Echtzeitfähige Merkmalsextraktion und Situationsinterpretation aus Laserscannerdaten

Kurzzusammenfassung

Ein Verfahren für die Extraktion beliebiger, modellbasierter Merkmale aus Laserscannerdaten wird vorgestellt. Es arbeitet ohne Verwendung von Vorwissen über Ort und Anzahl der zu erkennenden Landmarken und besitzt dabei die Komplexität O(n) + O(l ²) (n: Anzahl Messpunkte, l: Anzahl Umgebungsmerkmale). Seine Implementation zur Erkennung linienhafter Umgebungsstrukturen weist hohe Genauigkeit und Echtzeitfähigkeit auf. Eine Anwendung in der Positions- und Orientierungsbestimmung mobiler Roboter mittels eines Erweiterten Kaiman Filters liegt vor.

Die darauf aufbauende Interpretationsmethode für strukturierte Indoor-Situationen liefert eine geometrische und symbolische Situationsbeschreibung. Diese ermöglicht eine im Sinne der Topologie richtige Situationsinterpretation, mit welcher konkave und konvexe Ecken, Öffnungen und potentielle Öffnungen erkannt werden können. Sie eignet sich zur Situationsklassifikation, zur situationsspezifischen Verhaltensauswahl oder zur Anweisung eines Explorationsalgorithmus, womit sowohl der metrische als auch der rein topologische Ansatz eines anschliessenden Map Buildings offensteht.