Jahresbericht informatik 2009 - KIT – Fakultät für Informatik

Die Institute der Fakultät und ihre Forschungsvorhaben
Perzeption und Exploration für humanoide Roboter (SFB 588 Teilprojekt P2)
(J. Beyerer, K. Kroschel, B. Kühn, T. Machmer, A. Swerdlow)
Im Rahmen des Sonderforschungsbereichs 588 "Humanoide Roboter - Lernende und kooperierende
multimodale Roboter" entsteht am Karlsruher Institut für Technologie ein humanoider
Roboter. Das Teilprojekt P2 beschäftigt sich dabei mit der Erforschung der multimodalen
Perzeption - mittels zwei Stereokameras und einem Mikrofonarray - sowie der
auftrags- und kontextbasierten Exploration von bekannten und unbekannten Objekten
(Personen und Gegenständen). Zur Laufzeit generierte Information über die Umgebung eines
Roboters werden u. a. mit a-priori-Wissen, sowie Information
aus der Interaktion mit dem Menschen fusioniert und bedarfssowie
aufgabenorientiert ausgewertet. Sämtliche Information
wird hierbei mit einem Grad des Dafürhaltens (degree-ofbelief)
bewertet und im Umweltmodell (Teilprojekt M2) abgelegt.
Es entstand ein System zur opto-akustischen
Szenenanalyse (OPASCA), welches die zuvor genannten
Aspekte zur Perzeption und Exploration abbildet. Insbesondere
die Fusion von multimodalen Sensorinformationen, wodurch
Roboterkopf ausgestattet eine Verbesserung der Ergebnisse von Objektklassifikation
mit Stereokameras und erreicht wird, aber auch die Generierung von multimodalen
Mikrofonarray
Signaturen, welche eine spätere Wiedererkennung von bereits
erfassten Objekten ermöglichen, sind wichtige Meilensteine für
die Exploration der Umwelt eines Roboters.
Lokalisierung und Kartierung für mobile Roboter
(J. Beyerer, T. Emter)
Für die autonome Navigation ist entscheidend, dass sich ein mobiler Roboter in seiner
Umgebung lokalisieren kann. Dazu können bei gegebener Ausgangsposition inkrementell
Radumdrehungen gemessen werden (Odometrie), wobei jedoch die Unsicherheit mit der
zurückgelegten Wegstrecke zunimmt. Im Gegensatz dazu ist z.B. der maximale Fehler in
der GPS-Position begrenzt, kann aber durch Reflexionen der Satellitensignale lokal stark
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OPASCA System:
Objektklassifikation durch
Fusion multimodaler
Sensorinformation