Zusammenfassung
Wir stellen ein Lokalisationsverfahren für autonome mobile Roboter vor, welches zur Erfassung seiner Umwelt Panoramafarbbilder der Umgebung verwendet. Als Ausgangspunkt dient die Monte-Carlo-Lokalisation (MCL) Fox u.a. [1], ein samplebasiertes Verfahren zur Zustandsschätzung der Position und Orientierung eines mobilen Systems. Dieses in den letzten Jahren populär gewordene Verfahren, welches typischerweise abstandsmessende Sensoren verwendet, führt in unserer realen Umgebung (Baumarkt) zu sensorischen Mehrdeutigkeiten im Gangsystem und wurde daher so modifiziert, dass es mit Bildern einer omnidirektionalen Kamera arbeitet. Die Kamera liefert ein deutlich signifikanteres Signal zur Charakterisierung der Umgebung. Wir präsentieren, in Fortführung zu [2], [3] eine weitere Möglichkeit zur Extraktion szenenbeschreibender Merkmale aus dem Kamerabild , welche verbesserte experimentelle Ergebnisse erzielt. Dabei mussten die Prob leme der veränderlichen Beleuchtung und der Verdeckung der Umwelt (z.B. durch Personen) behandelt werden. Die experimentellen Resultate zeigen, dass das vorgestellte Verfahren eine genaue und robuste Selbstlokalisation für autonome Roboter unter realen Einsatzbedingungen in labyrinthartigen Umwelten ermöglicht.
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Literatur
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König, A., Moser, S.D., Groß, HM. (2003). Farbhistogramm-basierte visuelle Monte-Carlo-Lokalisation für mobile Roboter. In: Dillmann, R., Wörn, H., Gockel, T. (eds) Autonome Mobile Systeme 2003. Informatik aktuell. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-18986-9_22
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