Navigation eines autonomen mobilen Roboters

Das Hauptziel des präsentierten Projekts war die Entwicklung robuster und praktikabler Ansätze zur Lokalisation und Weltmodellierung für autonome mobile Roboter, die sich in typischen Büroumgebungen bewegen. Dabei wurden folgende Anforderungen gestellt: Der Roboter soll seine Position in Büroumgebungen bestimmen können, die in keiner Weise für die Roboternavigation modifiziert sind. Der Roboter soll geeignete Weltmodelle durch Interpretation von Sensordaten autonom generieren. Der Roboter soll seine Position ohne externe Hilfsmittel durch den Vergleich von Sensorinformation und bekannten Weltmodellen bestimmen. Lokalisation und Weltmodellierung sollen auch mit sehr einfachen und daher kostengünstigen Sensoren möglich sein (z.B. Ultraschallsensoren und Winkelschrittgeber). Die Navigation soll auch durch solche Zusatzinformationen, die von Menschen leicht vermittelt werden können, unterstützt werden. Autonome Lokalisation und Weltmodellierung in typischen Büroumgebungen sind nicht trivial. Normalerweise stehen dort keine externen Positionierungssysteme zur Verfügung. Außerdem sind solche Umgebungen nicht vollständig beobachtbar, es bewegen sich dort üblicherweise Menschen, und auch manche Objekte wie z.B. leichte Möbelstücke können ihre Position ändern. Vollkommen unmöglich ist es schließlich Sensor- und Bewegungsfehler präzise zu modellieren. In dieser Arbeit konnte gezeigt werden, daß trotz dieser Schwierigkeiten zuverlässige und effiziente Navigation von mobilen Robotern in Büroumgebungen möglich ist, und zwar durch die Kopplung von einfachen Prozeß- und Objektmodellen mit heterogenen Informationen. Die wichtigsten Beiträge dieser Arbeit sind Untersuchung der für Lokalisation und Weltmodellierung relevanten Informationsarten und deren Repräsentationen. Es wird gezeigt, daß mit Hilfe einfacher Sensoren, insbesondere von Ultraschallsensoren und Winkelgebern sehr heterogene Weltmodelle autonom generiert werden können. Es werden eine neue, kontextbasierte Sensorinterpretation und ein robustes Lokalisationsverfahren vorgestellt, die unempfindlich gegen große Positions- und Sensorfehler sowie gegen inkonsistente Weltmodelle sind. Zur Schätzung der geometrischen Konsistenz von Weltmodellen wird ein Konsistenzfilter eingeführt. Es wird gezeigt, daß unter gewissen, in Büroumgebungen leicht erfüllbaren Bedingungen die relativen Inkonsistenzen im Weltmodell, welche aus der simultanen Lokalisation und Landkartenaktualisierung resultieren, beschränkt bleiben. Mittels heterogener Weltmodelle wurde eine äußerst robuste Markovsche Lokalisation in graphbasierten Modellen von Räumen (Systeme von Zimmern) erreicht. In zahlreichen Experimenten mit einem mobilern Roboter konnte bestätigt werden, daß eine geeignete Kombination von verschiedenen Ansätzen und heterogenen Weltmodellen sehr robuste und effiziente Lokalisation sowie Weltmodellierung für autonome, mobiler Roboter in unmodifizierten Büroumgebungen ermöglicht.