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… oder wie finde ich den Weg. 1.Elastic Band 2.VFH+ 3.VFH* 4.Obstacle-Restriction Method (ORM) 5.Potentialfeld-Methode 6.Beam Curvature Methode (BCM)

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1 … oder wie finde ich den Weg

2 1.Elastic Band 2.VFH+ 3.VFH* 4.Obstacle-Restriction Method (ORM) 5.Potentialfeld-Methode 6.Beam Curvature Methode (BCM)

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4 Voraussetzung: Pfad vom Pfadplaner Position in der Systemhierarchie: 4

5 Es werden 2 Kräfte auf den Pfad angewendet (dynamisch): Anziehende Kraft (glättet die Ecken und "kürzt" den Pfad) Abstoßende Kraft (sorgt für den Abstand zu Hindernissen) Sollte das Band "reißen" d.h. unüberbrückbare Hindernisse auftauchen, benötigt es eine Anpassung des Pfades durch den (globalen) Pfadplaner Beispiel: schließen einer vorher offenen Tür 5

6 Bubbles (Kreise bzw. Kugeln) werden iterativ mit dem Mittelpunkt auf dem Pfad platziert Größe der Bubbles zeigt jeweils an, in welchem Raum sich der Roboter kollisionsfrei bewegen kann Abstand zum vorherigen Bubble = Radius des neuen Bubbles - Konstante Überlappung der Bubbles 6

7 Automatische Veränderung der Größe der Bubbles bei Änderung des Pfades durch die Kräfte Damit der Pfad nicht unterbrochen wird, werden in Freiräumen neue Bubbles eingefügt Entfernung von Bubbles, deren rechter und linker Nachbar sich bereits überschneiden (Performance) 7

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9 Erweiterung des herkömmlichen VFH Algorithmus Bezieht die Breite des Roboters in die Wegplanung mit ein Reduktion des Kartenrasters auf eindimensionale polare Histogramm, die um die momentane Position des Roboters herum aufgebaut werden Wegberechnung durch Aufwandsrechnung 9

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13 Kostenfunktion: 1. Term: Differenz zwischen möglicher Richtung und Zielrichtung 2. Term Differenz zwischen möglicher Richtung und Orientierung des Roboters 3. Term: Differenz zwischen möglicher Richtung und vorher gewählter Fahrtrichtung 13

14 Lokale Hindernisvermeidung mit Vorausuntersuchung

15 sucht nach Tälern in einem lokal entwickelten Polaren Histogramm VFH* verwendet den A* Suchalgorithmus, Kostenfunktionen und heuristische Funktionen 15

16 analysiert Konsequenzen für jede mögliche Richtung Berechnung von Position und Ausrichtung nach geplanten Schritt für jede mögliche Richtung Berechnung der Kosten g(c) und heuristischen Funktion h(c) f(c) = h(c) + g(c) Heuristische Funktion = geschätzte Kosten des günstigsten Pfades von Knoten n i zum Ziel Pfad mit geringsten f(c) wird neuer Bewegungspfad 16 A* Suchbaum der Tiefe 3

17 Zieltiefe ng = 2 Ablauf: mögliche Pfade (hellgrau) bestimmen und Kosten berechnen günstigsten Pfad finden (schwarz) Roboter entlang des günstigsten Pfades bewegen 17

18 Vorteil von VFH* hängt von der Zieltiefe des Baumes ab je Höher die Zieltiefe, umso besser ist der Algorithmus, aber auch umso langsamer 18

19 Hindernisvermeidung in schwierigen Umgebungen mit Hilfe von Hinderniseinschränkungen

20 - Gibt es keinen direkten Weg, man nehme einfach Zwischenziele - Zwei Grundlegende Schritte zum Erfolg: - Auswertung der Objektpunkte und Herausfinden der Zwischenziele (Subgoals) - Schauen, welche Zwischenziele genutzt werden können 20

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26 Roboter ist positiv geladenes Teilchen Zielpunkt besitzt anziehendes Potential Hindernisse besitzen abstoßendes Potential Aufbau eines Potential-Feldes 26

27 Abstand zu Hindernissen maximieren Abstand zum Ziel minimieren 27

28 Vorteil bei wenigen Hindernissen sehr schnell Nachteile Lösung muss nicht immer gefunden werden Berechnung kann ev. nicht aufhören, falls es keine Lösung gibt (Lokale Minima) Oszillation in engen Passagen Randbedingungen nicht erweiterbar 28

29 basierend auf Strahlen-Verfahren

30 Unterteilung in 3 Schritte: Erstellen der Beams "Final Set" erzeugen Besten Weg auswählen (vereinfachte) Umsetzung: siehe Tafel 30

31 Danke für eure Aufmerksamkeit


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