Entwicklung eines Frameworks unter Verwendung von Kontextinformationen und kollektiver Intelligenz

Die Bedeutung von Daten, Informationen und Wissen als Faktor für wirtschaftliches und gesellschaftliches Handeln ist enorm und wächst noch weiter an. Ihr Austausch kennzeichnet und bestimmt die Globalisierung und den digitalen Wandel weit mehr als der Austausch von Waren. Grundlage dieser Entwicklung sind in erster Linie die enormen Fortschritte der Informations- und Kommunikationstechnik, die inzwischen insbesondere die Verfügbarkeit von Daten und Informationen nahezu zu jedem Zeitpunkt und an jedem Ort ermöglichen. Allerdings führt die riesige, rasant weiterwachsende verfügbare Menge an Daten und Informationen zu einer Überflutung in dem Sinne, dass es immer schwieriger wird, die jeweils relevanten Daten und Informationen zu finden bzw. zu identifizieren. Insbesondere beim Einsatz von Softwaresystemen ergibt sich aber für die Nutzer der Systeme häufig situations‑/kontextabhängig ein drängender Informationsbedarf, u.a. deshalb, weil die Systeme in immer kürzeren Zyklen verändert bzw. weiterentwickelt werden. Die entsprechende Suche nach Informationen zur Deckung des Informationsbedarfs ist jedoch häufig zeitaufwendig und wird vielfach „suboptimal“ durchgeführt. Michael Beul geht in seiner Arbeit der Frage nach, wie die Suche und Bereitstellung von relevanten Informationen erleichtert bzw. automatisiert durchgeführt werden kann, um eine effektivere Nutzung von Anwendungssystemen zu ermöglichen. Er erarbeitet ein Framework, welches insbesondere mit Hilfe von Konzepten der kollektiven Intelligenz eine kontextabhängige Echtzeit-Informationsbeschaffung für Nutzer softwareintensiver Systeme in den verschiedenen Anwendungsdomänen ermöglicht

Supervised Autonomy for Exploration and Mobile Manipulation in Rough Terrain with a Centaur-like Robot

Planetary exploration scenarios illustrate the need for autonomous robots that are capable to operate in unknown environments without direct human interaction. At the DARPA Robotics Challenge, we demonstrated that our Centaur-like mobile manipulation robot Momaro can solve complex tasks when teleoperated. Motivated by the DLR SpaceBot Cup 2015, where robots should explore a Mars-like environment, find and transport objects, take a soil sample, and perform assembly tasks, we developed autonomous capabilities for Momaro. Our robot perceives and maps previously unknown, uneven terrain using a 3D laser scanner. Based on the generated height map, we assess drivability, plan navigation paths, and execute them using the omnidirectional drive. Using its four legs, the robot adapts to the slope of the terrain. Momaro perceives objects with cameras, estimates their pose, and manipulates them with its two arms autonomously. For specifying missions, monitoring mission progress, on-the-fly reconfiguration, and teleoperation, we developed a ground station with suitable operator interfaces. To handle network communication interruptions and latencies between robot and ground station, we implemented a robust network layer for the ROS middleware. With the developed system, our team NimbRo Explorer solved all tasks of the DLR SpaceBot Camp 2015. We also discuss the lessons learned from this demonstration