Inkrementelle sensorbasierte Erzeugung eines Umweltmodelles mit Hilfe von Bewertungsfunktionen im Konfigurationsraum

Zusammenfassung

Im Rahmen der Entwicklung autonomer Robotersysteme besteht eine wichtige Aufgabe der Forschung darin, die Abhängigkeit von a priori Wissen zu reduzieren und dieses durch Sensordaten, welche automatisch und problemorientiert gewonnen werden, zu ersetzen. Wenngleich bereits viele damit in Zusammenhang stehende Aspekte untersucht wurden, so blieb das Problem der systematischen Durchführung von Messungen zur Erzeugung eines Umweltmodelles meist vernachlässigt.

In diesem Beitrag stellen wir einen allgemeinen Ansatz zur gezielten und effizienten Vermessung einer unbekannten Umwelt vor. Grundlage unseres Verfahrens bilden Bewertimgsfunktionen, welche im Konfigurationsraum des Roboters definiert werden. Basierend auf dem aktuellen Wissen über die Umwelt und auf Randbedingungen hinsichtlich der Roboterbewegungen geben sie ein Maß für die Eignung von Konfigurationen für eine Messung. Durch Verwendung hoch bewerteter Konfigurationen wird eine schnelle, effiziente Erkundung der Umwelt erreicht. Das Verfahren eignet sich für Roboterarchitekturen verschiedenster Art, z.B. mobile Systeme oder auch Manipulatoren mit vielen Freiheitsgraden und Redundanzen; die inverse Kinematik des Roboters muß nicht bekannt sein. Von den zu verwendenden Sensoren wird vorausgesetzt, daß sie Tiefenmessungen liefern, wie z.B. Laserscanner, Stereo Systeme oder Sonar.