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Topologische Navigation: Der Routengraph Navigation Autonomer Mobiler Systeme WS 07/08 Thomas Wolfram, Björn Beckmann Prof. Dr. Bernd Krieg-Brückner Dr.

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Präsentation zum Thema: "Topologische Navigation: Der Routengraph Navigation Autonomer Mobiler Systeme WS 07/08 Thomas Wolfram, Björn Beckmann Prof. Dr. Bernd Krieg-Brückner Dr."—  Präsentation transkript:

1 Topologische Navigation: Der Routengraph Navigation Autonomer Mobiler Systeme WS 07/08 Thomas Wolfram, Björn Beckmann Prof. Dr. Bernd Krieg-Brückner Dr. Bernd Gersdorf

2 Route Segment gerichtete Kante verbindet 2 Plätze Start und Ziel Eingang, Verlauf, Ausgang Platz Knoten Entscheidungspunkt Position, Ausrichtung Referenzsystem Referenzposition

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6 Beispiel Route: GW2

7 betritt GW2 durch Eingang B1400 gehe geradeaus auf die Treppe zu drehe Dich rechts, gehe zum nächsten Flur folge dem Flur bis zur Tür des ersten Raums auf der linken Seite drehe Dich zur Tür, tritt ein

8 Route Segment Start: Eingangstür GW2 Eingang: drehe Dich zur Tür Verlauf: Folge dem Flur bis zur Treppe Ausgang: Drehe Dich zur Treppe Ziel: Flur, Ausrichtung zur Treppe B1400

9 Route Segment Start: Flur, Ausrichtung zur Treppe Eingang: drehe Dich nach rechts Verlauf: Folge dem Flur bis zum nächsten Korridor Ausgang: Drehe Dich zum Flur Ziel: vor dem Korridor, Ausrichtung zum Korridor B1400

10 Routengraph Vereinigung mehrerer Routen, also ihrer Segmente und Plätze Bedingung: Routen sind Homogen Schwierig: Integrieren von Plätzen –Allgemeines Referenzsystem und Referenzposition nötig

11 Lagen und Abstraktion Verschiedenartige Routengraphen trennen –Beispiel Bahnhof Routenwissen und Übersicht Robotlevel – Userlevel

12 Transfer Verbindung heterogener Routen Im Bild: –Bahnstrecken –Fußwege –Transfer Segmente

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14 Routenbasierende Navigation bei Tieren Nahrungssuche bei Tieren (Nagetiere, Insekten…) Wanderung bei Tieren (Vögel, Fischen, Meeresschildkröten…) Modell von Poucet (1993) –Platz Repräsentation –Platz: Ansammlung von verketteten Ansichten –Lokales Referenz-System Verbindung von 2 Plätzen Richtung, Distanz –Topologisches Netzwerk Verbundenheit der Plätze Reihenfolge

15 Beispiel: Wüstenameise Wege-Integration –Homing Vector = Richtungswechsel u. Distanz –Angeborener Kompass Fehlervermeidung Richtungsanzeige Für alle Spezies die gleiche Thematik 1.Plätze erkennen 2.Erwartungen aufbauen 3.Navigationsentscheidungen treffen

16 Routenbasierende Navigation bei Robotern Ähnlichkeit zwischen biologischer und künstlicher Navigation kein Zufall Unterschiede: –Moderne Technologie (Sensoren) –Kombination von Sensoren –Agenten kennen ihre Umgebung Vier Arten von Navigation –Guidance, Place Recognition - Triggered Response, Topological Navigation, Metrical Navigation

17 Guidance Leiten des Agenten –bis das sensorische Bild passt –handelt um Kriterien zu maximieren Beispiel: Agent fährt entlang einer Wand

18 Platzerkennung - ausgelöste Reaktion Wenn Platz erkannt bestimmte Aktion Hauptproblem: Erkennung des Platzes 1.Ansatz: wahrzunehmender Input 2.Ansatz: Merkpunkte erkennen Problem: Verschiedene Plätze ähnlicher Input Problem: Sensorische Störungen

19 Topologische Navigation basierend auf topologischen Netzwerken Erweiterung von Platzerkennung - ausgelöste Reaktion Navigation Elemente:Plätze und deren Verbindungen Problem: Durch das navigieren –keine neuen Plätze –keine neuen Verbindungen

20 Metrische Navigation keine Unterteilung des Raumes in Plätze Navigation durch Entfernung und Winkel (Euclidean) Karten spezifieren metrische Relationen Sensorische Erfassung, Triangulation grobes Beispiel: Occupancy Grids Vorteile –Agent kennt seine Position und –deren Beziehung zu anderen Objekten

21 Routenbasierende Navigation bei Menschen Weg- / Routenbeschreibung, Skizze Startpunkt, Endpunkt, Zwischenpunkte Sehenswürdigkeiten, charakteristische Elemente Sequenz von Plätzen jeder Platz neuer Entscheidungspunkt Modelling Navigational Knowledge by Route Graphs

22 Exkurs: Ontologie Lehre des Seins, Disziplin der theoretischen Philosophie Informatik: An ontology is an explicit specification of a Conceptualization. Wissensrepräsentation, Begriffe und Relationen

23 Wir wissen: Place8210: Node_IndoorsK Region8210: Region Office8210: Office Place8210 locatedIn Region8210 und Region8210 covers Office8210 Wissen ableiten: Place8210 containedIn Office8210


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