{"id":436,"date":"2018-02-09T11:25:09","date_gmt":"2018-02-09T10:25:09","guid":{"rendered":"https:\/\/www.hsu-hh.de\/rt\/?page_id=436"},"modified":"2018-02-12T13:27:05","modified_gmt":"2018-02-12T12:27:05","slug":"mobile-roboter","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.hsu-hh.de\/rt\/forschung\/mobile-roboter","title":{"rendered":"Innenraumerkundung mit mobilen Robotern"},"content":{"rendered":"<p>Das folgende Video zeigt eine Beispielanwendung zur Erkundung und zweidimensionalen Kartographierung eines unbekannten Innenraums. Ein Quadrotor bewegt sich dort mit konstanter H\u00f6he und Geschwindigkeit autonom durch einen ihm unbekannten Raum. Die Messwertaufnahme erfolgt \u00fcber einen Laserscanner. Auf Basis der so gewonnen Daten navigiert der Roboter und f\u00fchrt mit Hilfe eines speziell entwickelten SLAM-Algorithmus die Kartographierung durch. Die Abk\u00fcrzung SLAM steht dabei f\u00fcr Simultaneous Localization And Mapping. W\u00e4hrend der Mission, bei der die Umgebungskarte sequenziell aufgebaut wird, ist keine Verbindung zu einer Bodenstation erforderlich, da alle ben\u00f6tigten Algorithmen an Bord des Quadrotors berechnet werden. Somit agiert der Roboter hier vollst\u00e4ndig autonom. Die Person, die zu Beginn kurz im Bild ist kann aus Sicherheitsgr\u00fcnden allerdings jederzeit mit dem Handsender die Kontrolle \u00fcbernehmen. Das Szenario wurde in einer Sporthalle mit Hilfe von Stellw\u00e4nden realisiert.<\/p>\n<p>Im weiteren Verlauf dieser Seite sind die einzelnen Schritte der im Video dargestellten Anwendung n\u00e4her erl\u00e4utert.<\/p>\n<div class=\"wp-playlist wp-video-playlist wp-playlist-light\">\n\t\t<video controls=\"controls\" preload=\"none\" width=\"640\"\n\t\t height=\"480\"\t><\/video>\n\t<div class=\"wp-playlist-next\"><\/div>\n\t<div class=\"wp-playlist-prev\"><\/div>\n\t<noscript>\n\t<ol>\n\t\t<li><a href='https:\/\/www.hsu-hh.de\/rt\/wp-content\/uploads\/sites\/706\/2018\/02\/2D_SLAM_autonom.mp4'>Autonome Erkundung mit on-board 2D-SLAM<\/a><\/li>\t<\/ol>\n\t<\/noscript>\n\t<script type=\"application\/json\" class=\"wp-playlist-script\">{\"type\":\"video\",\"tracklist\":true,\"tracknumbers\":true,\"images\":true,\"artists\":true,\"tracks\":[{\"src\":\"https:\/\/www.hsu-hh.de\/rt\/wp-content\/uploads\/sites\/706\/2018\/02\/2D_SLAM_autonom.mp4\",\"type\":\"video\/mp4\",\"title\":\"Autonome Erkundung mit on-board 2D-SLAM\",\"caption\":\"\",\"description\":\"Das Video zeigt einen Quadrotor bei einer autonomen Innenraumerkundung\",\"meta\":{\"length_formatted\":\"1:30\"},\"dimensions\":{\"original\":{\"width\":768,\"height\":576},\"resized\":{\"width\":640,\"height\":480}},\"image\":{\"src\":\"https:\/\/www.hsu-hh.de\/rt\/wp-includes\/images\/media\/video.svg\",\"width\":48,\"height\":64},\"thumb\":{\"src\":\"https:\/\/www.hsu-hh.de\/rt\/wp-includes\/images\/media\/video.svg\",\"width\":48,\"height\":64}}]}<\/script>\n<\/div>\n\t\n<h3>Messwertaufnahme und Auswertung<\/h3>\n<p>Am Beispiel eines Laserscanners, der auch in dem Video als Hauptinformationsquelle f\u00fcr die Navigation und Kartographierung verwendet wurde, wird hier kurz das Messprinzip erl\u00e4utert.<\/p>\n<p>Den verwendeten Laserentfernungsmesser zeigt das erste Bild. Er hat eine Reichweite von 30m und einen \u00d6ffnungswinkel von 270\u00b0. Mit der eingestellten Schrittweite von 1\u00b0 wird jeweils die Entfernung bis zu einem Hindernis durch die Reflektion des Lichtstrahls gemessen. Ein m\u00f6gliches Ergebnis zeigen die farbig markierten Punkte im zweiten Bild. Die farblich markierten Bereiche werden dann, wie im dritten Bild gezeigt, jeweils durch eine Linie dargestellt. Da man sich bei der Beispielanwendung innerhalb von Geb\u00e4uden befindet, ist die Umgebung meist rechtwinklig strukturiert. Die ermittelten Linien werden daher auf ein solches Raster optimiert. Das Ergebnis der Messung, welches die Grundlage f\u00fcr die Kartenerstellung bildet, zeigt das vierte Bild.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-441\" src=\"https:\/\/www.hsu-hh.de\/rt\/wp-content\/uploads\/sites\/706\/2018\/02\/Messung_01-300x280.png\" alt=\"Laserscanner mit Elektronik\" width=\"250\" height=\"234\" srcset=\"https:\/\/www.hsu-hh.de\/rt\/wp-content\/uploads\/sites\/706\/2018\/02\/Messung_01-300x280.png 300w, https:\/\/www.hsu-hh.de\/rt\/wp-content\/uploads\/sites\/706\/2018\/02\/Messung_01-768x718.png 768w, https:\/\/www.hsu-hh.de\/rt\/wp-content\/uploads\/sites\/706\/2018\/02\/Messung_01-1024x957.png 1024w, https:\/\/www.hsu-hh.de\/rt\/wp-content\/uploads\/sites\/706\/2018\/02\/Messung_01.png 1619w\" sizes=\"auto, (max-width: 250px) 100vw, 250px\" \/>\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-442\" src=\"https:\/\/www.hsu-hh.de\/rt\/wp-content\/uploads\/sites\/706\/2018\/02\/Messung_02-300x280.png\" alt=\"2D Punktwolke\" width=\"250\" height=\"234\" srcset=\"https:\/\/www.hsu-hh.de\/rt\/wp-content\/uploads\/sites\/706\/2018\/02\/Messung_02-300x280.png 300w, https:\/\/www.hsu-hh.de\/rt\/wp-content\/uploads\/sites\/706\/2018\/02\/Messung_02-768x718.png 768w, https:\/\/www.hsu-hh.de\/rt\/wp-content\/uploads\/sites\/706\/2018\/02\/Messung_02-1024x957.png 1024w, https:\/\/www.hsu-hh.de\/rt\/wp-content\/uploads\/sites\/706\/2018\/02\/Messung_02.png 1619w\" sizes=\"auto, (max-width: 250px) 100vw, 250px\" \/>\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-443\" src=\"https:\/\/www.hsu-hh.de\/rt\/wp-content\/uploads\/sites\/706\/2018\/02\/Messung_03-300x280.png\" alt=\"extrahierte Lininen\" width=\"250\" height=\"234\" srcset=\"https:\/\/www.hsu-hh.de\/rt\/wp-content\/uploads\/sites\/706\/2018\/02\/Messung_03-300x280.png 300w, https:\/\/www.hsu-hh.de\/rt\/wp-content\/uploads\/sites\/706\/2018\/02\/Messung_03-768x718.png 768w, https:\/\/www.hsu-hh.de\/rt\/wp-content\/uploads\/sites\/706\/2018\/02\/Messung_03-1024x957.png 1024w, https:\/\/www.hsu-hh.de\/rt\/wp-content\/uploads\/sites\/706\/2018\/02\/Messung_03.png 1619w\" sizes=\"auto, (max-width: 250px) 100vw, 250px\" \/>\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-444\" src=\"https:\/\/www.hsu-hh.de\/rt\/wp-content\/uploads\/sites\/706\/2018\/02\/Messung_04-300x280.png\" alt=\"orthogonale Lininien\" width=\"250\" height=\"234\" srcset=\"https:\/\/www.hsu-hh.de\/rt\/wp-content\/uploads\/sites\/706\/2018\/02\/Messung_04-300x280.png 300w, https:\/\/www.hsu-hh.de\/rt\/wp-content\/uploads\/sites\/706\/2018\/02\/Messung_04-768x718.png 768w, https:\/\/www.hsu-hh.de\/rt\/wp-content\/uploads\/sites\/706\/2018\/02\/Messung_04-1024x957.png 1024w, https:\/\/www.hsu-hh.de\/rt\/wp-content\/uploads\/sites\/706\/2018\/02\/Messung_04.png 1619w\" sizes=\"auto, (max-width: 250px) 100vw, 250px\" \/><\/p>\n<h3>Kartenerstellung<\/h3>\n<p>Die L\u00f6sung des Problems, sich in einer unbekannten Umgebung zu orientieren und zeitgleich die erhaltenen Informationen in einer Karte zu speichern, ist in der Literatur unter dem Begriff SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) bekannt. Die Wahl aus den bestehenden Verfahren fiel wegen des vergleichsweise geringen Speicherbedarfs und Rechenaufwands auf ein Verfahren, das auf Linien basiert. Dessen Grundidee wurde 2007 von Choi\/Lee ver\u00f6ffentlicht. Es wurde dahin gehend optimiert, dass es bei einem autonomen Flugroboter zur Anwendung kommen kann.<\/p>\n<p>Der wichtigste Schritt ist die Eingliederung der aus der Messung ermittelten Linien in eine Karte. Ein Roboter ben\u00f6tigt in der Regel mehrere Messungen an verschiedenen Positionen, um eine vollst\u00e4ndige Karte des Areals zu bekommen. Um die aus der jeweiligen Messung ermittelten Linien richtig in die Karte einzutragen muss man daher Kenntnis \u00fcber die Position des Roboters haben. Diese wird hier bei der aktuellen Messung immer relativ zu der Position der vorhergehenden Messung bestimmt. Dieses wird durch den Vergleich der beiden Messergebnisse erreicht. Ein Beispiel f\u00fcr die Bestimmung der Verschiebung in eine Richtung zeigen die vier Bilder. Aus allen m\u00f6glichen Verschiebungen, die links und in der Mitte jeweils von 1 bis 9 nummeriert sind, wird die wahrscheinlichste Verschiebung xmove ermittelt. Mit dieser Verschiebung kommen die Linien dann fast zur Deckung. Das letzte Bild zeigt die resultierende Karte f\u00fcr das hier gew\u00e4hlte Beispiel.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-451\" src=\"https:\/\/www.hsu-hh.de\/rt\/wp-content\/uploads\/sites\/706\/2018\/02\/Kartographie_01-298x300.png\" alt=\"Darstellung zweier lokaler Karten in einem Plot\" width=\"218\" height=\"220\" srcset=\"https:\/\/www.hsu-hh.de\/rt\/wp-content\/uploads\/sites\/706\/2018\/02\/Kartographie_01-298x300.png 298w, https:\/\/www.hsu-hh.de\/rt\/wp-content\/uploads\/sites\/706\/2018\/02\/Kartographie_01-150x150.png 150w, https:\/\/www.hsu-hh.de\/rt\/wp-content\/uploads\/sites\/706\/2018\/02\/Kartographie_01-768x774.png 768w, https:\/\/www.hsu-hh.de\/rt\/wp-content\/uploads\/sites\/706\/2018\/02\/Kartographie_01-1016x1024.png 1016w, https:\/\/www.hsu-hh.de\/rt\/wp-content\/uploads\/sites\/706\/2018\/02\/Kartographie_01-100x100.png 100w, https:\/\/www.hsu-hh.de\/rt\/wp-content\/uploads\/sites\/706\/2018\/02\/Kartographie_01.png 1478w\" sizes=\"auto, (max-width: 218px) 100vw, 218px\" \/>\u00a0\u00a0\u00a0 <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-452\" src=\"https:\/\/www.hsu-hh.de\/rt\/wp-content\/uploads\/sites\/706\/2018\/02\/Kartographie_02-300x179.png\" alt=\"Darstellung des Scan-Match -Verfahrens\" width=\"368\" height=\"220\" srcset=\"https:\/\/www.hsu-hh.de\/rt\/wp-content\/uploads\/sites\/706\/2018\/02\/Kartographie_02-300x179.png 300w, https:\/\/www.hsu-hh.de\/rt\/wp-content\/uploads\/sites\/706\/2018\/02\/Kartographie_02-768x459.png 768w, https:\/\/www.hsu-hh.de\/rt\/wp-content\/uploads\/sites\/706\/2018\/02\/Kartographie_02-1024x612.png 1024w\" sizes=\"auto, (max-width: 368px) 100vw, 368px\" \/>\u00a0\u00a0\u00a0 <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-453\" src=\"https:\/\/www.hsu-hh.de\/rt\/wp-content\/uploads\/sites\/706\/2018\/02\/Kartographie_03-298x300.png\" alt=\"Karten nach dem Scan-Match-Vorgang\" width=\"218\" height=\"220\" srcset=\"https:\/\/www.hsu-hh.de\/rt\/wp-content\/uploads\/sites\/706\/2018\/02\/Kartographie_03-298x300.png 298w, https:\/\/www.hsu-hh.de\/rt\/wp-content\/uploads\/sites\/706\/2018\/02\/Kartographie_03-150x150.png 150w, https:\/\/www.hsu-hh.de\/rt\/wp-content\/uploads\/sites\/706\/2018\/02\/Kartographie_03-768x774.png 768w, https:\/\/www.hsu-hh.de\/rt\/wp-content\/uploads\/sites\/706\/2018\/02\/Kartographie_03-1016x1024.png 1016w, https:\/\/www.hsu-hh.de\/rt\/wp-content\/uploads\/sites\/706\/2018\/02\/Kartographie_03-100x100.png 100w, https:\/\/www.hsu-hh.de\/rt\/wp-content\/uploads\/sites\/706\/2018\/02\/Kartographie_03.png 1478w\" sizes=\"auto, (max-width: 218px) 100vw, 218px\" \/>\u00a0\u00a0\u00a0 <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-454\" src=\"https:\/\/www.hsu-hh.de\/rt\/wp-content\/uploads\/sites\/706\/2018\/02\/Kartographie_04-298x300.png\" alt=\"Karten nach dem Fitting\" width=\"218\" height=\"220\" srcset=\"https:\/\/www.hsu-hh.de\/rt\/wp-content\/uploads\/sites\/706\/2018\/02\/Kartographie_04-298x300.png 298w, https:\/\/www.hsu-hh.de\/rt\/wp-content\/uploads\/sites\/706\/2018\/02\/Kartographie_04-150x150.png 150w, https:\/\/www.hsu-hh.de\/rt\/wp-content\/uploads\/sites\/706\/2018\/02\/Kartographie_04-768x774.png 768w, https:\/\/www.hsu-hh.de\/rt\/wp-content\/uploads\/sites\/706\/2018\/02\/Kartographie_04-1016x1024.png 1016w, https:\/\/www.hsu-hh.de\/rt\/wp-content\/uploads\/sites\/706\/2018\/02\/Kartographie_04-100x100.png 100w, https:\/\/www.hsu-hh.de\/rt\/wp-content\/uploads\/sites\/706\/2018\/02\/Kartographie_04.png 1478w\" sizes=\"auto, (max-width: 218px) 100vw, 218px\" \/><\/p>\n<h3>Navigation<\/h3>\n<p>Bei Erkundungen von unbekannten urbanen Gel\u00e4nde oder Innenr\u00e4umen kann eine Funkverbindung zu einem Leitstand nicht immer sichergestellt werden. Der Roboter muss daher in der Lage sein, sich selbstst\u00e4ndig und systematisch durch das zu untersuchende Areal zu bewegen. Von einer Vielzahl m\u00f6glicher Bewegungsstrategien werden hier zwei genauer vorgestellt, die je nach Art der Mission zum Einsatz kommen.<\/p>\n<p>Die sicherste Navigationsstrategie um ein unbekanntes Areal, das f\u00fcr den Roboter wie ein Labyrinth darstellt, zu durchqueren ist, zu Beginn eine Hand an die Wand zu legen. Danach l\u00e4uft man so durch das Labyrinth, dass diese Hand durchg\u00e4ngig Kontakt zur Wand hat. Da ein Labyrinth bis auf Ein- und Ausgang in sich geschlossen ist, erreicht man so sicher den Ausgang. Da mobile Roboter in der Regel nicht \u00fcber H\u00e4nde verf\u00fcgen, muss diese Strategie so umgesetzt werden, dass der verwendete Roboter sie auch anwenden kann. F\u00fcr den Roboter bedeutet dies\u00a0 immer einen konstanten Abstand zu einer Wand zu halten. Die Wand muss f\u00fcr den Roboter dabei immer auf der gleichen Seite sein. Im ersten Bild ist die Strategie, welche auch im obigen Video eingesetzt wurde, am Beispiel einer linken Wand und eines Laserentfernungsmessers dargestellt.<\/p>\n<p>Eine alternative ist eine Strategie, die den Fokus auf die Einsatzzeit eines Roboters legt. Diese ist im Allgemeinen durch die Akkuleistung begrenzt. Es ist somit sinnvoll in k\u00fcrzester Zeit m\u00f6glichst viele Daten \u00fcber ein unbekanntes Geb\u00e4ude zu sammeln. Daher f\u00e4hrt der Roboter bei dieser Strategie immer dorthin, wo der gr\u00f6\u00dfte Informationsgewinn zu erwarten ist. W\u00e4hrend der Roboter den unbekannten Raum durchquert speichert er die gesammelten Informationen in einer Karte. Dies geschieht beispielsweise nach dem Schema, das auf der Seite Kartenerstellung dargestellt ist. Auf Basis dieser Karte w\u00e4hlt der Roboter bei diesem Verfahren sein Fahrziel aus. Die Auswahl eines solchen Ziels ist schematisch im zweiten Bild dargestellt.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-456\" src=\"https:\/\/www.hsu-hh.de\/rt\/wp-content\/uploads\/sites\/706\/2018\/02\/Navigation_01-300x163.png\" alt=\"Linke Hand Regel\" width=\"459\" height=\"250\" srcset=\"https:\/\/www.hsu-hh.de\/rt\/wp-content\/uploads\/sites\/706\/2018\/02\/Navigation_01-300x163.png 300w, https:\/\/www.hsu-hh.de\/rt\/wp-content\/uploads\/sites\/706\/2018\/02\/Navigation_01-768x418.png 768w, https:\/\/www.hsu-hh.de\/rt\/wp-content\/uploads\/sites\/706\/2018\/02\/Navigation_01-1024x558.png 1024w, https:\/\/www.hsu-hh.de\/rt\/wp-content\/uploads\/sites\/706\/2018\/02\/Navigation_01.png 1844w\" sizes=\"auto, (max-width: 459px) 100vw, 459px\" \/>\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-457 alignright\" src=\"https:\/\/www.hsu-hh.de\/rt\/wp-content\/uploads\/sites\/706\/2018\/02\/Navigation_02-300x163.png\" alt=\"intelligente Navigation\" width=\"459\" height=\"250\" srcset=\"https:\/\/www.hsu-hh.de\/rt\/wp-content\/uploads\/sites\/706\/2018\/02\/Navigation_02-300x163.png 300w, https:\/\/www.hsu-hh.de\/rt\/wp-content\/uploads\/sites\/706\/2018\/02\/Navigation_02-768x418.png 768w, https:\/\/www.hsu-hh.de\/rt\/wp-content\/uploads\/sites\/706\/2018\/02\/Navigation_02-1024x558.png 1024w, https:\/\/www.hsu-hh.de\/rt\/wp-content\/uploads\/sites\/706\/2018\/02\/Navigation_02.png 1844w\" sizes=\"auto, (max-width: 459px) 100vw, 459px\" \/><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Das folgende Video zeigt eine Beispielanwendung zur Erkundung und zweidimensionalen Kartographierung eines unbekannten Innenraums. 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