Kooperative Bewegungsstrategien für Roboter in unbekannten ...

2 Einsatz von Roboter-Teams in unbekannten Umgebungen 25
dort unterscheidet jeder der n Roboter fünf Beobachtungstypen, die er verschieden
nutzt, um (mittels Partikelfiltern) n − 1 Wahrscheinlichkeitsverteilungen über die Lage
der anderen zu sich selbst aufrechtzuerhalten: eigene Bewegungen und Bewegungen anderer,
Sehen anderer und Gesehenwerden sowie das gegenseitige Sehen zweier anderer
Roboter. Informationen über solche actions und observations werden von allen stets ans
Team weitergeleitet, wobei Kommunikation als vollständig angenommen wird (was aber
nicht essentiell sei). Bei der Aktualisierung der Schätzungen müssen zeitliche Abfolgen
der Beobachtungen eingehalten und zirkuläre Abhängigkeiten vermieden werden. Als genereller
Nachteil wird der Berechnungsaufwand der hohen Anzahl an Partikelfiltern pro
Roboter genannt. Experimente mit vier Robotern waren jedoch mit normalen Laptop-
Prozessoren möglich. In einer flachen 48 m 2 -Umgebung mit Hindernissen berechneten
die Roboter die Position und Orientierung anderer anhand derer farbcodierten Reflektoren
mittels Kamera und Laserscanner, was nach 50 Sekunden ununterbrochener Bewegung
zu Schätzungen mit dreifacher Standardabweichung von maximal circa 60 cm
führte; das heißt, ein Roboter hielt sich mit 99, 7% Wahrscheinlichkeit innerhalb dieses
Intervalls auf (vgl. Trawny 2003, S. 28).
Weitere Verfahren gehen in die Richtung dieses Konzepts. Ein Weg, der zwar ähnliche
Ideen, aber nur bedingt Kooperation aufweist (auf Kommunikation wird verzichtet),
wird in Montesano et al. 2005 vorgestellt. Zwei Roboter ermitteln zur Verbesserung
der Schätzung ihre gegenseitige Pose aus den durch eine omnidirektionale Kamera gelieferten
Richtungen und beobachteten Bewegungsfolgen. Dabei werden Kalman- und Partikelfilter
sowie beide kombiniert als Schätzverfahren verglichen, was bei Experimenten
in einer Laborumgebung ergab, dass die Kombination eine schnelle und zugleich robuste
Variante verkörpere. Hier dienen andere Roboter also zur eigenen Standortbestimmung;
ein Vorgehen, das wie im Folgenden beschrieben bereits tiefgehender untersucht wurde.
Abwechselnde Bewegung zur Lokalisierung anhand anderer Roboter
Ein deutlich anderer Ansatz nämlich zur wiederum eindeutig kooperativen, relativen
Lokalisierung besteht darin, dass sich die Roboter abwechselnd fortbewegen; während
einer (oder ein Anteil) der Roboter seinen Standort wechselt, beobachten die restlichen
Roboter dies von einem festen Standpunkt aus und schätzen die Position des sich bewegenden
Roboters, oder sie dienen umgekehrt selbst temporär als künstliche Landmarken
für diesen Roboter.
Ryo Kurazume und Shigeo Hirose haben in diesem Zusammenhang den bezeichnenden
Begriff mobile landmarks eingeführt. In Kurazume & Hirose 2000a wird das in vollkommen
unbekannten 3D-Umgebungen agierende Roboter-Team in zwei Gruppen A
und B geteilt. Während sich B bewegt, werden die eigenen Posen neben Odometrie anhand
der Entfernung sowie dem Höhen- und Seitenwinkel zur stillstehenden Gruppe A
grob und nach Bewegungsabschluss genau ermittelt. Dann tauschen A und B die Rollen
und der Vorgang wiederholt sich solange, bis ein Zielort erreicht wurde. Neben der Akkumulation
von Ungenauigkeiten, wird die Tatsache, dass sich Roboter stets gegenseitig
sehen müssen, für lange Strecken in unstrukturierten Umgebungen mit Hindernissen als
Problem dargestellt. Bewegungsstrategien werden allerdings auch nur umrissen, bei denen
die Roboter teils hinter-, teils nebeneinander formiert sind. Für Experimente mit