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Sensorbasierte Lokalisations-Algorithmen für mobile Service-Roboter
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Die Arbeit beschäftigt sich mit Lokalisationsverfahren für Service-Roboter. Es werden eine Reihe von Verfahren, Algorithmen und Implementierungen vorgestellt, die im Zusammenhang mit den experimentellen mobilen Service-Roboter MAVERIC entwickelt wurden. Es wird die Frage diskutiert, wie sensorbasierte Lokalisationsverfahren im Speziellen und Wahrnehmungsaufgaben im Allgemeinen von einer Kontroll-Architektur unterstützt werden können bzw. sollten und welche Gemeinsamkeiten sich bei der Entwicklung der unterschiedlichen Verfahren gezeigt haben. Kapitel 1 und 2 geben einen kurzen Ãœberblick Ã...
Die Arbeit beschäftigt sich mit Lokalisationsverfahren für Service-Roboter. Es werden eine Reihe von Verfahren, Algorithmen und Implementierungen vorgestellt, die im Zusammenhang mit den experimentellen mobilen Service-Roboter MAVERIC entwickelt wurden. Es wird die Frage diskutiert, wie sensorbasierte Lokalisationsverfahren im Speziellen und Wahrnehmungsaufgaben im Allgemeinen von einer Kontroll-Architektur unterstützt werden können bzw. sollten und welche Gemeinsamkeiten sich bei der Entwicklung der unterschiedlichen Verfahren gezeigt haben. Kapitel 1 und 2 geben einen kurzen Überblick über die Entwicklung der Robotik und den aktuellen Stand der Service-Robotik. Ein Vergleich zwischen Mensch und Roboter zeigt auf, dass Service-Roboter noch für mindestens einige Jahrzehnte dem Menschen in vielen Bereichen unterlegen seien werden. Kapitel 3 stellt den experimentellen mobilen Service-Roboter MAVERIC vor. In Kapitel 4 werden verschiedene Algorithmen zur Lokalisation von Objekten in der Umgebung des Roboters vorgestellt. Zunächst wird das Co-Design eines künstlichen visuellen Markers, eines Detektors und die zugehörige aktive Entfernungsbestimmung des Markes durch einen Laser-Range-Scanner beschrieben. Dann wird ein Mehrskalen-Verfahren zur Richtungs-Lokalisation von Geräuschquellen präsentiert. Schließlich wird gezeigt, wie man mit relativ einfachen und unzuverlässigen Verfahren, die auf unterschiedlichen Sensoren beruhen, ein relativ leistungsfähiges Lokalisationsverfahren für Menschen synthetisieren kann. Kapitel 5 beschäftigt sich mit der Selbstlokalisation des Roboters in Relation zu seiner Umgebung. Zunächst wird kurz diskutiert, wie mehrere solcher Lokalisationsverfahren mit Hilfe eines Kalman-Filters gleichzeitig verwendet werden können. Dann wird ein neues lokales Selbstlokalisationsverfahren vorgestellt, das einen 2D Laser-Range-Scan gegen ein punktbasiertes 3D Weltmodell vergleicht und daraus Positionskorrekturen schätzt. Ist die Position des Roboters völlig unbekannt, so benötigt man ein globales Lokalisationsverfahren. Ein neuartiges Verfahren um in 2D die Position des Roboters aus dem Vergleich von aktuellem Laser-Range-Scan und (typischerweise) relativ wenigen, vorher bei bekannter Position gemessener Laser-Range-Scans wird präsentiert und evaluiert. Kapitel 6 diskutiert abschließend die Bedeutung von Architektur bei der Entwicklung von Lokalisationsverfahren für Service-Roboter. Gemeinsamkeiten solcher Entwicklungen werden zusammengefasst und anhand von Beispielen aus den Kapiteln 4 und 5 veranschaulicht.