Post on 06-Apr-2016
Das Rhino -ProjektProjekt
Was ist Rhino
Überblick
Datenerfassung
Positionsermittlung
Grid–Based and Topological Maps
Movie: Minerva in Aktion
TitelPositionierung mit GIS,
Mobile GIS
Roboter Navigation - das Rhino-Projekt
Seminarvortrag zur Lehrveranstaltung GIS IV
von Bettina Klodner
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Übersicht
Was ist Rhino? Datenermittlung Positionsbestimmung Grid-Based and Topological Maps Movie: Minerva in Aktion
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Was ist Rhino?Rhino ist ein mobiler Roboter Typ B21Hersteller: Real World Interface Inc.Ausrüstung: 24 Schallsensoren
56 Infrarotsensoren24 TastsensorenWheel EncodersDualfarbkamera2 Onboardcomputer
Was ist Rhino
1994 war Rhino der Einstieg der Universität Bonn beim AAAI „mobile robot Wettbewerb“ (American Association for Artifical Intelligence)
1997 wurde Rhino als Museumsführer für das Deutsche Museum in Bonn entwickelt
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ÜberblickDie Software ist aus einer Sammlung von verschiedenen Modulen zusammengesetzt
Sie ist in eine dezentralisierte asynchrone Softwarearchitektur eingebettet
Fundamentale Module Task Planing Collision Avoidance Map Acquisition and Motion Planing Localization Robot Learning
Überblick
Wie arbeitet Rhino?
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Sorgfältige Planung in abstraktem oder aufgabenorientiertem Niveau unter Berücksichtigung von
vorhandener Zeit Auswahl der Ausstellungsgegenstände auf der Tour Planung des kürzesten Weges, der alle Punkte abdeckt
Überblick
Task Planing
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ÜberblickEinsatz von dynamic window approach zur Vermeidung von Kollisionen:Reduktion des Suchfensters auf das Dynamische, welches von der erreichbaren Geschwindigkeit innerhalb eines kurzen Zeitintervalls abhängt
Bestimmung der Kurve, in der der Roboter sicher halten kann
Überblick
Trajectory chosen by RHINO
Collision Avoidance
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Überblick Fähigkeit, auf Sensordaten basierende Karten aufzubauen Interpretiert Sensorablesungen im neuralen Netzwerk aus Karten werden topologische Graphen
entwickelt, die die Umgebung abstrakt und kompakt beschreiben
basiert auf Messwertwiederholungen Fortpflanzen der Werte in der Karte um den Pfad des geringsten Aufwands zu finden
Überblick
Map Acquisition
Motion Planing
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ist notwendig um Aufgaben sicher und zuverlässig durchzuführen wendet die kürzlich entwickelte
„position and probability grid approach“ an Bestimmung der Positionswahrscheinlichkeits- dichtefunktion durch wiederholten Abgleich zwischen Sensordaten und einem Modell der Umgebung
Überblick
Localization
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Fundamentales Interesse:
Wie können wir Roboter entwickeln, die die Fähigkeit besitzen, sich selbst zu verbessern?
Überblick
Robot Learning
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die Messung erfolgt drei mal pro Sekunde bei jeder Messung wird die Entfernung zu Objekten in der Umgebung geschätzt
Schallsensoren
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Fehlerhafte Datenerfassung
Bei langgestreckten Objekten wird die Flanke und nicht die Mittellinie der Welle reflektiert:Radialer FehlerDaraus resultieren Fehler größer als 0.33 m
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Datenerfassung
Fehlerhafte Datenerfassung
Reflektionsfehler tritt auf, wenn der Einfallwinkel größer als der Reflektionswinkel des reflektierenden Strahls istTrifft der Stahl außerhalb des Reflektionswinkels auf, wird er vom Sensor weg reflektiert und so ein unrealistisch langer Schallstrahl produziert. Er scheint offenbar die Wand zu durchdringen.
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Datenerfassung die Messung erfolgt 10 mal pro Sekunde Nachweis von Hindernissen durch Senden von Licht und Bestimmung der Intensität des reflektierten Strahls der Reflektionswert hängt sehr stark von der Farbe des erkannten Objekts ab
(Glas, Schwarz)
Infrarotsensoren
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bei Druck wird dies als Sensordaten registriert (durch einen Zusammenstoß mit einem Hindernis)
verfolgen die Umdrehung der Räder bei kurzen Distanzen ist die Messung fehlerfrei Fehler werden durch die Beschaffenheit des
Untergrunds beeinflusst: rutschiger Boden, Teppich
Tastsensoren
Wheel Encoders
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Positionsermittlung
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Positionsermittlung
Positionsermittlung
zur Bestimmung von Position und Orientierung in einem metrischen Model der Umgebung unabhängig von einem Startpunkt Bayesian approach basierend auf certainty grids für jede Zelle wird die Wahrscheinlichkeit, daß sie zur momentanen Position des Roboters gehört, bestimmt
„Position probability grid approach“
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Positionsermittlung
Positionsermittlung
abhängig von bekanntem Startpunkt Lösung liegt in der Korrektur von angehäuften Koppelnavigationsfehlern (Ungenauigkeiten der Wheel Encoders, Nachlassen)
unabhängig von einem Startpunkt nach einschalten des Roboters soll er sich selber in seiner Umgebung lokalisieren können die Fähigkeit nach einem Positionsverlust, diese neu zu bestimmen, soll gewährleistet sein
Arten der Positionsbestimmung
1. Relative Positionsbestimmung
2. Absolute Positionsbestimmung
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Positionsermittlung
Positionsermittlung
1. Sie soll mit unsicheren Informationen umgehen können Ungenauigkeit der Sensoren Ungenauigkeit des Models der Umgebung2. Sie soll mit Mehrdeutigkeiten umgehen können ähnliche Orte können durch eine Einzelmessung nicht eindeutig erkannt werden3. Sie soll verschiedene Sensordaten miteinander verknüpfen können notwendig, um Mehrdeutigkeiten aufzulösen
Vorraussetzungen an die Methode
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Positionsermittlung
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P rechteckiges Wahrscheinlichkeitsgitterx momentane Position des Robotersx‘ Position im Wahrscheinlichkeitsgittert verstrichene Zeitt Weg des Roboters
betrachte jede Zelle in P als möglichen Standpunkt
bestimme für jedes Paar x, x‘ die Zustands-übergangswahrscheinlichkeit, die vom zurück- gelegten Weg des Roboters und der
vergangenen Zeit seit der letzten Messung abhängt
Bewegung des Roboters
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Positionsbestimmung in einer typischen Umgebung
Geg.: Anfangspunkt Endpunkt
WegGem.: 12 Sonarmessungen
Alle möglichen Pfade werden in der Karte eingetragen
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Positionsbestimmung in einer typischen Umgebung
WS nach 1. Schritt WS nach 2. Schritt
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Positionsbestimmung in einer typischen Umgebung
WS nach 4. Schritt
WS nach 12. Schritt
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Positionsermittlung
Positionsbestimmung in einer typischen Umgebung
Nach 12 Schritten sind alle Mehrdeutigkeiten beseitigt daraus resultiert ein einziger Pik mit der Wahrscheinlichkeit 0.26 als Endpunkt hierbei handelt es sich tatsächlich um die korrekte Position des Roboters
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diskretes 2D Wahrscheinlichkeitsgitter Sensordaten müssen in Wahrscheinlichkeitswerte für jede Zelle transformiert werden
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Grid–Based Maps
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Grid–Based and Topological Maps
werden aus grid-based maps entwickelt Übereinstimmung der Karten Freiraum wird in kleinere Regionen unterteilt, die durch kritische Linien getrennt werden die zerteilte Karte wird in einen Graph gleicher Form umgewandelt sind abstrakte Repräsentationen für metrische Karten Planungen sind mehr als dreimal effizienter
während der Performanceverlust nur 1.82% beträgt
Grid –Based and Topological Maps
Topological Maps
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Grid –Based and Topological Maps
Entwicklung von Topological Maps aus Grid –based Maps
Grid –Based and Topological Maps
Grid –based Map
Topological Map
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Grid–Based and Topological Maps
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Grid–Based and Topological Maps
Vergleich von Topological Maps und Grid–based Maps
Grid –Based and Topological Maps
Grid-based approaches
+ Konstruktion, Darstellung und Speicherung einfach+ geometrische Ortserkennung ist eindeutig und vom Blickpunkt unabhängig+ Ermittlung kürzester Pfade möglich - Planung ineffizient - Speicherbedarf zu groß - genaue Positionsbestimmung des Roboters notwendig
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Vergleich von Topological Maps und Grid –based Maps
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Topological approaches
+ Planung effizient+ Speicherbedarf gering+ genaue Positionsbestimmung des Roboters nicht notwendig - Konstruktion und Speicherung in großer Umgebung schwierig - geometrische Ortserkennung ist nicht eindeutig und vom Blickpunkt abhängig - ergibt nicht immer die optimalen Pfade
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http://www.cs.washington.edu/homes/fox/
http://www.informatik.uni-freiburg.de/~burgard/
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Ende