Hierarchische Umgebungsmodellierung für Lokalisation, Exploration und Objektidentifikation

Kurzfassung

Dieser Beitrag beschreibt ein System zur Repräsentation, Erfassung und Interpretation von Umgebungsdaten für autonome mobile Roboter. Durch die Verknüpfung von bereits vorhandenem Wissen über die Umgebung mit aktueller Sensorinformation kann die Position von Objekten oder des Roboters selbst bestimmt und noch unbekannte Elemente der Umgebung ins Modell mit aufgenommen werden. Gesichertes Umgebungswissen wird auf mehreren Abstraktionsniveaus im Geometrisch-Symbolischen Modell (GSM) gehaiten. Die von der Sensorik erfaßte Umgebungsinformation wird in der Dynamischen Lokalen Merkmalskarte (DLM) bezüglich ihrer Genauigkeit und Plausibilität verifiziert. Aus dieser Information werden anschließend mit Hilfe der Prädiktiven Räumlichen Vervollständigung (PRV) bekannte Strukturen extrahiert und in der Objektschicht des GSM abgespeichert. Die übrigen Merkmale, die keiner bekannten Objektklasse zugeordnet werden konnten, werden in einer weiteren Schicht eingetragen.