Globale Selbstlokalisation autonomer mobiler Roboter - Ein Schlüsselproblem der Service-Robotik

Die Dissertation behandelt die Problemstellung der globalen Selbstlokalisation autonomer mobiler Roboter, welche folgendermaßen beschrieben werden kann: Ein mobiler Roboter, eingesetzt in einem Gebäude, kann unter Umständen das Wissen über seinen Standort verlieren. Man geht nun davon aus, dass dem Roboter eine Gebäudekarte als Modell zur Verfügung steht. Mit Hilfe eines Laser-Entfernungsmessers kann das mobile Gerät neue Informationen aufnehmen und damit bei korrekter Zuordnung zur Modellkarte geeignete hypothetische Standorte ermitteln. In der Regel werden diese Positionen aber mehrdeutig sein. Indem sich der Roboter intelligent in seiner Einsatzumgebung bewegt, kann er die ursprünglichen Sensordaten verifizieren und ermittelt im besten Fall seine tatsächliche Position.Für diese Problemstellung wird ein neuer Lösungsansatz in Theorie und Praxis präsentiert, welcher die jeweils aktuelle lokale Karte und damit alle Sensordaten mittels feature-basierter Matchingverfahren auf das Modell der Umgebung abbildet. Ein Explorationsalgorithmus bewegt den Roboter während der Bewegungsphase autonom zu Sensorpunkten, welche neue Informationen bereitstellen. Während der Bewegungsphase werden dabei die bisherigen hypothetischen Positionen bestärkt oder geschwächt, sodaß nach kurzer Zeit eine dominante Position, die tatsächliche Roboterposition,übrigbleibt.

Level thesis:degree_level

thesis.doctoral

Grantor dc:publisher

Universität Würzburg

Year

2003

Author dc:creator

• Schäfer, Dirk

Contributors dc:contributor

• Noltemeier, Hartmut

• Globale Selbstlokalisation
• Mobile Roboter
• Kartierung
• Feature-Matching
• Gllobal self-localisation
• mobile robots
• slam

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https://opus.bibliothek.uni-wuerzburg.de/frontdoor/index/index/docId/652

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