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Dr. Alexander Kleiner, Albert-Ludwigs-Universität Freiburg Autonome Roboter Teams für Fußball und Katastrophenhilfe Verteiltes Wahrnehmen und Handeln Roboter.

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1 Dr. Alexander Kleiner, Albert-Ludwigs-Universität Freiburg Autonome Roboter Teams für Fußball und Katastrophenhilfe Verteiltes Wahrnehmen und Handeln Roboter Fußball & der RoboCup Wettkampf Kooperative Wahrnehmung Individuelle Fähigkeiten & Koordination Roboter zur Katastrophenhilfe & der TechX Wettkampf Schlussbemerkungen

2 A. Kleiner, Univ. FreiburgRoboter Teams für Fußball und Katastrophenhilfe Verteiltes Wahrnehmen und Handeln in dynamischer Umgebung Unsere Sicht von Algorithmen ändert sich: Von zentralistischen Algorithmen … … hin zur Echtzeit-Interaktion verteilter Rechner mit ihrer Umwelt Verschmelzung verschiedener Sensormodalitäten Erreichen von Zielen durch Kooperation und Interaktion Beispiele: Sensornetzwerke Handy & Eigenheim Automatisierung Roboter Teams 2

3 A. Kleiner, Univ. FreiburgRoboter Teams für Fußball und Katastrophenhilfe Fußball als a Benchmark für die Forschung [Kitano et al 97]: Seit 1997 jährliche Wettkämpfe und Workshops, seit 2001 RoboCup Rescue Einige RoboCup Ligen: Soccer Mid-Size Liga ( CS Freiburg ) Rescue Simulation Liga ( ResQ Freiburg ) Rescue Robot Liga ( RescueRobots Freiburg ) Andere Wettkämpfe: Sick AG Competition TechX Challenge Singapur Goal CS Freiburg against CMU Hammerheads (RoboCup´01) Die RoboCup Initiative

4 A. Kleiner, Univ. FreiburgRoboter Teams für Fußball und Katastrophenhilfe Robotik Projekte der Gruppe von Prof. Dr. Nebel All-Terrain Sicherheit & Rettung (2008-) Roboter Fußball ( ) Rettungsroboter ( ) Dieser Vortrag

5 A. Kleiner, Univ. FreiburgRoboter Teams für Fußball und Katastrophenhilfe5 CS Freiburg: Roboter Hardware Hardware Pioneer 1 Roboter (von ActivMedia) Notebook (mit Linux) WLAN Kicker: Eigenbau mit der SICK AG Sensors Digital Sony Kamera SICK Laser Scanner RAD-Odometrie Kicker Sensors

6 A. Kleiner, Univ. FreiburgRoboter Teams für Fußball und Katastrophenhilfe6 Sensordaten Interpretation Eingabe: Laser Scanner Daten (360 Entfernungsmessungen in 180°, 1cm Genauigkeit, 30 Scans/Sekunde) Odometrie (Translation, Rotation, 10 Messungen/Sekunde) Video (30 Bilder pro Sekunde) Ausgabe: Eigene Pose (Position und Orientierung) = Selbstlokalisierung Posen und Geschwindigkeiten anderer Spieler (Mitspieler und Gegner) Ball Position und Geschwindigkeit

7 A. Kleiner, Univ. FreiburgRoboter Teams für Fußball und Katastrophenhilfe7 Multi-Roboter Sensorverarbeitung Alle Spieler senden ihre Schätzungen (eigene Position, Ball Position, Position anderer Spieler) mit einem Zeitstempel zu einem globalen Integrations-Modul. Schätzungen werden vereint Freund-Feind Erkennung: Unsere Spieler funken ihre eigene Position Globale Ballposition Schätzung: Globale Sicht von allen Kameras des Teams Erkennung von Phantom Bällen (sehr wichtig für den Torwart) Generell: Kooperative Wahrnehmung

8 A. Kleiner, Univ. FreiburgRoboter Teams für Fußball und Katastrophenhilfe8 False Positives Spieler 2 halluziniert ?

9 A. Kleiner, Univ. FreiburgRoboter Teams für Fußball und Katastrophenhilfe9 Demokratische Phantom Ball Eliminierung: Markov Localization Aktualisierungsschritt Korrigiert momentan geschätzte Position nach der Bayes´ Regel gegeben eine Beobachtung, z.B. Kamera sieht den Ball bei ~3m und -20°, und das Beobachtungsmodell Vorhersageschritt (von bekannter Richtung und Geschwindigkeit auf 2-dimensionalen Grid) Berechnet die zukünftige Ballposition, gegeben das Bewegungsmodell und die momentane Ballposition (Positionen als Wahrscheinlichkeitsdichte)

10 A. Kleiner, Univ. FreiburgRoboter Teams für Fußball und Katastrophenhilfe10 Phantom Bälle: Filterung durch Wahrscheinlichkeitsverteilung Bei RoboCup 2000 wurden 938 von (0.8%) Ball-Beobachtungen durch die Markov localization gefiltert. Ballposition wird im Gebiet höchster Wahrscheinlichkeit angenommen. after 1st measurement (1)after 2nd measurement (2)after 3rd measurement (3)after 4th measurement (1)after 5th measurement (2)after 6th measurement (3)

11 A. Kleiner, Univ. FreiburgRoboter Teams für Fußball und Katastrophenhilfe11 Minho (Portugal) schießt von der anderen Seite des Feldes auf unser Tor. Unser Goalie erhält diese Information schon früher von seinen Kameraden und kann deshalb auch früher reagieren. Die Notwendigkeit kooperativer Ballbeobachtung

12 A. Kleiner, Univ. FreiburgRoboter Teams für Fußball und Katastrophenhilfe12 Individuelle Spieler Verhalten Mit dem Ball MoveTrickShoot : beim Lauf auf das Tor, täusche eine Richtung an und drehe im letzten Moment auf die andere Ecke DribbleBall : Lauf mit dem Ball auf as Tor zu ShootPos : Pass auf eine bestimmte Position, oft in der Nähe des gegnerischen Tors InboundShoot : Schuss auf die Bande nach Berechnung TurnBall : Drehung mit Ball in Richtung gegnerisches Tor Ohne Ball ObserveBall, SearchBall, GotoPosition, WaitPass, GetBall, GotoBall...

13 A. Kleiner, Univ. FreiburgRoboter Teams für Fußball und Katastrophenhilfe Spieler Verhalten: Bandenschuss & Trickschuss Bandenschuss gegen COPS Stuttgart Trickschuss gegen Sharif (Iran)

14 A. Kleiner, Univ. FreiburgRoboter Teams für Fußball und Katastrophenhilfe14 Kooperatives Handeln Fehlende Koordination führt zu Schwarmverhalten Verringerung von Störverhalten erwünscht Keine Angriffe auf eigene Mitspieler Keine Blockierung des angreifenden oder verteidigenden Roboter Verwendung von Kompetenzbereichen auf dem Feld Aufgabenverteilung und Neuverteilung Der Spieler der dem Ball am nächsten ist sollte zu diesem gehen Wenn ein Spieler verhindert ist, sollte ein anderer seine Aufgabe übernehmen Gemeinsame Aktions-Ausführung: Passspiel Verwendung von dynamischen Rollenwechseln

15 A. Kleiner, Univ. FreiburgRoboter Teams für Fußball und Katastrophenhilfe15 Kooperation: Dynamische Rollenverteilung Jeder Spieler hat eine von 4 Rollen: goalie: Torwart (fest) active: Spieler mit dem Ball supporter : Spieler in geg. Hälfte strategic: Spieler in eig. Hälfte Platzierung: jede Rolle bevorzugt bestimmte Positionen, abhängig von der Situation: Ball Position, Positionen der Mitspieler und Gegner Defensive oder Offensive Aktive Rolle Strategische Rolle Unterstützende Rolle

16 A. Kleiner, Univ. FreiburgRoboter Teams für Fußball und Katastrophenhilfe16 Dynamischer Rollenwechsel Jeder Spieler berechnet einen Nutzenwert für jeden Spieler und jede Rolle und verschickt diesen Der Nutzen hängt von der Entfernung des Spielers zu der bevorzugten Position der Rolle ab Jeder Spieler versucht den Gesamtnutzen der Gruppe zu maximieren unter der Annahme das dies alle Mitspieler tun Rollen werden nur dann vertauscht wenn min. zwei Spieler einer Meinung sind Anmerkung: Lokale Ansichten der Roboter können variieren!

17 A. Kleiner, Univ. FreiburgRoboter Teams für Fußball und Katastrophenhilfe17 Beispiel des Rollenwechsels Verteidigung gegen Artisti Veneti (Italien). Die Rollen des aktiven und strategischen Spielers werden einige male gewechselt

18 A. Kleiner, Univ. FreiburgRoboter Teams für Fußball und Katastrophenhilfe18 Gemeinsame Ausführung: Ein Pass... der leider nicht geklappt hat Ein Pass im Semi- Finale gegen das italienische ART T eam (RoboCup 1999). Basierend auf folgender Direktive: Wenn es nicht möglich ist direkt zu schießen, warte auf den supporter und spiele dann einen Pass

19 A. Kleiner, Univ. FreiburgRoboter Teams für Fußball und Katastrophenhilfe Roboter für Sicherheit und Katastrophenhilfe (S&R) Vereinfachte Bedingungen bei RoboCup Soccer: Die Welt besteht aus 8 Farben (auch normierte Beleuchtung) Die Welt ist klein (ca. 14 x 12 Meter) Der Boden ist flach Wissenschaftliche Herausforderung S&R: Hoher grad an Realitätsnähe, z.B. unstrukturierte Umgebung Sozialer Nutzen: Roboter sollen Aufgaben übernehmen die für Menschen lebensgefährlich sind Hohe Nachfrage bei First Respondern, z.B. Feuerwehr und Polizei Bisher nur ferngesteuerte Einsätze bei z.B. 9/11 und Kathrina

20 A. Kleiner, Univ. FreiburgRoboter Teams für Fußball und Katastrophenhilfe TechX Wettkampf in Singapur Szenario Beschreibung (1) Suche selbständig nach einem Zielgebäude auf einem größeren Gelände, bestehend aus - Gebäuden - Unwegsamen Gelände (Wiese und Steigungen) - Hindernissen die umfahren oder überwunden werden müssen (2) Fahre eine Treppe um das Zielgebäude zu betreten (3) Erreiche das Zielstockwerk über einen Aufzug (4) Durchsuche alle Räume nach Zielobjekten und berühre diese (5) Fahr zurück zur Startposition (Eingang vom Gelände) - Volle Autonomie, z.B. jeglicher Funkkontakt ist verboten - Mission not accomplished nach verstreichen einer Stunde oder wenn ein Ziel übersehen wurde -Preisgeld: für den schnellsten Roboter der alle Ziele findet Skizze der Organisatoren

21 A. Kleiner, Univ. FreiburgRoboter Teams für Fußball und Katastrophenhilfe TechX Wettkampf in Singapur Missionsinformation 1.) Bild des Gebäudeeingangs 2.) Bild des Aufzugs 3.) Text Information

22 A. Kleiner, Univ. FreiburgRoboter Teams für Fußball und Katastrophenhilfe TechX Wettkampf in Singapur Zielobjekte die erkannt werden müssen KisteMülleimerKoffer Puppe

23 A. Kleiner, Univ. FreiburgRoboter Teams für Fußball und Katastrophenhilfe TechX Wettkampf in Singapur Unterschiede zur DARPA Grand Challenge DARPA GC: Ausreichend GPS Wegpunkte mit Fahrkorridor Befahrbarkeit des Geländes ist einfach erkennbar (Straße) Strassen sind von Gebäuden entfernt (auch Innerorts) TechX: Drei GPS Wegpunkte (Start, Ende, und das Zielgebäude) Navigation auf jeder Geländeart erlaubt Robot navigiert nah zu Gebäuden (GPS Probleme) RNDF Fahrkorridor

24 A. Kleiner, Univ. FreiburgRoboter Teams für Fußball und Katastrophenhilfe Der teleMAX EOD Roboter Systemübersicht teleMAX Roboter der TELEROB AG All-Terrain Roboter mit 4 Flippern 6 DOF Manipulator 1h Autonomie Dimensionen: 45cm x 100cm – 160cm (abh. Von Flippern) Gewicht: ~100kg mit Sensoren Klettersteigung: 45° Hindernissüberwindung: 0.5m Made in Germany

25 A. Kleiner, Univ. FreiburgRoboter Teams für Fußball und Katastrophenhilfe Systemübersicht Sensoren (1) 3D Scanner: Macht 3D Scans während der Fahrt Sieht alles, z.B. Hindernisse, innerhalb von 80 Meter vor den Roboter Sick LMS291 rotiert um seine Achse Amtec PR070 Modul für die Rotation (2) 2D Laser (sieht 360°) Zur Lokalisierung (3) 2D/3D Hokuyo URG-04LX Zur Manipulation an der Hand angebracht (misst Entfernungen) (4) Video Kameras vorne und hinten am Roboter Zur Manipulation und Terrain Klassifikation (5) Crossbow AHRS440 Trägheitssensor - Berechnet die 6D Pose des Roboters (6) Trimble Pathfinder ProXT GPS 6 teleMAX mit Sensoren

26 A. Kleiner, Univ. FreiburgRoboter Teams für Fußball und Katastrophenhilfe System Übersicht GPS Positionsbestimmung – Verringerung von Multipath Fehler ca. 3.5 Meter Fehler ca. 5.0 Meter 30 Minuten Fahrt

27 A. Kleiner, Univ. FreiburgRoboter Teams für Fußball und Katastrophenhilfe System Übersicht 3D Karte von Laser Daten und Rad-Odometrie Wegweiser Bäume Gebäude 51 Gebäude 52 Vom Roboter erstellte 3D Karte (Uni Freiburg)

28 A. Kleiner, Univ. FreiburgRoboter Teams für Fußball und Katastrophenhilfe Kartierung des Geländes Beispiel: Closing the Loop

29 A. Kleiner, Univ. FreiburgRoboter Teams für Fußball und Katastrophenhilfe Unwegsames Gelände Höhenkarte Klassifizierte Karte Verhaltenskarte Navigation Klassifikation von unwegsamen Gelände durch Verhaltenskarten Eingezeichnete Verhalten mit Parameter, z.B. Startposition und Winkel

30 A. Kleiner, Univ. FreiburgRoboter Teams für Fußball und Katastrophenhilfe Objekterkennung Tiefenbild der momentanen Szene Tiefenbilder des Models (von verschiedenen Ansichten) 3D Scan der momentanen SzeneAus der 3D Objektdatenbank Merkmalerkennung Objekterkennung

31 A. Kleiner, Univ. FreiburgRoboter Teams für Fußball und Katastrophenhilfe Befahren einer Treppe Neues und altes System Lurker während RoboCup 2006 (voll autonom) Telemax in unserem Labor 2008 (ferngesteuert)

32 A. Kleiner, Univ. FreiburgRoboter Teams für Fußball und Katastrophenhilfe Schlussbemerkungen Methoden für das verteilte Wahrnehmen und Handeln werden zunehmend wichtiger Die Verschmelzung mehrerer Meinungen führt zu einer robusteren Wahrnehmung der Welt … … und die Koordination einzelner Aktionen zu effizientem Handeln Wettkämpfe, wie RoboCup und TechX, sind Beispiele für das Benchmarking von Robotersystemen Die Anforderungen steigen schrittweise Jahr für Jahr, wie z.B. beim spielen verschiedener Golfplätze Wenn man es richtig angeht, kann man auch einen Weltmeistertitel gewinnen 32

33 A. Kleiner, Univ. FreiburgRoboter Teams für Fußball und Katastrophenhilfe Ergebnisse In der Mid-sized Liga 2ter Platz bei RoboCup German Open ter Platz bei RoboCup ter Platz bei RoboCup German Open ter Platz bei RoboCup ter Platz bei RoboCup'98 In der Rescue Simulation Liga (ResQ Freiburg): 1ter Platz bei den GermanOpen ter Platz bei den GermanOpen ter Platz bei der RoboCup Weltmeisterschaft 2004 in Portugal Gewinner des Infrastruktur-Wettkampfs bei RoboCup ter Platz bei den GermanOpen 2005 Gewinner des Infrastruktur-Wettkampfs bei RoboCup 2005 In der Rescue Robot Liga (RescueRobots Freiburg): 2ter Platz bei den GermanOpen 2005 Mobility Award bei den GermanOpen ter Platz "Best in class Autonomy" bei RoboCup 2005 in Osaka 1ter Platz "Best in class Autonomy" bei RoboCup 2006 in Bremen In der Rescue Simulation Liga (RescueRobots Freiburg): 1ter Platz in der Virtual robots competition bei RoboCup 2006 Gewinner des Infrastruktur-Wettkampfs bei RoboCup 2006 Beim Sick Robot Day ter Platz

34 A. Kleiner, Univ. FreiburgRoboter Teams für Fußball und Katastrophenhilfe Vielen Dank für ihre Aufmerksamkeit!

35 A. Kleiner, Univ. FreiburgRoboter Teams für Fußball und Katastrophenhilfe35 Wettkämpfe & Wissenschaft Wettkämpfe fördern den State of the art in der Wissenschaft Direkte Vergleiche Entwicklung neuer, innovativer Lösungen Probleme: Ausnutzen von Löchern in den Regeln Fokus auf den Wettkampf Wie baut man ein erfolgreiches System: Konzeptionelle Details sind sehr wichtig (z.B. Selbstlokalisierung, Team Koordination) Kombination, Integration & Robustheit spielen eine wichtige Rolle Resultate werden in Workshops ausgetauscht


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