prozess mit drei Datenraumteilnehmern: einer Wohnungsgesellschaft, die Energie- und Gebäudedaten bereitstellt, einem KI-Serviceentwickler, der ein trainierbares Energieprognosemodell anbietet, und einem Entwicklungsunternehmen, das beide Angebote nutzt. So werden Energiedaten und Prognosen für Endanwender anschaulich aufbereitet und visualisiert. Das Datenraumkonzept schafft die Grundlage, um Daten für AR-Anwendungen standardisiert und interoperabel verfügbar zu machen. Durch semantische Annotationen nach Standards wie ARML 2.0 werden AR-Datensätze leichter auffindbar und Entwicklerinnen und Entwickler erhalten eine einheitliche Schnittstelle für die Integration in ihre Anwendungen. Dieser Demonstrator basiert ebenfalls auf Ergebnissen im Projekt ForeSightNEXT.
Weitere Informationen
https://unitedxr.eu