Entwicklung eines Virtual-Reality-Modegeschäfts mit Unity 3D. Entwicklung einer plattformübergreifenden Anwendung für die individualisierte Platzierung von Mustern auf 3D-Kleidungsstücken.

The project focuses on a novel approach to generate and model assembly semantic meaning enclosed in product assembly features in order to optimize the preparation time of Virtual Reality simulations. The proposed approach is based on a set of heuristic rules to generate semantic KeyPoints (characterisation of a kinematic link or a mates) used to idealize an assembly model. This study identifies through a disassembly process a number of semantic rules in order to extract and translate assembly semantic features from CAD models. The proposed approach is based on two steps: features extraction and semantic recognition of the assembly features. In the first step, internal boundary representation (B-Rep) and mate extraction methods are used to retrieve the engineering meaning from assembly models using SolidWorks’ API functions. In the second step, a multilevel semantic rules model is used. The approach is demonstrated and validated on a use-case with a disassembly process scenario and adapted to Virtual Reality

Bei dem hier vorgeschlagenen Forschungsprojekt handelt es sich um das Projekt CIAO, ein intern bei Airbus Opération SAS entwickeltes Forschungs- und Entwicklungsprojekt. Ziel ist es, eine kollaborative Plattform für autonome Bewegungen zu schaffen, die zwei Laserscanner (radarkrank) nutzt, um positive oder negative Hindernisse zu lokalisieren und zu vermeiden. Die Plattform ist mit einem UR10-Arm ausgestattet, auf dem ein pneumo-elektrischer Schraubenkopf und ein kamerabasiertes Bildverarbeitungssystem implementiert sind, das in der Lage ist, den Arm zu erkennen und neu zu positionieren, um sicherzustellen, dass der Schraubvorgang korrekt ausgeführt wird.

Ziel dieses Projekts ist es, zur Automatisierung der Datenerfassung und -anreicherung für die Simulation beizutragen und die Roboterbahnen in 3D in Abhängigkeit von den auszuführenden Operationen und den mit der Umgebung verbundenen Zwängen zu simulieren. Dieses Projekt zielt auch darauf ab, die Wahrnehmung der Sensoren und das Verhalten der Steuerungen in der virtuellen Realität zu simulieren, um die erwarteten Reaktionen auf verschiedene Arten von Gefahren definieren zu können. Die verschiedenen Vorhersagemethoden (maschinelles Lernen und Deep-Learning) werden es ermöglichen, diese Verhaltensweisen zu automatisieren, insbesondere bei nicht identifizierten Verhaltensweisen.

Im Rahmen des Kurses Modellierung, Simulation und haptisches Rendering wurde von DEC Industrie ein Virtual-Reality-Simulationsprojekt vorgeschlagen. DEC Industrie entwickelt Lehrmittel für Fachleute, die die Arbeitsbedingungen in einem industriellen Umfeld nachbilden sollen. Das Unternehmen bietet auch Virtual-Reality-Trainingssoftwarelösungen für Studenten an.
Die Anwendung Safety Factory fügt sich in diesen Kontext ein und zielt darauf ab, das Bewusstsein der Benutzer für Sicherheitsfragen in industriellen Umgebungen zu schärfen. Sie wurde mit der Unity 3D-Grafik-Engine entwickelt und ausschließlich auf dem Virtual-Reality-Headset Oculus Rift eingesetzt.
In diesem Bericht gehen wir zunächst auf die multimodalen Aspekte unserer Anwendung ein. Im zweiten Teil werden wir die simulationsbezogenen Elemente analysieren. Anschließend gehen wir genauer auf den Inhalt und die Modellierung ein. Schließlich werden wir die verschiedenen Ebenen beschreiben und ein Benutzerhandbuch vorstellen.