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2012 | Buch

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Mobile Roboter

Eine Einführung aus Sicht der Informatik

verfasst von: Joachim Hertzberg, Kai Lingemann, Andreas Nüchter

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

Buchreihe : eXamen.press

Enthalten in: Springer Professional "Wirtschaft+Technik" , Springer Professional "Technik" , Springer Professional "Wirtschaft"

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Über dieses Buch

Wo bin ich? Wo soll ich hin? Wie komme ich dahin? Mobile Roboter in Alltagsumgebungen wie in Büros oder auf Straßen müssen ständig solche Fragen beantworten, sollen sie autonom, also ohne Fernsteuerung operieren. Die Berechnungen im Robotersteuerungsprogramm beruhen wesentlich auf Sensordaten aus der Umgebung, die oft unvollständig oder fehlerhaft sind.

Das vorliegende Lehrbuch führt aus der Informatik-Perspektive in die entsprechenden Algorithmen und Repräsentationen ein. Ausgehend von Überblicken zu Sensorik und Sensordatenverarbeitung werden alle zentralen Aspekte der Steuerung autonomer mobiler Roboter behandelt: Bewegungsschätzung, Lokalisierung in Karten, Kartierung, Navigation, Umgebungsdateninterpretation und Software-Architekturen zur Robotersteuerung. Das Buch ist aus Lehrveranstaltungen entstanden und ist nicht nur für die Bachelor-Lehre an allen Hochschularten, sondern auch zum Selbststudium und als Nachschlagewerk geeignet.

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Inhaltsverzeichnis

Frontmatter

1. Zum Einstieg: Worum geht es?

Zusammenfassung

Das zentrale Thema dieses Lehrbuchs sind Methoden und Algorithmen zur Steuerung mobiler Roboter. Roboter sind künstliche, von Menschen entworfene und gebaute technische Objekte. Was also liegt für Informatiker näher als dieses Buch zu beginnen mit einer Reihe von Definitionen, welche die wesentlichen Begriffe klären?

Joachim Hertzberg, Kai Lingemann, Andreas Nüchter

2. Sensorik

Zusammenfassung

Mobile Roboter interagieren mit ihrer Umgebung, die sie mit Sensoren wahrnehmen. Roboterprogrammierung erfordert folglich das Verarbeiten von Sensordaten. Der Aufbau und die Funktionsweise von Sensoren haben einen entscheidenden Einfluss auf die Konzeption der Programme. Daher skizziert dieses Kapitel die gebräuchlichsten Sensoren für mobile Roboter. Abbildung 2.1 zeigt zwei Roboter des Typs Kurt und kennzeichnet einige Sensoren, z.B. eine einfache Kamera und Distanzsensoren. Daneben werden häufig auf Robotern Impulsgeber, Beschleunigungssensoren und/oder Lagesensoren eingesetzt, die sich im Inneren des Chassis befinden können und somit von außen nicht sichtbar sind. Abbildung 2.2 zeigt exemplarisch weitere übliche Robotersensoren.

Joachim Hertzberg, Kai Lingemann, Andreas Nüchter

3. Sensordatenverarbeitung

Zusammenfassung

Das vorige Kapitel ist auf unterschiedliche Sensoren eingegangen, die digitale Daten aus der Umgebung aufnehmen. Dieses Kapitel geht nun auf Möglichkeiten ein, diese Daten zu verarbeiten und sie nutzbar zu machen für Anwendungen späterer Kapitel. Dazu gehören die Filterung der Daten, Extraktion bestimmter Merkmale sowie weiterführende Berechnung von Informationen wie Tiefendaten aus zweidimensionalen Kamerabildern. Während Filter üblicherweise gezielt Daten wegwerfen, beispielsweise bei der Entfernung von Messfehlern, aggregieren Merkmale die Daten zu neuartigen Informationen. Ein wichtiges Kriterium der hier vorgestellten Algorithmen ist stets auch ihre Laufzeit: Nur unaufwändige Verfahren sind auf mobilen Robotern mit hochfrequenten Datenströmen und vergleichsweise geringen Rechnerressourcen einsetzbar.

Joachim Hertzberg, Kai Lingemann, Andreas Nüchter

4. Fortbewegung

Zusammenfassung

Unter der Bezeichnung „Roboter“ werden, gerade in der Industrie, oftmals stationäre Manipulatoren verstanden, wie beispielhaft in Abbildung 4.1 dargestellt. Wie eingangs erwähnt, liegen sie, wenn und soweit sie in offener Steuerung betrieben werden, nicht im Thema dieses Buches. Ob dasselbe Stück Robotermechatronik in offener Steuerung oder geschlossener Regelung betrieben wird, hängt jedoch von der verwendeten Sensorik und der Kontrollsoftware ab, nicht von den mechanischen Komponenten. Mobile Roboter mit Manipulator- Komponenten wie in Abbildung 4.1, die in geschlossenen Regelungen laufen, werden sicherlich in der Zukunft an Bedeutung erheblich gewinnen.

Joachim Hertzberg, Kai Lingemann, Andreas Nüchter

5. Lokalisierung in Karten

Zusammenfassung

Im Gegensatz zum letzten Kapitel beschäftigen wir uns nun mit Lokalisierung innerhalb eines globalen Referenzsystems. Dieses Referenzsystem, beispielsweise eine Karte der Umgebung, ist a priori gegeben, die Pose des Roboters ist zu bestimmen. Eine Variante ist das Problem des entführten Roboters (engl. kidnapped robot problem), bei dem nicht nur eine globale Lokalisierung gesucht ist, sondern überdies der Roboter während des Betriebes mit temporär deaktivierten Sensoren an eine beliebige andere Position „teleportiert“ werden kann und dies zunächst einmal erkennen muss, um sich dann zu relokalisieren. Als Motivation dienen dabei weniger fehlerhafte Sensoren, sondern vielmehr die Überlegung, dass die im Folgenden vorgestellten Algorithmen zwar robuster sind als die unimodalen des letzten Kapitels, jedoch nicht gänzlich sicher vor Lokalisierungsfehlern. Tritt ein solcher Fehler in der Lokalisierung auf, liegt subjektiv das Problem des entführten Roboters vor (auch wenn tatsächlich gar kein böser Kidnapper am Werk war).

Joachim Hertzberg, Kai Lingemann, Andreas Nüchter

6. Kartierung

Zusammenfassung

Das automatische Erstellen von Umgebungskarten durch mobile Roboter war in den letzten Jahren eines der aktivsten Forschungsgebiete innerhalb der Robotik. Die Kartierung durch Roboter ist auch als Problem der gleichzeitigen Lokalisierung und Kartierung bekannt (engl. simultaneous localization and mapping, bzw. Slam). Seit Mitte der 90-er Jahre wurden etliche Lösungsansätze präsentiert und die Bezeichnung Slam hat sich gegenüber Smal (engl. simultaneous mapping and localization) und Cml (engl. concurrent mapping and localization) durchgesetzt. Alle Namen deuten auf ein Henne-Ei-Problem hin: Um eine exakte Karte der Umgebung aufzubauen, müsste ein Roboter eigentlich präzise lokalisiert sein; um aber präzise lokalisiert zu sein, müsste er zuvor eine exakte Karte haben. Beide Teilprobleme für sich sind einfach zu lösen. Roboterlokalisierung bei gegebener Karte wurde im Abschnitt 5.3 bereits besprochen. Das Problem, bei präzise bekannten Posen eine Karte aus Sensorwerten zu erstellen, ist ebenfalls einfach und wird in Abschnitt 6.2 behandelt werden. Beide Probleme aber gleichzeitig zu lösen, ist schwieriger.

Joachim Hertzberg, Kai Lingemann, Andreas Nüchter

7. Navigation

Zusammenfassung

Die im letzten Kapitel besprochene Kartenerstellung mit Robotern erfordert nicht nur, das Problem des gleichzeitigen Lokalisierens und Kartierens zu lösen, sondern setzt auch eine übergeordnete Strategie zur Exploration voraus. Im Allgemeinen basiert jedes zielorientierte Handeln auf einer Form von Planung: Wo will ich hin? und Wie komme ich dahin? Besteht bei einem mobilen Roboter das Handeln wesentlich darin, von A nach B zu fahren, muss dafür der räumlicheWeg geplant werden; ist ein Zielpunkt B nicht vorgegeben, ist er zuvor zu bestimmen; und schließlich soll der Roboter beim Fahren des geplanten Weges unvorhergesehenen Hindernissen ausweichen. Bezogen auf mobile Roboter werden alle diese Aufgaben unter dem Begriff Navigation subsumiert.

Joachim Hertzberg, Kai Lingemann, Andreas Nüchter

8. Umgebungsdateninterpretation

Zusammenfassung

In Abschnitt 7.6.2 tauchte gerade das Problem auf, Sensordaten aus der Umgebung auf propositionaler Ebene zu interpretieren. Darum geht es in diesem Kapitel. Auch bislang haben wir Daten der Umgebungssensoren eines Roboters schon ausgewertet; das war jedoch im wesentlichen beschränkt auf die Frage, wo und ggf. in welcher geometrischen Form in 2D oder 3D der Raum in der Umgebung des Roboters belegt war (z.B. Hindernisvermeidung, Kartenbau, Lokalisierung, Pfadplanung). Bei der Umgebungsdateninterpretation geht es nun darum, Objekte oder Fakten in der Umgebung aus den Sensordaten abzulesen. Das ist die Voraussetzung dafür, diese Objekte in der Robotersteuerung zu verwenden, also beispielsweise den Auftrag geben und vom Roboter ausführen lassen zu können: „Hol die Tasse vom Besprechungstisch!“

Joachim Hertzberg, Kai Lingemann, Andreas Nüchter

9. Roboterkontrollarchitekturen

Zusammenfassung

In den vorangehenden Kapiteln haben wir Methoden und Algorithmen vorgestellt, mit denen mobile Roboter die wichtigsten Funktionen realisieren können, die von ihnen erwartet werden: Gezielte Bewegung, Lokalisation, Kartenbau, Bewegungsplanung, Interpretation der Sensordaten aus der Umgebung und andere mehr. An einigen Stellen haben wir das Problem angesprochen, dass alle diese Funktionen letztendlich in einem kompletten Kontrollprogramm integriert laufen müssen; in Abbildung 7.1 haben wir dazu bereits ein grobes Schema als Arbeitsgrundlage vorgestellt.

Joachim Hertzberg, Kai Lingemann, Andreas Nüchter

10. Ausblick

Zusammenfassung

Mobile Roboter, wie zu Eingang dieses Buches charakterisiert, werden in den letzten Jahren in der wissenschaftlichen Diskussion, aber ebenso in populärwissenschatflichen Darstellungen intensiv behandelt. Wissenschaftlich hat das Gebiet im Vergleich zu vor zehn oder fünfzehn Jahren erhebliche Fortschritte gemacht; tatsächlich waren viele der Methoden, Techniken und Ergebnisse in diesem Buch vor zehn Jahren unbekannt. Für den Einsatz von Robotern in der Industrie und in Konsumentenprodukten werden seit Jahren optimistische Prognosen abgegeben, wie beispielsweise die jährlichen Prognosen der Unece, siehe Abb. 1.3. Demnach haben Roboter begonnen, Teil unseres Lebens zu werden, und diese Entwicklung wird sich in der Zukunft rasant fortsetzen.

Joachim Hertzberg, Kai Lingemann, Andreas Nüchter

Backmatter

Titel: Mobile Roboter
verfasst von: Joachim Hertzberg
Kai Lingemann
Andreas Nüchter
Copyright-Jahr: 2012
Verlag: Springer Berlin Heidelberg
Electronic ISBN: 978-3-642-01726-1
Print ISBN: 978-3-642-01725-4
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-01726-1

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