Kurzfassung
Autonome mobile Systeme agieren in unpräparierten und oft unbekannten Umgebungen. Sie stützen sich dabei auf Sensorinformation. Sensorfehler gefährden die Auftragsausführung sowie die Sicherheit sowohl des mobilen Roboters als auch seines Aktionsraums. Die Steuerung autonomer mobiler Systeme mußdeshalb gegenüber Sensordefekten robust sein. Diese Sensordefekte müssen sicher erkannt und diagnostiziert werden, um geeignete Maßnahmen ergreifen zu können.
Bewährte konventionelle Verfahren zu Fehlererkennung und Diagnose sind meist speziell auf die jeweilige Sensorik zugeschnitten. Die Vielfalt von Sensoren auf einem autonomen mobilen Roboter sowie die Interpretation und Integration der Meßwerte eröffnen weitere Möglichkeiten. Neben den dafür erforderlichen neuen Techniken stellt der vorliegende Beitrag ein Konzept vor, wie diese unter Einsatz probabilistischer Methoden mit bisher verwendeten Einzellösungen kombiniert werden können.
Die Leistungsfähigkeit der entwickelten Methoden konnte anhand von Experimenten mit dem autonomen mobilen Roboter ROAMER nachgewiesen werden. An Sensorik wurde ein Gyroskop und die Odometrie zur Positionsbestimmung des Roboters sowie Ultraschallsensoren und ein IR-Laserscanner zur Umgebungswahrnehmung eingesetzt.
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Literatur
Lee S.C., Sensor Value Validation Based on Systematic Exploration of the Sensor Redundancy for Fault Diagnosis KBS, IEEE Trans, on Systems, Man, and Cybernetics, 24(4), 1994, 594–605.
Patton R.J., Fault Detection and Diagnosis in Aerospace Systems Using Analytical Redundancy, IEE Colloquium on‘Condition Monitoring and Fault Tolerance’, 1990, 1/1–1/20.
Elfes A., Dynamic Control of Robot Perception Using Multi-Property Inference Grids, Proc. of the IEEE Int. Conf. on Robotics and Automation, 1992, 2561–2567.
Elfes A., Dynamic Control of Robot Perception Using Stochastic Spatial Models, Proc. of the Int. Workshop on Information Processing in Autonomous Mobile Robots, 1991, 77–92.
Matthies L., Elfes A., Probabilistic Estimation Mechanisms and Tesselated Representations for Sensor Fusion, Proc. of the SPIE — The Int. Society for Optical Engineering, 1988, 2–11.
Manyika J., Durrant-Whyte H., Data Fusion and Sensor Management-A Decentralized Information-Theoretic Approach(Ellis Horwood Series in Electrical and Electronic Engineering, Ellis Horwood Ltd., 1994).
Berger J.O., Statistical Decision Theory and Bayesian Analysis(Berlin, Germany: Springer-Verlag, 1985 ).
Schiele B., Crowley J.L., Certainty Grids: Perception and Localisation for a Mobile Robot, Proc. of the Int. Workshop on Intelligent Robotic Systems, 1993.
Moravec H.P., Sensor Fusion in Certainty Grids for Mobile Robots, AI Magazine, 9(2), 1988, 61–74.
Bar-Shalom Y., Fortmann T.E., Tracking and Data Association, Mathematics in Science and Engineering(San Diego, CA, USA: Academic Press Inc., 1987 ).
Brumback B.D., Srinath M.D., A Fault Tolerant Multisensor Navigation System Design, IEEE Trans, on Aerospace Electronic Systems, 23(6), 1987, 738–756.
Svenson A., Holst J., Integration of Navigation Data, Journal of Navigation, 48(1), 1995, 114–135.
Pearl J., Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems: Networks of Plausible Inference(San Mateo, CA, USA: Morgan Kaufmann Publishers Inc., 1988 ).
Soika M., Sensor Failure Detection, Diagnosis and Calibration for Autonomous Mobile Robots, Proc. of the IASTED Int. Conf on Robotics and Manufacturing, 1997.
Jensen F.V., An Introduction to Bayesian Networks(London, UK: UCL Press Ltd., 1996 ).
Rencken W.D., Leuthäusser I., Bauer R., Feiten W., Lawitzky G., Möller M., Low-cost Mobile Robots for Complex Non-Production Environments, Proc. Ist IAFC Int. Workshop on Intelligent Autonomous Vehicles, 1992, 31–36.
Rencken W.D., Autonomous Sonar Navigation in Indoor, Unknown and Unstructured Environments, Proc. of the IEEE/RSJ/GI Int. Conf on Intelligent Robots and Systems, 1994, 431–438.
Soika M., A Sensor Failure Detection Framework for Autonomous Mobile Robots, Proc. of the IEEE/RSJ/GI Int. Conf. on Intelligent Robots and Systems, 1997.
Soika M., Gitterkartenbasierte Fehlererkennung und Kalibrierung fur Ultraschallsensoren für autonome mobile Systeme, Konferenzband zum 12. Fachgespräch Autonome Mobile Systeme, 1996, 38–46.
Soika M., Grid Based Fault Detection and Calibration of Sensors on Mobile Robots, Proc. of the IEEE Int. Conf on Robotics and Automation, 1997, 2589–2594.
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Soika, M. (1997). Robustheit autonomer mobiler Systeme gegenüber Sensordefekten. In: Autonome Mobile Systeme 1997. Informatik aktuell. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-60904-6_1
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