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Kurzbeschreibung

Entwicklung und Vergleich von Methoden zur autonomen Navigation in unwegsamem Gelände für einen kettengetriebenen Roboter unter besonderer Berücksichtigung maschinellen Lernens

Bearbeiter:Christopher Förster
Jahr:2019
Themengebiet:Robotik

Für Such- und Bergungsaufgaben werden Roboter benötigt, die in der Lage sind komplexe Aufgaben zu erfüllen. Eine besondere Herausforderung ist dabei die Navigation. In dieser Arbeit soll ein komplett autonomes System entstehen, welches es Robotern ermöglicht in unwegsamem Gelände zu navigieren. Hierzu sollen zwei grundlegend verschiedene Ansätze betrachtet werden. Ein Ansatz nutzt konventionelle Verfahren, um auf Basis einer Höhenkarte Befahrbarkeitseigenschaften zu berechnen, daraus einen Pfad zu planen und diesen dann zu verfolgen. Der andere Ansatz nutzt Deep Reinforcement Learning (DRL) zum Erlernen eines autonomen Navigationsverhaltens, auf Basis komplexer Sensorinformation, wie Höhenkarte und Tiefenbilder. Weiterhin soll eine Steuerung für kettenbespannte Hilfsarme entstehen, die es dem Roboter ermöglicht Hindernisse zu überwinden. Diese Komponente muss bei der Entwicklung beider Ansätze berücksichtigt werden. Abschließend sollen die Ergebnisse der verschiedenen Ansätze gegenübergestellt und bewertet werden.