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== Globale Navigation ==
 
== Globale Navigation ==
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4 grundlegende Fragestellungen:
 +
* Wo soll ich hin?
 +
* Was ist der beste Weg dorthin?
 +
* Wo war ich schon?
 +
* Wo bin ich gerade?
    
=== Umgebungsmodelle ===
 
=== Umgebungsmodelle ===
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<graphviz>
 
<graphviz>
 
digraph G {
 
digraph G {
  Umgebungsmodell -> "metrische Umgebungsmodelle";
+
  Umgebungsmodell -> "metrische (quantitative) \n Umgebungsmodelle";
  Umgebungsmodell -> "topologische Umgebungsmodelle";
+
  Umgebungsmodell -> "topologische (qualitative) \n Umgebungsmodelle";
 
}</graphviz>
 
}</graphviz>
 +
 
* Kategorisierung nach Abstraktionsgrad
 
* Kategorisierung nach Abstraktionsgrad
 
<graphviz>
 
<graphviz>
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  Umgebungsmodell -> "gitterbasierte,  \n metrische Umgebungsmodelle";
 
  Umgebungsmodell -> "gitterbasierte,  \n metrische Umgebungsmodelle";
 
  Umgebungsmodell -> "Umgebungsmodelle mit \n geometrischen Primitiven";
 
  Umgebungsmodell -> "Umgebungsmodelle mit \n geometrischen Primitiven";
  Umgebungsmodell -> "topologische \n Umgebungsmodelle";
+
  Umgebungsmodell -> "topologische \n Umgebungsmodelle";
  Umgebungsmodell -> "semantische \n Umgebungsmodelle";
+
  Umgebungsmodell -> "semantische \n Umgebungsmodelle";
 
}</graphviz>
 
}</graphviz>
   −
* Die Erstellung der Umgebungsmodelle kann auf drei Arten passieren
+
==== Gitterbasierte, metrische Umgebungsmodelle ====
** 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
 
* kontinuierliche Belegtheitswerte für Gitterzellen
 
* maßstabsgetreues Umgebungsabbild
 
* maßstabsgetreues Umgebungsabbild
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* besser an tatsächliche Umgebungsstruktur angepasst
 
* besser an tatsächliche Umgebungsstruktur angepasst
 
* Umwelt muss weitgehend gradlinige Strukturen aufweisen
 
* Umwelt muss weitgehend gradlinige Strukturen aufweisen
* Genauere Abbildung der Umgebung als mit Gitterstruktur möglich
+
* genauere Abbildung der Umgebung als mit Gitterstruktur möglich
 
* Extraktion der geometrischen Primitiven direkt aus den Sensordaten ist sehr aufwendig
 
* Extraktion der geometrischen Primitiven direkt aus den Sensordaten ist sehr aufwendig
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* gut geeignet für effiziente Pfadplanung
 
* gut geeignet für effiziente Pfadplanung
   −
==== Sematisches Umgebungsmodell ====
+
==== Semantisches 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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* geringer Speicherverbrauch und effiziente Pfadplanung möglich
 
* geringer Speicherverbrauch und effiziente Pfadplanung möglich
 
* Dynamik der Umwelt kann mit berücksichtigt werden (Türen, Fahrstühle)
 
* Dynamik der Umwelt kann mit berücksichtigt werden (Türen, Fahrstühle)
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 +
==== Aufbau von Umgebungsmodellen ====
 +
* 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)
    
== Selbstlokalisation ==
 
== Selbstlokalisation ==
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