Mapping with mobile robots [Elektronische Ressource] / Dirk Hähnel

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DissertationzurErlangungdesDoktorgradesderFakultat¨ fur¨AngewandteWissenschaftenderAlbert Ludwigs Universit at¨FreiburgimBreisgauMappingwithMobileRobotsDirkHahnel¨December2004Betreuer:Prof.Dr.WolframBurgard¨ ¨DekanderFakultatfurAngewandteWissenschaften:Prof.Dr.JanG.Korvink1.Gutachter: Prof.Dr.WolframBurgard2. Prof.Dr.BernhardNebelTagderDisputation: 3.Februar2005ZUSAMMENFASSUNGEinerderentscheidendenFaktorenbeiderKonstruktioneinesvollstandig¨ autono menmobilen Roboters istdasErstellenvon Karten. Diese Arbeitbietet Losungs ¨moglichk¨ eiten fur¨ unterschiedliche Fragestellungen, die beim Kartenbau auftre ten.¨Ublicherweise beinhalten Karten nur die Beschreibungen von statischen Ob jekteninderUmgebung,wiezumBeispielWande,¨ Gebaude¨ oderStraßen.Dyna mische Elemente, umhergehende Menschen oder ahnliches¨ sollen im Allgemei nennichtinKartenauftauchen.IndieserArbeitstellenwirVerfahrenvor,dieseserlauben, die Messungen, die durch diese dynamischen Objekte verursacht wer-den, zu erkennen und zu filtern. Neben der Reduzierung von unerwunschten¨ Ge genstanden¨ in der resultierenden Karte kann dadurch auch die Genauigkeit derKarte erhoht¨ werden. In zahlreichen Experimenten wird demonstriert, dass diegefundenen Methoden effektiv Messungen von diversen dynamischen Objekten,wiezumBeispielvonPersonenoderAutosdetektierenundfilternkonnen.
Publié le : samedi 1 janvier 2005
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DissertationzurErlangungdesDoktorgradesderFakultat¨ fur¨
AngewandteWissenschaftenderAlbert Ludwigs Universit at¨
FreiburgimBreisgau
MappingwithMobileRobots
DirkHahnel¨
December2004
Betreuer:
Prof.Dr.WolframBurgard¨ ¨DekanderFakultatfurAngewandteWissenschaften:
Prof.Dr.JanG.Korvink
1.Gutachter: Prof.Dr.WolframBurgard
2. Prof.Dr.BernhardNebel
TagderDisputation: 3.Februar2005ZUSAMMENFASSUNG
EinerderentscheidendenFaktorenbeiderKonstruktioneinesvollstandig¨ autono
menmobilen Roboters istdasErstellenvon Karten. Diese Arbeitbietet Losungs ¨
moglichk¨ eiten fur¨ unterschiedliche Fragestellungen, die beim Kartenbau auftre
ten.
¨Ublicherweise beinhalten Karten nur die Beschreibungen von statischen Ob
jekteninderUmgebung,wiezumBeispielWande,¨ Gebaude¨ oderStraßen.Dyna
mische Elemente, umhergehende Menschen oder ahnliches¨ sollen im Allgemei
nennichtinKartenauftauchen.IndieserArbeitstellenwirVerfahrenvor,dieses
erlauben, die Messungen, die durch diese dynamischen Objekte verursacht wer-
den, zu erkennen und zu filtern. Neben der Reduzierung von unerwunschten¨ Ge
genstanden¨ in der resultierenden Karte kann dadurch auch die Genauigkeit der
Karte erhoht¨ werden. In zahlreichen Experimenten wird demonstriert, dass die
gefundenen Methoden effektiv Messungen von diversen dynamischen Objekten,
wiezumBeispielvonPersonenoderAutosdetektierenundfilternkonnen.¨
Der inkrementelle Vergleich von Abstandsmessungen, das so genannte “In
cremental Scan Matching”, ist ein elementarer Bestandteil vieler hier gezeigter
Ansatze.¨ Diese Methode ermoglicht¨ die Korrektur lokaler Fehler und erlaubt die
Erzeugung ortlich¨ konsistenter Karten. Kleinere Ungenauigkeiten in der Positi
onsbestimmung konnen¨ sich allerdings uber¨ die Zeit akkumulieren und es kann
daherleichtpassieren,dasseineglobaleInkonsistenzeintritt,sobaldeinzuvorge
sehenerBereichwiederbetretenwird.DaskorrekteSchließenvonsolchenZyklen
ist eine der großen Schwierigkeiten beim Kartenbau. Hierbei muss der Roboter
den akkumulierten Positionsfehler erkennen und korrigieren, auch wenn dieser
¨Fehler erheblich sein sollte. Fur diese Problematik werden zwei unterschiedliche
Losungen¨ vorgestellt. Die Erste basiert auf dem Einsatz von Rao Blackwellized
Partikelfiltern, der allerdings die Notwendigkeit von erheblichen Berechnungen
impliziert. Es wird gezeigt, dass durch eine Kombination mit dem vorgenannten
Scan Matching, eine Realisierung in Echtzeit moglich¨ wird. Daneben wird ein
Verfahren vorgestellt, das Kartenabschnitte kombinatorisch verwaltet und Bezie
hungenzwischendenAbschnittennachtraglich¨ andern¨ kann,soferneinFehlerer-kanntwird.InExperimentenwirdgezeigt,dassmitHilfedieserMethodenKarten
vonUmgebungenmitzahlreichen,auchverschachteltenSchleifenerstelltwerden
konnen.¨
Neben dem Problem der Erstellung von geometrischen Karten werden in der
vorliegenden Arbeit Techniken zur Ermittlung von Position und Form einzel
ner Objekte vorgestellt. Zur eindeutigen Identifizierung der Objekte werden in
der Praxis RFID Systeme immer popul arer¨ . Die genaue Ortung der so genannten
RFID Markenistjedochschwierig,dasieihrerseitskeineAbstandsinformationen
liefern und der Detektionsbereich der Antennen mehrere Meter betragen kann.
Es wird ein Verfahren gezeigt, das mit Hilfe von mobilen Robotern detaillierte
KartendieserRFID Markenerstellt.EineandereTechnikerm oglicht¨ es,ausTeil
ansichteneinesdeformierbarenObjektseinkomplettesModellzugenerieren.Zur
Berechnung der Deformation werden die genauen Konfigurationen von bewegli
chen Verbindungen zwischen benachbarten Messpunkten herangezogen. Um das
resultierendeOptimierungsproblemzuvereinfachen,wirdeinehierarchischeDar-
stellung benutzt. Experimentelle Resultate zeigen die Realisierbarkeit des Ansat
zes.
Schließlichwerden,alsAnwendungenderdargestelltenTechniken,zweikom
plexe Systeme vorgestellt, die in der Lage sind, autonom ihre Umgebung zu mo
dellieren. Das erste System, das entwickelt wurde, um dreidimensionale Karten
vonstillgelegtenMinenzuerstellen,istein800kgschwererRobotermitdemNa
men“Groundhog”.DasBasisnavigationssystembeinhalteteinSoftwarepaket,das
dasProblemdesKartenbausmittelszweidimensionalerKartenlost.¨ Danebenwur-
deeinmitunterschiedlichenSensorenausgestatteterModellhelikopterentwickelt,
der eine dreidimensionale Karte eines Gelandes¨ erzeugen kann. Ein zweidimen
sionalesLasermesssytem,dassenkrechtzurFlugrichtungorientiertist,erlaubtes,
inEchtzeitKartenzugenerieren.ACKNOWLEDGMENT
First and foremost I would like to thank my advisor, Professor Wolfram Burgard,
for his continued support and guidance of both my research and career. His ad
vice has been a great help, and his assistance during the preparation of this thesis
was extremely generous. I also want to express my gratitude to the committee
membersforreviewingmydissertation.
Many people have helped me with the accomplishment of this thesis. I want
to thank Professor Sebastian Thrun and Professor Dieter Fox for the hospitality,
while visiting Pittsburgh, Stanford, and Seattle respectively. I have learned a lot
from their extensive knowledge and their brilliant and creative ideas. I thank
Sebastianforgivingmetheopportunitytobepartofseveralveryexcitingprojects
liketheminemappingrobotortheHelibotproject.
TherearemanypeoplefromwhomIhavebenefitedalsobeyondacademics. I
thankmycolleaguesMarenBennewitz,CyrillStachniss,andRudolphTriebelfor
years of fruitful discussions, advice and support. They helped me to succeed in
thedailystruggleattheUniversityofFreiburg. IwouldliketothankDirkSchulz
forhishelpandthegreattimewesharedintheprojects. IthankMikeMontemerlo
and Nick Roy. Their kind and all aspect help has made my visit in Pittsburgh a
goodmemoryinmylife.
I would like to thank to William “Red” Whittaker, Scott Thayer, David Fer-
guson, Aaron Morris, and all the other Groundhog team members for assistance
and support on the Groundhog project. I thank Mark Diel and Andrew Y. Ng for
the chance to “play” with an autonomous flying helicopter. Thanks also go to
the members of the Intel Research Lab in Seattle, who provided me an excellent
environmentformyresearch.
I thank Susanne Bourjaillat for her kind help with frequent office affairs,
MichaelKeserfortheIT support,andDirkZitterelforhelpingmetofixourrobot
Albert.
Lastbutnotleast,Iwanttoexpressmygratitudetomyparentsandmysisters,
who have been enormously supportive of me for my entire life. This thesis is as
muchtheirsasitismine.DEDICATION
Tomyparents,fortheirguidance,support,andencouragement.NOTATION
x stateattimet(oftenpose (x,y,))t
u motionattimett
z measurementormeasuredfeatureattimett
m(x ,z )orm map1:t 1:t
1 n = ,..., featuresetattimett t t
c binarycorrespondencevariablet,n

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