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| <hiddenlogin linktext="Passwort für Vorlesungsunterlagen">User: nistudss08 Pwd: n!-SS08</hiddenlogin> | | <hiddenlogin linktext="Passwort für Vorlesungsunterlagen">User: nistudss08 Pwd: n!-SS08</hiddenlogin> |
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− | = Zusammenfassung = | + | = Einführung = |
| * In der Robotik gibt es zur Zeit drei wesentliche Paradigmen | | * In der Robotik gibt es zur Zeit drei wesentliche Paradigmen |
| ** hierarchisches Paradigma (Sens -> Plan -> Act) | | ** hierarchisches Paradigma (Sens -> Plan -> Act) |
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| </pre> | | </pre> |
| | | |
− | == Aktuatorik ==
| + | = Aktuatorik = |
| * Antrieb | | * Antrieb |
| ** Differential Dirve | | ** Differential Dirve |
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| ** Gesicht &Sprache | | ** Gesicht &Sprache |
| | | |
− | === Differential Drive ===
| + | == Differential Drive == |
| * einfache mechanische Konstruktion | | * einfache mechanische Konstruktion |
| * keine Trennung zwischen Antrieb und Lenkung | | * keine Trennung zwischen Antrieb und Lenkung |
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| </pre> | | </pre> |
| | | |
− | === Tricycle Drive ===
| + | == Tricycle Drive == |
| * einfache mechanische Konstruktion | | * einfache mechanische Konstruktion |
| * im einfachen Fall wird nur ein Rad angetrieben und gelenkt | | * im einfachen Fall wird nur ein Rad angetrieben und gelenkt |
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| </pre> | | </pre> |
| | | |
− | === Synchro Drive ===
| + | == Synchro Drive == |
| * mechanische Konstruktion aufwändiger | | * mechanische Konstruktion aufwändiger |
| * Drehung auf der Stelle sowie Bewegung in beliebige Richtung ohne Drehung der Antriebsplatform möglich | | * Drehung auf der Stelle sowie Bewegung in beliebige Richtung ohne Drehung der Antriebsplatform möglich |
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| </pre> | | </pre> |
| | | |
− | === Artikulation ===
| + | == Artikulation == |
| * führen von Dialogen mit Personen | | * führen von Dialogen mit Personen |
| * übermitteln von Statusinformationen | | * übermitteln von Statusinformationen |
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| * Siehe [[Multimodale_Mensch-Maschine-Kommunikation| MMK]] | | * Siehe [[Multimodale_Mensch-Maschine-Kommunikation| MMK]] |
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− | == Sensorik ==
| + | = Sensorik = |
| * interne | | * interne |
| ** Kreisel | | ** Kreisel |
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| *** besteht aus mindesten einem sensitiven Element und einer Signalanpassungeinrichtung | | *** besteht aus mindesten einem sensitiven Element und einer Signalanpassungeinrichtung |
| | | |
− | === Ultraschallsensoren ===
| + | == Ultraschallsensoren == |
| * aktiver Sensor | | * aktiver Sensor |
| * Messen der Laufzeit von Schallwellen zur Bestimmung von Entfernungen (TOF - Sensor (Time of Flight Sensor)) | | * Messen der Laufzeit von Schallwellen zur Bestimmung von Entfernungen (TOF - Sensor (Time of Flight Sensor)) |
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| ** Oberflächenkrümmung bestimmt Richtung der Reflexion → Scheinobjekte durch Spiegelung | | ** Oberflächenkrümmung bestimmt Richtung der Reflexion → Scheinobjekte durch Spiegelung |
| | | |
− | === Lasersensor ===
| + | == Lasersensor == |
| * Misst Laufzeit von Lichtwellen => TOF- Sensor | | * Misst Laufzeit von Lichtwellen => TOF- Sensor |
| * Lasersensoren verhältnismäßig teuer | | * Lasersensoren verhältnismäßig teuer |
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| * Nur Spiegle und Glasscheiben sind Problematische Materialien | | * Nur Spiegle und Glasscheiben sind Problematische Materialien |
| | | |
− | === Kammerasysteme ===
| + | == Kammerasysteme == |
| * monokulare System | | * monokulare System |
| * Stereokammerasysteme | | * Stereokammerasysteme |
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| * Siehe [[Robotvision]] | | * Siehe [[Robotvision]] |
| | | |
− | == Navigation ==
| + | = Navigation = |
| * Problemstellung | | * Problemstellung |
| ** Wo befindet sich der Roboter | | ** Wo befindet sich der Roboter |
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Zeile 159: |
| ** Vermeidung von Kollisionen mit Hindernissen | | ** Vermeidung von Kollisionen mit Hindernissen |
| | | |
− | === Umgebungsmodelle ===
| + | == Umgebungsmodelle == |
| * zwei Typen von Umgebungsmodellen | | * zwei Typen von Umgebungsmodellen |
| <graphviz> | | <graphviz> |
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| ** zeitgleiches Kartieren und Lokalisieren | | ** zeitgleiches Kartieren und Lokalisieren |
| *** SLAM (Self localisation and mapping) | | *** SLAM (Self localisation and mapping) |
− | ==== Gitterbasierte metrische Umgebungsmodelle ====
| + | |
| + | === Gitterbasierte metrische Umgebungsmodelle === |
| * kontinuierliche Belegtheitswerte für Gitterzellen | | * kontinuierliche Belegtheitswerte für Gitterzellen |
| * maßstabsgetreues Umgebungsabbild | | * maßstabsgetreues Umgebungsabbild |
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| * geringer Abstraktionsgrad | | * geringer Abstraktionsgrad |
| | | |
− | ==== Umgebungsmodell mit geometrischen Primitiven ====
| + | === Umgebungsmodell mit geometrischen Primitiven === |
| * besser an tatsächliche Umgebungsstruktur angepasst | | * besser an tatsächliche Umgebungsstruktur angepasst |
| * Umwelt muss weitgehend gradlinige Strukturen aufweisen | | * Umwelt muss weitgehend gradlinige Strukturen aufweisen |
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Zeile 197: |
| * Extraktion der geometrischen Primitiven direkt aus den Sensordaten ist sehr aufwendig | | * Extraktion der geometrischen Primitiven direkt aus den Sensordaten ist sehr aufwendig |
| | | |
− | ==== Topologisches Umgebungsmodell ====
| + | === Topologisches Umgebungsmodell === |
| * quantitatives Modell | | * quantitatives Modell |
| * Darstellung meist in Form eines Graphen (Knoten sind markante Plätze und Kanten kodieren die Erreichbarkeit) | | * Darstellung meist in Form eines Graphen (Knoten sind markante Plätze und Kanten kodieren die Erreichbarkeit) |
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Zeile 204: |
| * gut geeignet für effiziente Pfadplanung | | * gut geeignet für effiziente Pfadplanung |
| | | |
− | ==== Sematisches Umgebungsmodell ====
| + | === Sematisches Umgebungsmodell === |
| * höchste Abstraktionsstufe | | * höchste Abstraktionsstufe |
| * erleichtert die Formulierung von Aufträgen an den Roboter ("Fahre in Küche" und nicht "Fahre zur Position 123,456") | | * erleichtert die Formulierung von Aufträgen an den Roboter ("Fahre in Küche" und nicht "Fahre zur Position 123,456") |
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| * Dynamik der Umwelt kann mit berücksichtigt werden (Türen, Fahrstühle) | | * Dynamik der Umwelt kann mit berücksichtigt werden (Türen, Fahrstühle) |
| | | |
− | === Selbstlokalisation ===
| + | == Selbstlokalisation == |
| * Grundlegende Fragestellung | | * Grundlegende Fragestellung |
| *# globale (absolute) Selbstlokalisation | | *# globale (absolute) Selbstlokalisation |
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Zeile 224: |
| * beide Fälle werden durch die selben Algorithmen abgedeckt | | * beide Fälle werden durch die selben Algorithmen abgedeckt |
| | | |
− | ==== Rein odometriebasierte Verfahren ====
| + | === Rein odometriebasierte Verfahren === |
| * nur interne Sensorinformationen | | * nur interne Sensorinformationen |
| * Güte der Schätzung ist abhängig von | | * Güte der Schätzung ist abhängig von |
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Zeile 234: |
| * Fehler ist nicht beschränkt | | * Fehler ist nicht beschränkt |
| | | |
− | ==== Odomentrie und lokale externe Sensoren ====
| + | === Odomentrie und lokale externe Sensoren === |
| * Für die Zustandschätzung stehen externe und interne Sensoren zur Verfügung | | * Für die Zustandschätzung stehen externe und interne Sensoren zur Verfügung |
| * zentrales Ziel ist die Verringerung des Odometriefehlers | | * zentrales Ziel ist die Verringerung des Odometriefehlers |
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Zeile 245: |
| * Fehler ist unbeschränkt | | * Fehler ist unbeschränkt |
| | | |
− | ==== Odometrie und lokale sowie globale Sensorinformationen ====
| + | === Odometrie und lokale sowie globale Sensorinformationen === |
− | | |
| * Zustandschätzung anhand interner und externer Sensorinformationen | | * Zustandschätzung anhand interner und externer Sensorinformationen |
| * Ziel ist die Schätzung der globalen Position des Roboters | | * Ziel ist die Schätzung der globalen Position des Roboters |
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| * Problem ist die robuste Detektion der Landmarke | | * Problem ist die robuste Detektion der Landmarke |
| | | |
− | === Probabilistische Lokalisation ===
| + | == Probabilistische Lokalisation == |
| * Roboterlokalisation wird als Bays'sches Zustandsproblem formuliert | | * Roboterlokalisation wird als Bays'sches Zustandsproblem formuliert |
| * Belief (Bel) bezeichnet den Roboterzustand | | * Belief (Bel) bezeichnet den Roboterzustand |
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Zeile 277: |
| ** Kalman-Filter | | ** Kalman-Filter |
| ** Particle Filter | | ** Particle Filter |
− | ==== Probabilistisches Aktionsmodell ====
| + | |
| + | === Probabilistisches Aktionsmodell === |
| * auch als Bewegungsmodell bezeichnet | | * auch als Bewegungsmodell bezeichnet |
| * gibt an, mit welcher Wahrscheinlichkeit der Roboter einen Zustand <math> x_k </math> erreicht wenn der vorher im Zustand <math> x_{k-1} </math> war | | * gibt an, mit welcher Wahrscheinlichkeit der Roboter einen Zustand <math> x_k </math> erreicht wenn der vorher im Zustand <math> x_{k-1} </math> war |
| * kann meist nur experimentell ermittelt werden | | * kann meist nur experimentell ermittelt werden |
| | | |
− | ==== Probabilistisches Wahrnehmungsmodell ====
| + | === Probabilistisches Wahrnehmungsmodell === |
| * wird auch als Beobachtungs- bzw. Sensormodell bezeichnet | | * wird auch als Beobachtungs- bzw. Sensormodell bezeichnet |
| * gibt an, mit welcher Wahrscheinlichkeit ein Roboter im Zustand <math> x_k </math> die Beobachtung <math> z_k </math> macht | | * gibt an, mit welcher Wahrscheinlichkeit ein Roboter im Zustand <math> x_k </math> die Beobachtung <math> z_k </math> macht |
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| * benötigt ein Umgebungsmodell wie eine Karte oder Landmarkenanordnung | | * benötigt ein Umgebungsmodell wie eine Karte oder Landmarkenanordnung |
| | | |
− | === Kalman-Filter ===
| + | == Kalman-Filter == |
| * rekursiver Datenverarbeitungsalgorithmus zur Zustandschätzung eines linearen Systems | | * rekursiver Datenverarbeitungsalgorithmus zur Zustandschätzung eines linearen Systems |
| * für alle Verteilungen wird angenommen das sie sich durch Gaußfunktionen approximieren lassen | | * für alle Verteilungen wird angenommen das sie sich durch Gaußfunktionen approximieren lassen |
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Zeile 300: |
| *** mit <math> K = \frac{\sigma_1^2}{\sigma_1^2 + \sigma_\nu^2} </math> | | *** mit <math> K = \frac{\sigma_1^2}{\sigma_1^2 + \sigma_\nu^2} </math> |
| | | |
− | === Particle Filter ===
| + | == Particle Filter == |
| * Satz gewichteter Samples repräsentiert den aktuellen Belief | | * Satz gewichteter Samples repräsentiert den aktuellen Belief |
| * Jedes Sample ist eine mögliche Pose des Roboters | | * Jedes Sample ist eine mögliche Pose des Roboters |
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Zeile 309: |
| * Grundlage für alle MCL (Monte-Carlo-Lokalisations-)verfahren | | * Grundlage für alle MCL (Monte-Carlo-Lokalisations-)verfahren |
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− | ==== Monte Carlo Localisation ====
| + | === Monte Carlo Localisation === |
| * partikelbasiertes, probabilistisches Verfahren | | * partikelbasiertes, probabilistisches Verfahren |
| * für Sonar Sensoren entwickelt | | * für Sonar Sensoren entwickelt |
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Zeile 333: |
| * Erneute Umweltbeobachtung | | * Erneute Umweltbeobachtung |
| | | |
− | === lokale Navigation ===
| + | == lokale Navigation == |
− | ==== Potentialfeld-Verfahren ====
| + | === Potentialfeld-Verfahren === |
| * Jedes Hindernis wirkt mit einer Abstoßenden Kraft auf den Roboter | | * Jedes Hindernis wirkt mit einer Abstoßenden Kraft auf den Roboter |
| * Wird das Hindernis mit mehreren Sensoren erfast so ist die Kraft größer als von einem Hindernis welches nur von einem Sensor erfast wird. | | * Wird das Hindernis mit mehreren Sensoren erfast so ist die Kraft größer als von einem Hindernis welches nur von einem Sensor erfast wird. |
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Zeile 347: |
| * Aufgrund der unsicheren Sensorik führt das Potentialfeld Verfahren zu pendelnden Fahrbewegungen in Korridoren | | * Aufgrund der unsicheren Sensorik führt das Potentialfeld Verfahren zu pendelnden Fahrbewegungen in Korridoren |
| | | |
− | ==== Vektorfeldhistogramm ====
| + | === Vektorfeldhistogramm === |
| * Soll Probleme des Potentialfeldverfahrens lösen | | * Soll Probleme des Potentialfeldverfahrens lösen |
| * dreistufige Repräsentation | | * dreistufige Repräsentation |
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Zeile 364: |
| ** Schmale Täler im Histogramm verursachen eine häufige Richtungsänderung des Roboters | | ** Schmale Täler im Histogramm verursachen eine häufige Richtungsänderung des Roboters |
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− | ==== Vektorfeldhistogramm+ ====
| + | === Vektorfeldhistogramm+ === |
| * Grundfunktion wie VHF | | * Grundfunktion wie VHF |
| * Größe des Roboters wird berücksichtigt in dem die Hindernisszellen angepasst werden | | * Größe des Roboters wird berücksichtigt in dem die Hindernisszellen angepasst werden |