Kognitive Robotik: Unterschied zwischen den Versionen
Zur Navigation springen
Zur Suche springen
Zeile 157: | Zeile 157: | ||
** Wo befindet sich der Roboter | ** Wo befindet sich der Roboter | ||
** Wo befinden sich andere Objekte oder Orte in Relation zum Roboter | ** Wo befinden sich andere Objekte oder Orte in Relation zum Roboter | ||
− | ** Wie kommt der Roboter von der aktuellen | + | ** Wie kommt der Roboter von der aktuellen Position zu anderen Orten |
** Vermeidung von Kollisionen mit Hindernissen | ** Vermeidung von Kollisionen mit Hindernissen | ||
+ | |||
+ | === Umgebungsmodelle === | ||
+ | * zwei Typen von Umgebungsmodellen | ||
+ | <graphviz> | ||
+ | digraph G { | ||
+ | Umgebungsmodell -> "metrische Umgebungsmodelle"; | ||
+ | Umgebungsmodell -> "topologische Umgebungsmodelle"; | ||
+ | }</graphviz> | ||
+ | * Kategorisierung nach Abstraktionsgrad | ||
+ | <graphviz> | ||
+ | digraph G { | ||
+ | Umgebungsmodell -> "gitterbasierte, \n metrische Umgebungsmodelle"; | ||
+ | Umgebungsmodell -> "Umgebungsmodelle mit \n geometrischen Primitiven"; | ||
+ | Umgebungsmodell -> "topologische \n Umgebungsmodelle"; | ||
+ | Umgebungsmodell -> "semantische \n Umgebungsmodelle"; | ||
+ | }</graphviz> | ||
+ | |||
+ | * Die Erstellung der Umgebungsmodelle kann auf drei Arten passieren | ||
+ | ** Vorheriges Vermessen der Umgebung und Programmieren der Karte | ||
+ | *** Aufwendig und Sensoreindrücke/ Ungenauigkeiten nicht berücksichtigt | ||
+ | *** Nicht für Dynamische Umgebungen | ||
+ | ** Umgebung mit Hilfe der Robotersensoren erfassen und bei bekannter Roboterpose Kartieren | ||
+ | *** Güte des Modells von Positionsbestimmung abhängig | ||
+ | ** zeitgleiches Kartieren und Lokalisieren | ||
+ | *** SLAM (Self localisation and mapping) | ||
+ | ==== Gitterbasierte metrische Umgebungsmodelle ==== | ||
+ | * kontinuierliche Belegtheitswerte für Gitterzellen | ||
+ | * maßstabsgetreues Umgebungsabbild | ||
+ | * einfache Handhabung | ||
+ | * hoher Speicherverbrauch | ||
+ | * geringer Abstraktionsgrad | ||
+ | |||
+ | ==== Umgebungsmodell mit geometrischen Primitiven ==== | ||
+ | * besser an tatsächliche Umgebungsstruktur angepasst | ||
+ | * Umwelt muss weitgehend gradlinige Strukturen aufweisen | ||
+ | * Genauere Abbildung der Umgebung als mit Gitterstruktur möglich | ||
+ | * Extraktion der geometrischen Primitiven direkt aus den Sensordaten ist sehr aufwendig | ||
+ | |||
+ | ==== Topologisches Umgebungsmodell ==== | ||
+ | * quantitatives Modell | ||
+ | * Darstellung meist in Form eines Graphen (Knoten sind markante Plätze und Kanten kodieren die Erreichbarkeit) | ||
+ | * Erstellung meist interaktiv mit einem Supervisor, automatischer Aufbau schwer möglich | ||
+ | * geringer Speicherverbrauch | ||
+ | * gut geeignet für effiziente Pfadplanung | ||
+ | |||
+ | ==== Sematisches Umgebungsmodell ==== | ||
+ | * höchste Abstraktionsstufe | ||
+ | * erleichtert die Formulierung von Aufträgen an den Roboter ("Fahre in Küche" und nicht "Fahre zur Position 123,456") | ||
+ | * Erstellung mit Hilfe eines Supervisors | ||
+ | * geringer Speicherverbrauch und effiziente Pfadplanung möglich | ||
+ | * Dynamik der Umwelt kann mit berücksichtigt werden (Türen, Fahrstühle) |
Version vom 12. Februar 2009, 11:32 Uhr
<hiddenlogin linktext="Passwort für Vorlesungsunterlagen">User: nistudss08 Pwd: n!-SS08</hiddenlogin>
Zusammenfassung
- In der Robotik gibt es zur Zeit drei wesentliche Paradigmen
- hierarchisches Paradigma (Sens -> Plan -> Act)
- reaktives Paradigma (Sens -> Act )
- hybrid deliberativ /reaktiv
Plan ↑ ↓ Sens ←----→ Act
Aktuatorik
- Antrieb
- Differential Dirve
- Synchron Drive
- Tricycle Drive
- Manipulatoren
- Greifer
- Mehrgelenkarme
- Artikulation
- Display
- Gesicht &Sprache
Differential Drive
- einfache mechanische Konstruktion
- keine Trennung zwischen Antrieb und Lenkung
- Odometrie einfach zu berechnen aber recht ungenau
- Empfindlich gegenüber Unebenheiten im Boden
- Drehung auf der Stelle möglich
o O o | | o O o ← Catorräder ↑ Antriebsränder
Tricycle Drive
- einfache mechanische Konstruktion
- im einfachen Fall wird nur ein Rad angetrieben und gelenkt
- keine Drehung auf der Stelle möglich (Schleppkurve muss berücksichtigt werden)
- immer stabiler Bodenkontakt
O ← angetriebenes lenkbares Rad | O ----- O ← Passivräder
Synchro Drive
- mechanische Konstruktion aufwändiger
- Drehung auf der Stelle sowie Bewegung in beliebige Richtung ohne Drehung der Antriebsplatform möglich
- stabiler Bodenkontakt weitestgehend gegeben
- gute odometrische Eigenschaften da alle Räder stets die gleiche Rotationsrichtung aufweisen (minimiert Schlupf)
O ---- O ← drehbare Antriebsränder | | | | O ---- O
Artikulation
- führen von Dialogen mit Personen
- übermitteln von Statusinformationen
- kritische oder mehrdeutige Situtationen auflösen
- Siehe MMK
Sensorik
- interne
- Kreisel
- Inkrementalgeber
- Gyroskop
- externe
- berührungslose
- akustische
- Ultraschall
- Mikrofone
- optische
- Laserscanner
- Kammeras
- sonstige
- GRPS
- Radar
- akustische
- taktile
- Bumper
- Kontaktleisten
- berührungslose
- Sensorelemente
- emittierendes Element
- Umwandlung eines Elektrischen Signals in ein zur Erfassung der Messgröße benötigtes nicht elektrisches Signal
- sensitives Element
- Umwandlung von einem nicht elektrischen Messsignal in ein elektrisches Signal
- Duplexelement
- Ein Element welches als emittierendes oder sensitives Element arbeitet
- emittierendes Element
- Sensor
- aktiv
- besteht aus mindestens einem sensitiven und einem emittierenden Element oder einem Duplexelement sowie einer Einrichtung zur Signalanpassung
- passiv
- besteht aus mindesten einem sensitiven Element und einer Signalanpassungeinrichtung
- aktiv
Ultraschallsensoren
- aktiver Sensor
- Messen der Laufzeit von Schallwellen zur Bestimmung von Entfernungen (TOF - Sensor (Time of Flight Sensor))
- sehr Preiswert
- Messbare Entfernung 100mm - 5 m
- Auflösung 3 cm
- Grundprinzip:
Empfänger \ ___ /| \ \ / \ | | ) | | | | Hindernis \| / | \ ___ / Sender / | / | |←--------------------→| gemessene Entfernung
- Schalldruck nimmt mit dem Quadrat der Entfernung ab
- abhängig von Matrialeigenschaften
- keine Absorption → Totalreflexion (metallische Oberflächen)
- totale Absorption → keine Reflexion (Stoffe, Dämmwolle)
- Oberflächenkrümmung bestimmt Richtung der Reflexion → Scheinobjekte durch Spiegelung
Lasersensor
- Misst Laufzeit von Lichtwellen => TOF- Sensor
- Lasersensoren verhältnismäßig teuer
- Messbare Entfernung 100mm - 100 m
- Auflösung: 1 cm
- 2D als auch 3D (noch teuerer als 2D und noch nicht sehr verbreitet) Erfassung der Umwelt möglich
- Nur Spiegle und Glasscheiben sind Problematische Materialien
Kammerasysteme
- monokulare System
- Stereokammerasysteme
- monokulare omnidirektionale Systeme
- liefern mit Abstand reichhaltigste informationen
- erfordern sehr hohen Berechnungsaufwand
- Stereokameras vor allem für Entfernungsinformationen
- geht auch monokular bei Bewegung des Roboters
- Omnidirektionale Systeme zur Erfassung der gesamten Umgebung
- Momentan noch recht geringe Auflösung
- Siehe Robotvision
- Problemstellung
- Wo befindet sich der Roboter
- Wo befinden sich andere Objekte oder Orte in Relation zum Roboter
- Wie kommt der Roboter von der aktuellen Position zu anderen Orten
- Vermeidung von Kollisionen mit Hindernissen
Umgebungsmodelle
- zwei Typen von Umgebungsmodellen
<graphviz> digraph G {
Umgebungsmodell -> "metrische Umgebungsmodelle"; Umgebungsmodell -> "topologische Umgebungsmodelle";
}</graphviz>
- Kategorisierung nach Abstraktionsgrad
<graphviz> digraph G {
Umgebungsmodell -> "gitterbasierte, \n metrische Umgebungsmodelle"; Umgebungsmodell -> "Umgebungsmodelle mit \n geometrischen Primitiven"; Umgebungsmodell -> "topologische \n Umgebungsmodelle"; Umgebungsmodell -> "semantische \n Umgebungsmodelle";
}</graphviz>
- Die Erstellung der Umgebungsmodelle kann auf drei Arten passieren
- Vorheriges Vermessen der Umgebung und Programmieren der Karte
- Aufwendig und Sensoreindrücke/ Ungenauigkeiten nicht berücksichtigt
- Nicht für Dynamische Umgebungen
- Umgebung mit Hilfe der Robotersensoren erfassen und bei bekannter Roboterpose Kartieren
- Güte des Modells von Positionsbestimmung abhängig
- zeitgleiches Kartieren und Lokalisieren
- SLAM (Self localisation and mapping)
- Vorheriges Vermessen der Umgebung und Programmieren der Karte
Gitterbasierte metrische Umgebungsmodelle
- kontinuierliche Belegtheitswerte für Gitterzellen
- maßstabsgetreues Umgebungsabbild
- einfache Handhabung
- hoher Speicherverbrauch
- geringer Abstraktionsgrad
Umgebungsmodell mit geometrischen Primitiven
- besser an tatsächliche Umgebungsstruktur angepasst
- Umwelt muss weitgehend gradlinige Strukturen aufweisen
- Genauere Abbildung der Umgebung als mit Gitterstruktur möglich
- Extraktion der geometrischen Primitiven direkt aus den Sensordaten ist sehr aufwendig
Topologisches Umgebungsmodell
- quantitatives Modell
- Darstellung meist in Form eines Graphen (Knoten sind markante Plätze und Kanten kodieren die Erreichbarkeit)
- Erstellung meist interaktiv mit einem Supervisor, automatischer Aufbau schwer möglich
- geringer Speicherverbrauch
- gut geeignet für effiziente Pfadplanung
Sematisches Umgebungsmodell
- höchste Abstraktionsstufe
- erleichtert die Formulierung von Aufträgen an den Roboter ("Fahre in Küche" und nicht "Fahre zur Position 123,456")
- Erstellung mit Hilfe eines Supervisors
- geringer Speicherverbrauch und effiziente Pfadplanung möglich
- Dynamik der Umwelt kann mit berücksichtigt werden (Türen, Fahrstühle)