Navigation und Regelung einer mobilen Roboterplattform

Präsentation zum Thema: "Navigation und Regelung einer mobilen Roboterplattform"—  Präsentation transkript:

1 Navigation und Regelung einer mobilen Roboterplattform
Proseminar: Roboter und Aktivmedien Navigation und Regelung einer mobilen Roboterplattform

2 Inhalt Mobile Roboter Diplomarbeit: Mobiler Roboter Pfadplanung
Inhalt Mobile Roboter Diplomarbeit: Mobiler Roboter Pfadplanung Lokalisation Steuerung Zukünftige Arbeit

3 1. Mobile Roboter Entwicklung Stand der Technik

4 Entwicklung in der Robotik
Entwicklung in der Robotik Industrie-Roboter (feste Programmierung, kaum Sensoren) Service-Roboter (flexibel, Wahrnehmung der Umwelt durch Sensoren) Personal-Robots (universelle und multimodale Assistenten)

5 Stand der Technik (1) Rad-Roboter Laufmaschinen Micro-Roboter
Stand der Technik (1) Rad-Roboter Laufmaschinen Micro-Roboter

6 Stand der Technik (2) Humaiods Entertainment/Ped Robots ...

7 2. Diplomarbeit Aufgabenstellung Systemaufbau Pfadplanung Lokalisation
2. Diplomarbeit Aufgabenstellung Systemaufbau Pfadplanung Lokalisation Regelung Ergebnisse

8 Aufgabenstellung Aufgabe Probleme Lösung
Aufgabenstellung Aufgabe Automatisierung der Probennahme, Probenaufbereitung und Archivierung für Fermentationsprozesse in einem biotechnologischen Labor Probleme Geräte wie Probennehmer, Zentrifuge, Zellzähler und Gefrierschrank sind ausschließlich für die Bedienung durch den Menschen ausgelegt (keine elektr. Schnittstellen) Lösung Verwendung eines mobilen Roboters mit Manipulatorarm

9 Differenzierung der Problemstellung
Differenzierung der Problemstellung

10 Aufbau des Systems

11 Pfadplanung Vorgehensweise:
Pfadplanung Karte Sichtbarkeitsgraph (V-Graph) Tangentengraph (T-Graph) Vorgehensweise: erweiterte Karte  der Roboter kann als punktförmig angenommen werden V-Graph und T-Graph zur Karte bestimmen Anwendung des A*-Algorithmus zur Suche nach dem „besten“ Weg („bester“ Weg abhängig von Bewertungsfunktion  kurz, sicher, energiesparend, ...)

12 Konfigurationsraum (1)
Konfigurationsraum (1) Probleme bei einfacher Polygonerweiterung durch edge shifting: Ohren (a), Augen (b), Spitzen (c) Originalkarte muß aus Polygonen bestehen

13 Konfigurationsraum (2)
Konfigurationsraum (2) Erweiterung einzelner Linien: Ideale Erweiterung (a) Approximation der idealen Erweiterung (b-d)  Erweiterung eines Polygons wird ersetzt durch Erweiterung einzelner Linien

14 Karte: Labor

15 Lokalisation Sensoren Laserscanner (vorne/hinten)
Lokalisation Sensoren Laserscanner (vorne/hinten) Odometrie (Rad-Encoder) Kreiselkompaß (Gyrometer) keine explizite Positionsinformation Ein erweiterter Kalman-Filter „vereinigt“ alle Sensorinformationen, um den Systemzustand zu schätzen. Modell des Roboters und der Umgebung (zeitdiskretes System) Aus dem Modell ist dann die Position des mobilen Roboters ablesbar (x, y, Winkel)

16 Kalman-Filter (1) Vektor Allgemein System Messung

17 Kalman-Filter (2) Aktualisierung (Meßdaten) Prädiktion Kalman-Matrix
Kalman-Filter (2) Aktualisierung (Meßdaten) Kalman-Matrix A-posteriori-Schätzung des Systemzustands Kovarianz der a-posteriori-Schätzung Prädiktion Projektion des Systemzustands (Vorhersage) Projektion der Kovarianzmatrix des a-priori-Schätzfehlers

18 Simulation MonoRob (1)

19 Simulation MonoRob (2) Beispiel 1 Beispiel 2
Simulation MonoRob (2) Beispiel 1 Kalman Filter mit Messung der Position und der Distanz zu zwei Features Beispiel 2 Kalman Filter mit Messung der Position und der Distanz zu vier Features

20 Simulation MonoRob (3) Konsequenz Fehlerbetrachtung
Simulation MonoRob (3) Konsequenz Je mehr Features der Kalman Filter angeboten bekommt, desto weniger springt die Positionsschätzung Fehlerbetrachtung Der mittlere quadratische Fehler zwischen der realen und der geschätzten Position sinkt bei steigender Featurezahl

21 Regelung Blockschaltbild Regelung
Regelung Blockschaltbild Regelung Die Graphik gibt einen Überblick über das Zusammenspiel von Regler, Kalman Filter und der Systemhardware Der Regler wird unterteilt in: Rotationsregler Translationsregler

22 Rotation Die Rotation unterteilt sich in zwei Phasen:
Rotation Die Rotation unterteilt sich in zwei Phasen: Grobe Einstellung der Orientierung mit Hilfe eines eindimensionalen Filters Feineinstellung des Winkels mit Hilfe eines PI-Reglers

23 Translation (1) Der Translationsregler arbeitet gleichzeitig mit zwei Konzepten: Ein eindimensionaler Filter bestimmt in Abhängigkeit von den noch verbleibenden Weg. Ein Korrekturregler stellt den Winkel auf 0 Grad ein.

24 Translation (2) Blockschaltbild Translation
Translation (2) Blockschaltbild Translation Begrenzung der beiden Regleranteile durch die Kollisionsvermeidung Danach Umrechnung der unterschiedlichen Daten in Radgeschwindikeiten Additive Überlagerung der Radgeschwindigkeiten und Ausgabe auf den mobilen Roboter

25 Ergebnisse Messung mit Hilfe der Messstangen vorne und hinten am
Ergebnisse Messung mit Hilfe der Messstangen vorne und hinten am Roboter: Position Orientierung

26 Video: Probennahme

27 Zukünftige Arbeit Optimierung und Erweiterung der bestehenden Algorithmen Aufbau eines Demonstrationssystems an der Uni HH Self-Localization And Map-Building (SLAM) mit natürlichen Merkmalen (z.B. Bildverarbeitung) Verbesserung der Steuerung (z.B. Abfahren von Splines) Verbesserung der Robustheit und Verlässlichkeit Entwicklung eines Benchmarks für den Vergleich mit anderen Systemen