GET-Forschungsseminar Abstracts
Selbstlokalisierung und 3D-Kartenerstellung für autonome mobile Roboter mittels Stereobilddaten
Alwin Heerklotz, GET Lab
Vortrag: Di. 14. Juni 2011, 13:30, Raum P 1.6.02.1
Zusammenfassung:
Damit mobile Roboter autonom navigieren können, ist es notwendig, die Position des Roboters innerhalb seiner Umgebung zu kennen. Da globale Positionsbestimmungssysteme wie GPS mit erheblichen Einschränkungen verbunden sind, ist es erstrebenswert, die Positionsbestimmung auf Basis von Sensordaten mit Hilfe einer Karte der Umgebung vorzunehmen. Liegt von der Umgebung bisher keine geeignete Karte vor, muss die Karte der unbekannten Umgebung während der Positionsbestimmung erstellt werden. Dieses Problem ist als Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) bekannt. Die bisher im Fachgebiet entstandene Implementierung eines kamerabasierten SLAM-Verfahrens beherrscht die 2D-Kartierung mit künstlichen Landmarken innerhalb einer planaren Umgebung mit drei Freiheitsgraden. Das ebenfalls implementierte Verfahren zur Vermessung natürlicher Landmarken mit einer monokularen Kamera hat sich allerdings für einen praktischen Einsatz als zu fehleranfällig erwiesen. Ferner ist die Implementierung auf eine feste Kameraposition und -ausrichtung beschränkt und berücksichtigt nicht die über das Robotik-Framework ROS bereitgestellten Transformations- und Kalibrierungsinformationen der Sensordaten. Um das Verfahren auch in anderen Umgebungen, wie dem RoboCup Rescue Szenario oder im Außenbereich einsetzen zu können, soll im Rahmen der Arbeit ein Verfahren zur Vermessung von natürlichen Landmarken auf Basis von Stereobilddaten implementiert werden, das auf den Konzepten der bereits vorhandenen Implementierung für eine monokulare Kamera aufbaut. Außerdem soll die bestehende SLAM-Implementierung auf drei Dimensionen erweitert werden. Dabei sollen alle Transformations- und Kalibrierungsinformationen der Sensordaten berücksichtigt werden, um die bisher bestehenden Einschränkungen aufzuheben. Abschließend soll das entstandene System im Innen- und Außenbereich mit natürlichen und künstlichen Landmarken getestet werden.