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Kooperative Bewegungsstrategien für Roboter in unbekannten ...

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2 E<strong>in</strong>satz von <strong>Roboter</strong>-Teams <strong>in</strong> <strong>unbekannten</strong> Umgebungen 27<br />

theoretischen Standpunkt aus vorgestellte Methode dar, bei der sich zwei <strong>Roboter</strong> abwechselnd<br />

gegenseitig mit e<strong>in</strong>em robot tracker (bevorzugt e<strong>in</strong>er Kamera) beobachten,<br />

um Odometriefehlern entgegenzuwirken. Der sich aktuell und stets geradl<strong>in</strong>ig bewegende<br />

<strong>Roboter</strong> wird vom anderen solange wie möglich mit dem Ziel getrackt, die zwischen<br />

ihnen liegende Fläche zu explorieren. Anschließend wird der sich bewegende zum beobachtenden<br />

und umgekehrt. Auf diese Weise wird die als zweidimensional angenommene<br />

und durch e<strong>in</strong> Polygon mit Löchern (sozusagen H<strong>in</strong>dernissen) modellierte Welt nach<br />

speziellen Algorithmen erkundet. Kommunikation wird als vollständig vorausgesetzt,<br />

so dass die <strong>Roboter</strong> stets ihre geschätzte Position kennen. Die Überlegungen werden<br />

auch auf mehrere <strong>Roboter</strong> ausgedehnt, die dabei mit jeweils zwei Track<strong>in</strong>g-Sensoren<br />

ausgestattet s<strong>in</strong>d. Experimente f<strong>in</strong>den sich <strong>in</strong> Rekleitis et al. 1998, wo zwei zyl<strong>in</strong>derförmige<br />

<strong>Roboter</strong> zur Verfügung stehen (siehe Abbildung 2.4 l<strong>in</strong>ks); e<strong>in</strong>er übernimmt<br />

die Rolle als Beobachter, der mittels Kamera e<strong>in</strong> e<strong>in</strong>deutiges Muster auf dem anderen<br />

<strong>Roboter</strong> erkennt, das aufgrund des bekannten Aussehens Rückschlüsse auf die Position<br />

und sogar die Orientierung (jedoch auf lediglich 5 ◦ genau) zulässt. „By mount<strong>in</strong>g the<br />

observ<strong>in</strong>g camera above (or below) the striped pattern of the other robot, the distance<br />

from one robot to the other can be <strong>in</strong>ferred from the height of the stripe pattern <strong>in</strong><br />

the image, due to perspective projection (scal<strong>in</strong>g of the pattern could also be used)“<br />

(Rekleitis et al. 2001). Nach 50 Bewegungen nicht angegebener Länge wurde <strong>in</strong> 100<br />

Tests e<strong>in</strong>e durchschnittliche Positionsabweichung von etwa 5 cm ermittelt.<br />

Die Bewegungsschemata der beschriebenen Beispiele s<strong>in</strong>d <strong>in</strong> Abbildung 2.3 veranschaulicht.<br />

„While the mover–observer approach has proven successful, it slows down overall<br />

speed, and requires the rovers to stay with<strong>in</strong> visible range at all times. Moreover, if no<br />

environmental <strong>in</strong>formation is taken <strong>in</strong>to account, measur<strong>in</strong>g the other robots’ positions<br />

will not resolve the unbounded growth of errors <strong>in</strong>herent to relative localization“<br />

(Trawny 2003, S. 12). Trotz der also nicht zu umgehenden Fehlerakkumulation der<br />

Posenschätzung, birgt re<strong>in</strong> relative Lokalisierung den enormen Vorteil, dass sie pr<strong>in</strong>zipiell<br />

unabhängig jeglicher Beschaffenheiten der Umgebung e<strong>in</strong>setzbar ist. Darüber<br />

h<strong>in</strong>aus vermeiden Strategien, die auf alternierender Bewegung basieren, überhöhte Berechnungsaufwände,<br />

da nicht ständig die geme<strong>in</strong>same Posenverteilung aller <strong>Roboter</strong><br />

aktualisiert werden muss. Daher wird auch das <strong>in</strong> dieser Arbeit unterliegende Konzept<br />

abwechselnde Bewegung als Ausgangspunkt haben, wobei e<strong>in</strong>ige Elemente der <strong>in</strong> diesem<br />

Abschnitt angesprochenen Aspekte kooperativer Lokalisierung <strong>in</strong> abgewandelter Form<br />

auftreten werden. Die Frage nach e<strong>in</strong>er etwaigen E<strong>in</strong>bettbarkeit <strong>in</strong> andere Mechanismen<br />

zur Lokalisierung autonomer mobiler <strong>Roboter</strong>-Teams zwecks Lösung des Problems<br />

akkumulierender Fehler folgt später <strong>in</strong> Kapitel 5.<br />

Untersuchung der Anordnung <strong>in</strong> Formationen<br />

Ehe die Ausgangssituation <strong>für</strong> die im Folgenden angestellten Betrachtungen def<strong>in</strong>iert<br />

wird, sei abschließend e<strong>in</strong> Blick auf bestehende Mechanismen <strong>für</strong> <strong>Roboter</strong>formationen<br />

und deren Analysierbarkeit geworfen. Dies gibt Aufschluss darüber, welche Aspekte bei<br />

der Entwicklung von <strong>Bewegungsstrategien</strong> bedacht werden müssen, damit e<strong>in</strong>e Gruppe<br />

von <strong>Roboter</strong>n sich gleichzeitig vernünftig fortbewegen und lokalisieren kann.

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