berichte 2011 - Förderergesellschaft der Geodäsie und ...

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LOW-C OST P LATTFORM FÜR DIE L ANDMARKEN-BASIERTE POSITIONIERUNG UND NAVI-
GATION (DANIEL E GGERT, COLIN K UNTZSCH, SABINE HOFMANN)
Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Entwicklung einer Plattform zur
Landmarken-basierten (Indoor-)Positionierung und Navigation zu Forschungs-
und Lehrzwecken. Die Idee ist es, eine Plattform zu schaffen, in
der Positionierungs-, aber auch Routingverfahren aus der realen Welt
übertragen werden und in einer kleinen, überschaubaren Umgebung implementiert,
getestet und erweitert werden können. Ein Beispiel ist die autonome
Navigation von Fahrzeugen in einer urbanen Umgebung, wo beispielsweise
Straßenlaternen, Masten oder Baumstämme, aber auch Fassaden
oder Fahrbahnmarkierungen als Landmarken genutzt werden können.
Basis des Systems bildet ein LEGO Mindstorms-Baukasten, welcher als
Chassis des Roboters fungiert und die Schnittstelle zu den Servomotoren
darstellt. Zur Umgebungserfassung wird ein kompakter Laserscanner
‚Hokuyo URG-04LX‘ genutzt. In einer näherungsweise horizontalen Ebene
tastet dieser die Umgebung des Roboters 2-dimensional ab.
Ein Android-basiertes
Smartphone stellt die zentraleDatenverarbeitungsund
Kontrolleinheit dar,
welches die Verbindung
zwischen Sensoren und
Aktoren gewährleistet. Zusätzlich
kann die interne
Kamera des Smartphones
später ebenfalls zur Umgebungserfassung,
etwa
zur Detektion von Hindernissen,
eingesetzt werden.
TESTUMGEBUNG ZUR LANDMARKEN-BASIERTEN POSITIONIERUNG
Die Datenverarbeitung umfasst die Detektion der Landmarken aus den
Laserscans, die Zuordnung der extrahierten Objekte zu den Kartenobjekten
(Map Matching) und die Berechnung der aktuellen Position des Roboters.
Für das Map Matching ist eine a priori Karte des Testgebiets erforderlich.
Dazu werden die Objekte präzise eingemessen und die 2D-
Koordinaten aller Landmarken (bislang stangenförmige Objekte, denkbar
sind aber auch Ebenen) in der Karte gespeichert. Zur Positionierung werden
anschließend nicht einzelne Landmarken genetzt, sondern jeweils
Gruppen von Landmarken, die spezifische Muster bilden, im 2D-Fall z. B.
Dreiecke.
Die Software zur Datenverarbeitung und Steuerung des Roboters ist modular
aufgebaut, um eine problemlose Erweiterung zu ermöglichen. So
können Studenten z. B. verschiedene Algorithmen zur Objektextraktion
implementieren und testen.
Eingesetzt wurde der Roboter bislang bereits auf der IdeenExpo zur Vorstellung
von Geodäsie und Geoinformatik, in der Lehre im Studiengang
Navigation und Umweltrobotik sowie in der Forschung.