Über die autonome Kartierung der Umwelt durch lernende Serviceroboter

Mit der Verfügbarkeit immer leistungsfähigerer Sensoren, Aktoren und Rechner werden in naher Zukunft echte Serviceroboter eingesetzt werden. Sie werden in alltäglichen Bereichen agieren, die ein großes Maß an Selbständigkeit erfordern. Dazu bedarf es großer Flexibilität und Lernfähigkeit bei der Anpassung des Roboters an seine Einsatzumgebung. Nach einleitenden, prinzipiellen Überlegungen darüber, was eine intelligente, lernende Robotersteuerung leisten muß, wird in diesem Artikel besprochen, wie lernfähige Serviceroboter ihre Umwelt selbständig zu Navigationszwecken kartieren können. Entsprechende Forschungsergebnisse zur Realisierung von dazu fähigen lernenden Robotersteuerungen mit Ultraschallsensoren und Kameras zur Wahrnehmung der Umwelt werden diskutiert

Dual-circle self-localization for soccer robots with omnidirectional vision

[[abstract]]This paper proposes a new self-localization algorithm, called dual-circle self-localization algorithm, for use in omnidirectional vision robots. When an autonomous robot navigates in the field, it senses the environment by an omnidirectional vision device fitted on the robot. The landmarks information is acquired by using image processing and pattern recognition techniques. Robot position on the field can be estimated with the proposed method by using these landmarks information. Comparing with other self-localization methods, the dual-circle self-localization algorithm requires only three landmarks information in the image for identifying the robot position, which is very efficient for image processing. Practical experiments on an autonomous robot have demonstrated that the proposed algorithm can achieve a satisfactory performance to locate the robot.[[incitationindex]]SCI[[booktype]]電子