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Towards An Attentive Robotic Dialog Partner
This paper describes a system developed for a mobile service robot which detects and tracks the position of a user’s face in 3D-space using a vision (skin color) and a sonar based component. To make the skin color detection robust under varying illumination conditions, it is supplied with an automatic white balance algorithm. The hypothesis of the user’s position is used to orient the robot’s head towards the current user allowing it to grab high resolution images of his face suitable for verifying the hypothesis and for extracting additional information
Probabilistische Methoden fĂĽr 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 fĂĽr 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 VerfĂĽgung stellen
und sie auf Wunsch zum Standort der gesuchten Waren fĂĽhren 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