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… oder wie finde ich den Weg

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Präsentation zum Thema: "… oder wie finde ich den Weg"—  Präsentation transkript:

1 … oder wie finde ich den Weg
Lokale Navigation … oder wie finde ich den Weg

2 inhalt Elastic Band VFH+ VFH* Obstacle-Restriction Method (ORM)
Potentialfeld-Methode Beam Curvature Methode (BCM) inhalt

3 Elastic Band

4 Voraussetzung: Pfad vom Pfadplaner
Position in der Systemhierarchie:

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

6 Umsetzung mit Bubbles (Blasen)
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

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)

8 VFH+

9 Der Algorithmus 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

10 erste Stufe - primary polar histogram

11 zweite Stufe - binary polar histogram

12 dritte Stufe - masked polar histogram

13 Vierte Stufe – Wahl der Fahrtrichtung
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

14 Lokale Hindernisvermeidung mit Vorausuntersuchung
VFH*

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

16 VFH* Algorithmus 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 ni zum Ziel Pfad mit geringsten f(c) wird neuer Bewegungspfad ng = 3 ng = 2 ng = 1 Aktuelle Position A* Suchbaum der Tiefe 3

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

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

19 Obstacle-Restriction Method (ORM)
Hindernisvermeidung in schwierigen Umgebungen mit Hilfe von Hinderniseinschränkungen Obstacle-Restriction Method (ORM)

20 Allgemeine Beschreibung
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

21 Man nehme Zwischenziele!
Einfache Darstellung next step: Obstacle-Punkte werden zu C-Obstacles

22 Warum geht‘s nicht direkt?

23 „Umschauen“ heißt‘s!

24 Problem? Nicht hier!

25 Potentialfeld-Methode

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

27 "Ziel" des Roboters: Abstand zu Hindernissen maximieren
Abstand zum Ziel minimieren

28 Vor- und Nachteile Vorteil bei wenigen Hindernissen sehr schnell
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

29 Beam Curvature Methode (BCM)
basierend auf Strahlen-Verfahren Beam Curvature Methode (BCM)

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

31 Danke für eure Aufmerksamkeit <
Ende


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