Boris Kluge

• Die Realisierung einer koordinierten und effektiven Fortbewegung für einen mobilen Roboter in natürlichen, sich kontinuierlich verändernden Umgebungen unter sich ebenso bewegenden Hindernissen ist eine komplexe Aufgabe, die die Lösung einer Reihe von Unterproblemen voraussetzt. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich sowohl mit den Themen der Wahrnehmung und Fortbewegung in veränderlichen Umgebungen, als auch mit Methoden zur Analyse der Hindernisbewegungen in Zusammenhang mit der Roboterbewegung selbst. Die Wahrnehmung wird in erster LinieDie Realisierung einer koordinierten und effektiven Fortbewegung für einen mobilen Roboter in natürlichen, sich kontinuierlich verändernden Umgebungen unter sich ebenso bewegenden Hindernissen ist eine komplexe Aufgabe, die die Lösung einer Reihe von Unterproblemen voraussetzt. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich sowohl mit den Themen der Wahrnehmung und Fortbewegung in veränderlichen Umgebungen, als auch mit Methoden zur Analyse der Hindernisbewegungen in Zusammenhang mit der Roboterbewegung selbst. Die Wahrnehmung wird in erster Linie anhand von Laserscannern betrachtet, und ein entsprechendes Verfahren zur Hindernisdetektion und -verfolung wird vorgestellt. Dabei werden Verfahren der globalen Netzwerkoptimierung eingesetzt, um Korrespondenzen zwischen Objekten aus den Einzelbildern herzustellen, was sich positiv auf die Robustheit gegenüber Störungen durch sporadische kleine Objekte auswirkt. Die Navigation basiert auf einer Adaption des sog. "Velocity Obstacle" Ansatzes auf die vorhandene Fahrzeugkinematik, und eine kooperative Bewegungskoordination (Roboter begleitet Mensch) wird durch eine geeignete Auswahlregel für kollisionsfreie Geschwindigkeiten realisiert. Anschließend werden verschiedene Distanzmaße eingeführt, anhand derer sich etwa der Pfad des Roboters mit dem Pfad seiner Begleitperson vergleichen lässt. Weiter wird eine Klassifizierung von Situationen vorgenommen, in die der Roboter potentiell involviert sein kann, und nach einer Übersicht über existierende Ansätze zur automatischen Intentionserkennung wird ein praktikabler Ansatz zur Erkennung gezielter Behinderungen eines mobilen Roboters vorgestellt. Die Arbeit schließt mit einem neuen Ansatz der Bewegungsplanung in dynamischen Umgebungen, der auf rekursiven Modellen des Roboters von seinem Gegenüber basiert, d.h. der Roboter berechnet zunächst, wie er sich in der Situation des (intelligenten, beweglichen) Hindernisses fortbewegen würde, und bezieht dies in die Entscheidung über die eigene Fortbewegung mit ein. Je nach Rekursionstiefe entstehen hierdurch Verhaltensweisen unterschiedlichen Charakters für den Roboter.…
• Generating coordinated motion for a mobile robot operating in natural, continuously changing environments among moving obstacles such as humans is a complex task which requires the solution of various sub problems. In this thesis, we will cover the topics of perception and navigation in dynamic environments, as well as reasoning about the motion of the obstacles and of the robot itself. Perception is mainly considered for a laser range finder, and an according method for obstacle detection and tracking is proposed. Network optimizationGenerating coordinated motion for a mobile robot operating in natural, continuously changing environments among moving obstacles such as humans is a complex task which requires the solution of various sub problems. In this thesis, we will cover the topics of perception and navigation in dynamic environments, as well as reasoning about the motion of the obstacles and of the robot itself. Perception is mainly considered for a laser range finder, and an according method for obstacle detection and tracking is proposed. Network optimization algorithms are used for data association in the tracking step, resulting in considerable robustness with respect to clutter by small objects. Navigation in general is accomplished using an adaptation of the velocity obstacle approach to the given vehicle kinematics, and cooperative motion coordination between the robot and a human guide is achieved using an appropriate selection rule for collision-free velocities. Next, the robot is enabled to compare its path to the path of a human guide using one of a collection of presented distance measures, which permits the detection of exceptional conditions. Furthermore, a taxonomy for the assessment of situations concerning the robot is presented, and following a summary of existing approaches to more intelligent and comprehensive perception, we propose a method for obstruction detection. Finally, a new approach to reflective navigation behaviors is described where the robot reasons about intelligent moving obstacles in its environment, which allows to adjust the character of the robot motion from regardful and defensive to more self-confident and aggressive behaviors.…