Multisensorbasierte Selbstlokalisierung und probabilistische Kartierung als Grundlage autonomer Bewegungsplanung mobiler Roboter

Konferenz: AALE 2017 - 14. Fachkonferenz, Das Forum für Fachleute der Automatisierungstechnik aus Hochschulen und Wirtschaft
02.03.2018 - 03.03.2017 in Wildau, Deutschland

Tagungsband: AALE 2017

Seiten: 10Sprache: DeutschTyp: PDF

Autoren:
Kreß, Viktor; Rieder, Maximilian; Staab, Johannes; Fischer, Peter (Hochschule Aschaffenburg, Deutschland)

Inhalt:
Autonom agierende mobile Roboter stellen den Schlüssel für vielfältige neuartige Einsatzszenarien dar, bei denen Menschen von monotonen, körperlich belastenden und auch gefährlichen Tätigkeiten entlastet werden können. Entsprechend gilt dieses Arbeitsgebiet als zukunftsträchtig und bedeutsam für die Wettbewerbsfähigkeit einer modernen Industrienation. Eine wichtige technologische Grundlage für die Entwicklung solcher Roboter ist die Fähigkeit, sich in einer zunächst unbekannten Umgebung zurechtzufinden und zugewiesene Aufgaben selbstständig durchzuführen. Die Erfüllung dieser Anforderung stellt sich als äußerst komplexe Thematik mit nach wie vor hohem Forschungsbedarf dar. Die Gesamtaufgabe lässt sich in die Teilgebiete Selbstlokalisierung, Umgebungsabbildung (Kartierung) sowie Bewegungsplanung und -ausführung zerlegen. Das Zusammenspiel dieser drei Kernkomponenten definiert die Leistungsfähigkeit eines mobilen Roboters. Die Güte der Loka-lisierung und Kartierung wird dabei maßgeblich durch die Qualität der verfügbaren Sensordaten bestimmt. In der Praxis ist jede Sensormessung prinzipiell fehlerbehaftet, sodass eine Multi-Sensor-Datenfusion auf der Basis diversitärer und sich damit ergänzender Messprinzipien zur Anwendung kommt. Somit wird die Grundlage für die Bewegungsplanung und -ausführung geschaffen. In diesem Beitrag werden Lösungen für die genannten Aufgaben und deren erfolgreiche Zusammenarbeit vorgestellt.