Probabilistische Methoden für die Roboter-Navigation am Beispiel eines autonomen Shopping-Assistenten

Abstract Autonomous navigation, in addition to interaction, is a basic ability for the operation of a mobile service robot. Here, important subskills are selfocalization, path planning, and motion control with collision avoidance. A further pre-condition for many navigation tasks ist the generation of an environment model from sensor observationa, often in combination with autonomous exploration. In this thesis, these challenges are considered in the context of the development of an interactive mobile shopping guide, which is able to provide information about the shop's products to customers of a home improvement store and guide them to the respective location. The focus of this work lies on the initial environment mapping. A method for Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) has been developed, which in contrast to other comparable approaches does not assume the use of high-precision laser range scanners. Instead, sonar range sensors are used mainly, which feature an inferior spatial resolution and increased measurement noise. The resulting Map-Match-SLAM algorithm is based on the well known Rao-Blackwellized Particle Filter (RBPF), in combination with local maps for representation of most recent observations and and a map matching function for comparison of local and global maps. By adding a memory-effcient global map representation and dynamic adaption of the number of particles, online mapping is possible even under high state uncertainty resulting from the sensor characteristics. The use of local maps for representation of the observations and the sensor-independent weighting function make Map-Match-SLAM applicable for a wide range of different sensors. This has been demonstrated by mapping with a stereo camera and with a single camera, in combination with a depth-from-motion algorithm for pre-processing. Furthermore, a SLAM assistant has been developed, which is generating direction hints for the human operator during the mapping phase, in order to ensure a route that enables optimal operation of the SLAM algorithm. The assistant represents an intermediate step between purely manual mapping and completely autonomous exploration. A second main part of the work presented here are methods for the autonomous operation of the robot. For selflocalization, a map matching approach with local maps is used, similar to the proposed SLAM algorithm. Improvements of robustness and precision are achieved in combination with an existing visual localization approach which is using omnidirectional camera images. Path planning is done by the utilization of standard graph search algorithms. To that purpose, the grid cells of the global map are regarded as graph nodes. Comparitive analysis is presented for search algorithms with and without heuristics (A*/Dijkstra algorithm), for the specifcs of typical operation areas. Two different algorithms have been developed for motion control and collision avoidance: A reactive method, which is an enhancement of the existing Vector Field Histogram (VFH) approach, is experimentally compared with a new anticipative method based on sampling and stochastic search in the trajectory space. All the developed methods are employed on a team of shopping robots, which have been in permanent public test operation in a home improvement store for six months currently. The description of navigation methods is complemented by an overview of further software componentsof the robots, e.g. for Human-Robot-Interaction, and a detailed description of the control architecture for coordination of the subsystems. Analysis of long term test operation proves that all the applied methods are suitable for real world applications and that the robot is accepted and regarded as a valuable service by the customers.Die autonome Navigation stellt neben der Interaktionsfähigkeit eine Grundlage für die Funktion eines mobilen Serviceroboters dar. Wichtige Teilleistungen sind dabei die Selbstlokalisation, die Pfadplanung und die Bewegungssteuerung unter Vermeidung von Kollisionen. Eine Voraussetzung für viele Navigationsaufgaben ist zudem die Erstellung eines Umgebungsmodells aus sensorischen Beobachtungen, unter Umständen in Verbindung mit einer selbständigen Exploration. Diese Teilprobleme wurden in der vorgelegten Arbeit vor dem Hintergrund der Entwicklung eines interaktiven mobilen Shopping-Lotsen bearbeitet, welcher Kunden eines Baumarktes Informationen zu Produkten zur Verfügung stellen und sie auf Wunsch zum Standort der gesuchten Waren führen kann. Den methodischen Kern der Arbeit bildet die initiale Umgebungskartierung. Dafür wurde ein Verfahren zum Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) entwickelt, welches im Gegensatz zu vergleichbaren Ansätzen nicht auf den Einsatz hochgenauer Laser-Range-Scanner ausgerichtet ist. Stattdessen wurden hauptsächlich Sonar-Sensoren benutzt, die sich durch eine wesentlich geringere räumliche Auflösung und höhere Messunsicherheit auszeichnen. Der entwickelte Map-Match-SLAM-Algorithmus beruht auf dem bekannten Rao-Blackwellized Particle Filter (RBPF), welcher mit einer lokalen Karte zur Repräsentation der aktuellen Umgebungsbeobachtungen sowie einer Map-Matching-Methode zum Vergleich der lokalen und globalen Karte kombiniert wurde. Durch eine speichereffiziente Darstellung der globalen Karte und dynamische Adaption der Partikel-Anzahl ist trotz der aus den sensorischen Beschränkungen resultierenden großen Zustandsunsicherheit die Online-Kartierung möglich. Durch die Transformation der Beobachtungen in eine lokale Karte und die sensorunabhängige Bewertungsfunktion ist das Map-Match-SLAMVerfahren für ein breites Spektrum unterschiedlicher Sensoren geeignet. Dies wurde exemplarisch durch die Kartierung unter Nutzung einer Stereo-Kamera-Anordnung und einer einfachen Kamera in Verbindung mit einem Depth-from-Motion-Verfahren gezeigt. Aufbauend auf dem Kartierungsalgorithmus wurde zudem ein SLAM-Assistent entwickelt, welcher während der Kartierungsphase Aktionsvorschläge für den menschlichen Bediener präsentiert, die eine optimale Funktion des SLAM-Algorithmus gewährleisten. Der Assistent stellt damit eine Zwischenstufe zwischen rein manueller Steuerung und komplett autonomer Exploration dar. Einen weiteren Schwerpunkt der Arbeit stellen die Verfahren für die autonome Funktion des Roboters dar. Für die Selbstlokalisation wird ebenso wie beim SLAM ein Map Matching mit lokalen Karten eingesetzt. Eine Verbesserung der Robustheit und Genauigkeit wird durch die Kombination dieses Ansatzes mit einem vorhandenen visuellen Selbstlokalisations-Verfahren auf Basis einer omnidirektionalen Kamera erzielt. Für die Bestimmung des optimalen Pfades zu einem Zielpunkt kommen Standard-Algorithmen zur Pfadsuche in Graphen zum Einsatz, die Zellen der Karte werden dazu als Graphknoten interpretiert. Die Arbeit präsentiert vergleichende Untersuchungen zur Effizienz von Algorithmen mit und ohne Suchheuristik (A*/Dijkstra-Algorithmus) in der konkreten Einsatzumgebung. Für die Bewegungssteuerung und Kollisionsvermeidung wurden zwei verschiedene Algorithmen entwickelt: Einem reaktiven Verfahren, welches eine Weiterentwicklung des bekannten Vector Field Histogram (VFH) darstellt, wird ein neues antizipatives Verfahren auf Basis von Sampling und stochastischer Suche im Raum der möglichen Bewegungstrajektorien gegenüber gestellt und experimentell verglichen. Die entwickelten Methoden kommen auf mehreren Shopping-Robotern zum Einsatz, die sich seit ca. sechs Monaten im dauerhaften öffentlichen Testbetrieb in einem Baumarkt befinden. Neben den Navigationsmethoden gibt die Arbeit einen Überblick über die weiteren Module des Roboters, z.B. für die Nutzer-Interaktion, und beschreibt detailliert die Steuerarchitektur zur Koordinierung der Teilleistungen. Die Eignung aller eingesetzten Methoden für den Einsatz in einer realen Anwendung und die hohe Akzeptanz der Nutzer für das entwickelte Gesamtsystem werden durch die Auswertung von Langzeittests nachgewiesen

fMRI-Untersuchung von Sprachverarbeitungsprozessen bei der Lese-Rechtschreibstörung

In der vorliegenden fMRI-Untersuchung wurden mittels eines visuellen, hierarchischen Paradigmas (5-stufig: Slashpaarabgleich, Buchstabenabgleich, Wortlesen, Nonwortlesen, Nonwortreimen) Sprachverarbeitungsmechanismen bei Kindern, Jugendlichen und Erwachsenen mit einer Lese-Rechtschreibstörung (LRS) im Vergleich zu normallesenden Probanden untersucht. Die Ergebnisse der neuropsychologischen Daten zeigen, dass trotz einer Verbesserung der Lesefähigkeit über das Alter hinweg selbst erwachsene Probanden mit LRS beim Wortlesen (Ganzwortverarbeitung) nicht einmal das Niveau der gesunden Jugendlichen erreichen. Beim Nonwortlesen (Graphem-Phonem-Verarbeitung) bleibt der Unterschied zwischen Kontrollen und Probanden mit LRS über das Alter hinweg konstant. Hinsichtlich der fMRI-Ergebnisse zeigt sich im Gruppenvergleich für Probanden mit LRS eine über das Alter konstante Überaktivierung im inferior frontalen Gyrus (IFG). Die Ergebnisse der neuropsychologischen Daten legen nahe, dass es im Verlauf der Leseentwicklung bei der LRS auf Ebene des Ganzwortlesens zu Annäherungen an Leistungen von Normallesenden kommt, wohingegen das Defizit bei Aufgaben auf der Ebene von Graphem-Phonem-Konversionen bestehen bleibt. Der Befund einer Überaktivierung im IFG bei Probanden mit LRS lässt vermuten, dass, unabhängig vom Alter, in dieser Region, fehlende temporo-parietale Aktivierungen kompensiert werden. In der Zusammenschau bestätigen die neuropsychologischen und fMRI-Daten das Vorliegen eines phonologischen Defizits bei der LRS

Auditiv-sensomotorische Integration bei komplexen hochtrainierten Wahrnehmungs- und Verhaltensleistungen : Analyse kortikaler Koaktivierungsprozesse am Beispiel des Klavierspiels

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Videogestützte Umfelderfassung zur Interpretation von Verkehrssituationen für kognitive Automobile

Es wird einen holistischer Ansatz zur Interpretation von Verkehrssituationen vorgestellt, der aus den drei Teilen Umfelderfassung, Wissensmodellierung und Situationsinterpretation besteht. Die Umfelderfassung dient dazu, das Umfeld des Fahrzeug durch unterschiedliche Sensorik zu beobachten und die zur Fahrzeugführung relevanten Informationen zu extrahieren. Mit Hilfe einer Ontologie werden Situationen beschrieben und durch das Fallbasierte Schließen klassifiziert und bewertet

Aneignung von Orten. Raumbezogene Identifikationsstrategien

Die Aneignung von Orten oder Räumen ist eine im allgemeinen Sprachgebrauch geläufige Formulierung, der in der Stadtforschung jedoch kein theoretisches Konzept entspricht. Die vorliegende Arbeit liefert eine mikrosoziologische Untersuchung raumbezogener Identifikationsprozesse und systematisiert die Ergebnisse im Hinblick auf zentrale Aspekte der Aneignung. Empirische Basis ist eine Befragung Studierender unterschiedlicher Fachrichtungen der TU Darmstadt. Anhand von Fotos zeigen sie, was ihnen an ihrer Stadt wichtig ist, und vernetzen die Bilder zu einem digitalen Stadtmodell. Die verknüpften Fotos werden so ineinander geblendet, dass der Eindruck beim Betrachtenden entsteht, man bewege sich virtuell ‚zwischen‘ diesen Aufnahmestandorten. Die Verknüpfungsstruktur bestimmt die Rezeptionsmöglichkeiten von einem linearen Weg bis hin zu labyrinthartigen Verflechtungen. Die Intentionen bei der Erstellung des Stadtmodells werden durch ein Fotointerview erhoben. Als Auswertungsstrategie für die digitalen Stadtmodelle wird ein graphenanalytischen Verfahrens entwickelt, für die Fotointerviews kommt die Grounded Theory zum Einsatz. Die methodische Innovation der Arbeit wird als visuell-relationale Analyse von raumbezogenen Identifikationsprozessen bezeichnet. Der theoretische Rahmen der Arbeit ist durch ein relationales Raum-und Ortsverständnis gekennzeichnet: Raum und Ort werden als zwei begriffliche Abstraktionen, mit denen dasselbe Phänomen aus jeweils unterschiedlichen Perspektiven beschrieben wird, konzeptualisiert. Theoriehintergrund ist der relationale Raumbegriff von Martina Löw, der u.a. für virtuelle Räume wie digitale Stadtmodelle erweitert wird. Theoriebezüge zu Orten werden interdisziplinär diskutiert und greifen vor allem auf Arbeiten von Doreen Massey und Helmuth Berking zurück. Ergebnis der mikrosoziologischen Analyse sind vier Identifikationsstrategien als Schlüsselkategorien: historiographische, biographische, gegenkulturelle und iterarive Raumkonstitutionen. Systematisiert man diese und geht über die unmittelbaren empirischen Ergebnisse hinaus, zeigt sich, dass die Aneignung von Orten über raumbezogene Identifikationsstrategien durch Wissen, Zeit in Form von Ressourcen und ZeitRäumen sowie Frei-Räume moderiert wird. Es ist nicht die Stadt im Allgemeinen, auf die sich diese Strategien beziehen, sondern erst in der Abstraktion von den identifikationsstiftenden Räumen wird von den spezifisch dabei mitkonstituierten Orten auf die Stadt geschlossen