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Cyrill Stachniss Zielgerichtete Kollisionsvermeidung für mobile Roboter in dynamischen Umgebungen. Einleitung: Die mobile Robotik hat in den letzten Jahren einen deutlichen Aufschwung erlebt, der sich vermutlich auch noch einige Zeit weiter fortsetzen wird. Für die meisten Aufgaben innerhalb dieses Themengebietes ist ein zuverlässiges und robustes Navigationssystem für eine kollisionsfreie Fahrt unverzichtbar. Bereits Latombe nennt dies "eminently neccessary since, by definition, a robot accomplishes tasks by moving in the real world" [Latombe, 1991]. Schon seit den Anfängen der mobilen Robotik in den 70er Jahren stehen Navigationsaufgaben im Interesse der Forschung. Während die ersten Roboter noch versuchten einer weißen ununterbrochenen Linie zu folgen, konnten sie sich gegen Ende der 80er Jahre eigenständig in selbst erstellten Karten zufriedenstellend lokalisieren, Zielpunkte anfahren und Hindernissen ausweichen (vergleiche [Moravec, 19999]). Bis in die heutige Zeit werden die Verfahren zum Planen von Trajektorien stets verbessert und erweitert. Ein moderner Roboter kann sich auch in bevölkerten und dadurch sich stets verändernden Umgebungen sicher bewegen. Trotz intensiver Forschung lassen sich bei vielen Ansätzen zur Kollisionsvermeidung noch immer Umgebungen konstruieren, in denen ein Roboter keinen Pfad zu einem praktisch erreichbaren Zielpunkt findet. Dies liegt häufig an einer unzureichenden Modellierung der physikalischen Eigenschaften des Roboters, wie beispielsweise dem Brems- und Beschleunigungsverhalten. Aus dem gleichen Grund weisen viele der derzeit eingesetzten Systeme auch Defizite in Standardsituationen auf, so dass sie zwar zum Zielpunkt gelangen, dafür aber nicht den schnellstmöglichen Weg wählen. Die Komplexität der Berechnung einer optimalen Trajektorie wächst exponentiell mit der Anzahl der beteiligten Parameter. Daher sind heutige Computer nicht leistungsfähig genug, um alle physikalischen Eigenschaften eines Roboters exakt zu modellieren und diese bei der Berechnung der Trajektorie zu berücksichtigen. Jedoch ist heute schon absehbar, dass man mit der Hardware der nächsten Jahre und einigen Approximationen in der Berechnung schon sehr nah an die optimale Lösung des Problems der Pfadplanung und Kollisionsvermeidung für mobile Roboter herankommen wird. Mit unserer Arbeit möchten wir einen neuen Ansatz zur zielgerichteten Kollisionsvermeidung vorstellen, der die kinematischen Einschränkungen wie Brems- und Beschleunigungsverhalten eines Roboters bereits in der Planung berücksichtigt und trotzdem auf aktuellen Computern lauffähig ist. Innerhalb eines lokalen Fensters, dessen Größe sich der zur Verfügung stehenden Rechenleistung anpasst, wird dabei im vollen Konfigurationsraum nach dem zeitoptimalen Pfad mit möglichst geringem Kollisionsrisiko gesucht. Die so entstandenen Teillösungen lassen sich in den übrigen Raum integrieren, so dass sie sich dann zu einer globalen Lösung zusammensetzen. Dadurch erreicht ein Roboter in vielen Situationen schneller seinen Zielpunkt als unter Verwendung der meisten bisherigen Ansätze. Außerdem besitzt das Verfahren keine lokalen Minima, die in vielen populären Ansätzen zur Pfadplanung und Kollisionsvermeidung vorhanden sind, was eine weitere Stärke unseres Systems darstellt. Bibtex:
@MastersThesis{stachniss02diplom,
author = {Stachniss, C.},
title = {{Z}ielgerichtete {K}ollisionsvermeidung f{\"u}r mobile {R}obot
er in dynamischen {U}mgebungen},
school = {University of Freiburg, Department of Computer Science},
year = 2002,
note = {In German}
}
PDF-File: master thesis 4 MB pdf-file. Multimedia:
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