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Erschienen in:
2018 | OriginalPaper | Buchkapitel
5. Probabilistische Robotik
verfasst von : Sebastian Dörn
Erschienen in: Programmieren für Ingenieure und Naturwissenschaftler
Verlag: Springer Berlin Heidelberg
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Zusammenfassung
Ein Roboter ist eine programmierbare Maschine, die auf Basis von Sensordaten in einer dynamisch veränderlichen Umgebung agiert. Die probabilistische Robotik beschäftigt sich mit den Bereichen der Wahrnehmung und Steuerung von Robotern. Die zentrale Aufgabe ist die Entwicklung von Algorithmen zur Sensordatenverarbeitung, Lokalisierung, Pfadplanung, Navigation und Aktionsplanung von mobilen Robotern. Ein mobiler Roboter ist ein Roboter der sich in seiner Umgebung frei bewegt. Wenn diese Aufgabe ohne Fernsteuerung erledigt wird, spricht man von einem autonomen Roboter.
Die Lokalisierung eines Roboters in einer Umgebung ist ein grundlegendes Problem der Robotik. Unsicherheiten in der Roboterposition werden mit Hilfe der Methoden aus der Wahrscheinlichkeitsrechnung modelliert. Probabilistische Filter werden hierzu eingesetzt, um die Qualität der vorhandenen Daten für die Lokalisierung zu verbessern. Das Ziel ist es, die fehlerbehafteten Sensor- und Modellunsicherheiten miteinander zu fusionieren.
Anwendungen für mobile Roboter gibt es in der Technik in zahlreichen unterschiedlichen Bereichen. Beispiele sind autonome Fahrzeuge, Erkundungsroboter, Staubsaugerroboter oder mobile Roboter im Bereich der Logistik, Landwirtschaft, Militär oder Krankenpflege. Die Methoden der probabilistischen Robotik haben auch in der Bildverarbeitung zur Objektverfolgung einen großen Verwendungsbereich.