Projekt Das Rhino - Projekt Was ist Rhino Überblick Datenerfassung Positionsermittlung Grid–Based...

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

mailto:[email protected]?subject=Seminarvortrag%20GIS%20IV




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Positionsermittlung



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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Datenerfassung

Positionsermittlung



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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Überblick

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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Positionsermittlung



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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Positionsermittlung



Überblick

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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Positionsermittlung



Überblick

Fundamentales Interesse:

Wie können wir Roboter entwickeln, die die Fähigkeit besitzen, sich selbst zu verbessern?

Überblick

Robot Learning





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Datenerfassung

Datenerfassung

die Messung erfolgt drei mal pro Sekunde bei jeder Messung wird die Entfernung zu Objekten in der Umgebung geschätzt

Schallsensoren





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Datenerfassung

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

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

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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Datenerfassung

Datenerfassung

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



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

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

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

Positionsermittlung

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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Positionsermittlung



Positionsermittlung

Positionsermittlung

Positionsbestimmung in einer typischen Umgebung

Geg.: Anfangspunkt Endpunkt

WegGem.: 12 Sonarmessungen

Alle möglichen Pfade werden in der Karte eingetragen





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Positionsermittlung

Positionsermittlung


WS nach 1. Schritt WS nach 2. Schritt





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Positionsermittlung


WS nach 4. Schritt

WS nach 12. Schritt





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Positionsermittlung

Positionsermittlung


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

Grid –Based and Topological Maps

Grid–Based Maps





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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


Topological Maps





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Entwicklung von Topological Maps aus Grid –based Maps


Grid –based Map

Topological Map





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Vergleich von Topological Maps und Grid–based 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


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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Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!

Hat jemand eine Frage?

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