TY - THES A1 - Schäfer, Dirk T1 - Globale Selbstlokalisation autonomer mobiler Roboter - Ein Schlüsselproblem der Service-Robotik T1 - The global self-localisation problem - a key problem in the field of service robotics N2 - Die Dissertation behandelt die Problemstellung der globalen Selbstlokalisation autonomer mobiler Roboter, welche folgendermaßen beschrieben werden kann: Ein mobiler Roboter, eingesetzt in einem Gebäude, kann unter Umständen das Wissen über seinen Standort verlieren. Man geht nun davon aus, dass dem Roboter eine Gebäudekarte als Modell zur Verfügung steht. Mit Hilfe eines Laser-Entfernungsmessers kann das mobile Gerät neue Informationen aufnehmen und damit bei korrekter Zuordnung zur Modellkarte geeignete hypothetische Standorte ermitteln. In der Regel werden diese Positionen aber mehrdeutig sein. Indem sich der Roboter intelligent in seiner Einsatzumgebung bewegt, kann er die ursprünglichen Sensordaten verifizieren und ermittelt im besten Fall seine tatsächliche Position.Für diese Problemstellung wird ein neuer Lösungsansatz in Theorie und Praxis präsentiert, welcher die jeweils aktuelle lokale Karte und damit alle Sensordaten mittels feature-basierter Matchingverfahren auf das Modell der Umgebung abbildet. Ein Explorationsalgorithmus bewegt den Roboter während der Bewegungsphase autonom zu Sensorpunkten, welche neue Informationen bereitstellen. Während der Bewegungsphase werden dabei die bisherigen hypothetischen Positionen bestärkt oder geschwächt, sodaß nach kurzer Zeit eine dominante Position, die tatsächliche Roboterposition,übrigbleibt. N2 - This thesis is dealing with the global self-localisation problem, which is known to be one of the hardest problems among autonomous mobile systems. The problem can be described as follows: A mobile robot agent has a map of the environment but does not know its position. It is equipped with ultransonic sensors and a laser range finder as main sensor. The goal of the robot agent is to recognize its true position within the environment.The level of complexity of this task increases with the size and also with the level of symmetry of the indoor environment. To cope with the problem a new approach will be presented in this thesis using state of the art map building and exploration algorithms as well as feature based localisation methods. Decomposition of the global map into a number of submaps, informative feature selection and multiple submap localisation queries ensure the road of success. The capability of the approach to global self-localising the robot is pointed out by several practical studies. KW - Mobiler Roboter KW - Autonomer Roboter KW - Lokalisation KW - Globale Selbstlokalisation KW - Mobile Roboter KW - Kartierung KW - Feature-Matching KW - Gllobal self-localisation KW - mobile robots KW - slam KW - feature-matching Y1 - 2003 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-7601 ER - TY - THES A1 - Saska, Martin T1 - Trajectory planning and optimal control for formations of autonomous robots T1 - Die Bahnplanung und die optimale Steuerung für Formationen der autonomen Roboter N2 - In this thesis, we present novel approaches for formation driving of nonholonomic robots and optimal trajectory planning to reach a target region. The methods consider a static known map of the environment as well as unknown and dynamic obstacles detected by sensors of the formation. The algorithms are based on leader following techniques, where the formation of car-like robots is maintained in a shape determined by curvilinear coordinates. Beyond this, the general methods of formation driving are specialized and extended for an application of airport snow shoveling. Detailed descriptions of the algorithms complemented by relevant stability and convergence studies will be provided in the following chapters. Furthermore, discussions of the applicability will be verified by various simulations in existing robotic environments and also by a hardware experiment. N2 - In dieser Arbeit präsentieren wir neuartige Algorithmen für die Steuerung der Formationen der nichtholonomen Roboter und ihre optimale Bahnplanung. Die Algorithmen beruhen auf "leader-follower" Techniken. Die Formationen der "car-like" Roboter sind in einer bestimmten Form von "curvilinear" Koordinaten gehalten. Die Steuerungmethoden der Formationen sind spezialisiert und erweitert um ihre Anwendung auf das Flughafenschneeschaufeln. In dieser Arbeit werden die detaillierten Beschreibungen der Algorithmen durch entsprechende Stabilität- und Konvergenz-Studien gestellt. Ihre Anwendbarkeit wird durch verschiedene Simulationen und eine Hardware-Experiment überprüft. T3 - Forschungsberichte in der Robotik = Research Notes in Robotics - 3 KW - Autonomer Roboter KW - Mobiler Roboter KW - Optimale Kontrolle KW - Formation KW - Steuerung KW - formation driving KW - mobile robots KW - snow shoveling KW - receding horizon control KW - model predictive control KW - trajectory planning Y1 - 2009 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-53175 SN - 978-3-923959-56-3 ER -