Phoenix Mobile Experimentalplattform

Arbeitsgruppe Robotik & Prozessrechentechnik

Globale Selbstlokalisation:

Robustheit und Flexibilität der Selbstlokalisation ist insbesondere für den Einsatz von Servicerobotern von Bedeutung, da:

häufig die Möglichkeit zur Präparierung der Einsatzumgebung mit künstlichen Landmarken fehlt,
die Einsatzumgebung temporär stark bevölkert sein kann,
die Einsatzumgebung möglicherweise in Teilen veränderlich ist.

Dies macht für viele Anwendungsfälle die Fähigkeit zur globalen Selbstlokalisation unerlässlich. Globale Selbstlokalisation, im Gegensatz zu schritthaltender Selbstlokalisation, nimmt die letzte Positionsannahme nicht als gegeben hin, sondern verfolgt und bewertet ständig mehrere Positionshypothesen gleichzeitig als Wahrscheinlichkeitsverteilung über der Einsatzumgebung.

Die im CAROL-Projekt entwickelte Technik zur globalen Selbstlokalisation setzt auf einem hybriden topologisch/ metrischen Weltmodell auf, das die primären Vorteile beider Architekturen vereint:

hohe lokale Präzision,
einfache Bahnplanung,
vereinfachte (topologische) Kartenerstellung,
einfache Sensordatenfusion,
einfache Integration nichtmetrischer Umgebungsdaten.

Die eingesetzte Selbstlokalisationstechnik integriert Positionsinformationen aus vielfältigen Quellen, z. B. APR Scan Matching, visuelle Szenenklassifikation, neuronale Scanklassifikation und optische Erkennung von Barcode-Landmarken.

Durchführung: Lutz Franken

Publikationen:

Letzte Änderung: 09.03.01, Joachim Weber