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Erweiterung und Evaluation eines intervallbasierten Verfahrens zur Lokalisation eines Serviceroboters

Grundlage jeder Navigation autonomer Roboter ist die Lokalisation, also das Wissen, wo in der Welt sich der Roboter gerade befindet. Dabei nimmt der Roboter seine Umgebung über bestimmte Sensorik, beispielsweise 2D-Laserscanner, wahr. Ein 2D-Scan innerhalb eines Gebäudes ist exemplarisch links abgebildet. Ist eine Karte von der Umgebung verfügbar, kann sich der Roboter anhand der Sensordaten in dieser Karte lokalisieren.
Sensorik ist grundsätzlich fehlerbehaftet. Mögliche Fehlerquellen finden sich in der Umgebung, als auch in der Messelektronik selbst, so dass mögliche Fehler bei der Nutzung von Sensordaten zu berücksichtigen bzw. zu modellieren sind. Konventionelle Techniken zur Modellierung von Sensorfehlern nehmen das Messsignal als normalverteilt an und berücksichtigen dieses Fehlermodell bei der Lokalisierung. In der Robotik existiert ein weiterer, relativ neuer Ansatz zur Modellierung der Sensorfehler. Hierbei werden die Fehler als beschränkt in einem bestimmten Intervall (z. B. +-5cm) angenommen. Als Hilfsmittel zur mathematischen Beschreibung und Berechnung dienen Werkzeuge aus der sog. Intervall Analyse.
Am Fachgebiet Echtzeitsysteme wird derzeit ein Verfahren auf Basis der sog. Interval Constraint Propagation entwickelt, das diese neue Art der Fehlermodellierung nutzt. In seiner jetzigen Form ermöglicht es die globale, mehrdeutige und garantierte Lokalisation eines Serviceroboters. Im Rahmen dieser studentischen Arbeit soll dieses Verfahren erweitert und anschließend evaluiert werden. Dazu kann auf die Implementation des grundlegenden Verfahrens in der Robotik-Middleware RACK in C++ aufgebaut werden. Diese soll um die dynamische Lokalisation, d. h. die Einbeziehung der Roboter-Odometrie und Bewegungssensorik, erweitert werden. Außerdem soll das Verfahren um weitere Umgebungsbedingungen, die die mögliche Lage des Roboters in der Karte einschränken, ergänzt werden. Abschließend soll das Verfahren getestet, und mit bestehenden Verfahren, z. B. der sog. Monte-Carlo-Lokalisation, zur Lokalisation von Servicerobotern qualitativ und quantitativ verglichen werden.

Voraussetzungen

• Gute Programmierkenntnisse (C++, Java)
• Motivation und eigene Ideen
• Hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich: Vorkenntnisse im Bereich Echtzeitsysteme und Robotik

Kontakt
M. Sc. Marco Langerwisch
Fachgebiet Echtzeitsysteme (RTS)
http://www.rts.uni-hannover.de/index.php…rco_Langerwisch