Sensordatenfusion für autonome, mobile Roboter
mit Teilnahmebescheinigung
Sensordatenfusion ist eine wichtige Methode, um Daten aus verschiedenen Sensorquellen in einen konsistenten Zustand zu überführen. Das Zusammenführen von Daten aus verschiedenen Quellen erlaubt, Rauschen und Fehler, die von einem Sensor stammen zu minimieren und durch Informationen aus anderen Sensoren zu ergänzen. In diesem Seminar werden wir Sensordatenfusion an einem der zentralen Probleme der mobilen Robotik zeigen: der Schätzung der Position einer autonomen, mobilen Maschine. Dabei muss der Roboter häufig Daten aus Lidar-, Odometrie- oder auch GPS-Sensoren zusammenführen. Dieses Problem ist zentral und muss in Anwendungen, in denen sich ein mobiles System zielgerichtet verhalten muss, gelöst werden. Die Anwendungen reichen von Flurförderfahrzeugen über FTS und mobilen Service- robotern bis hin zu autonomen Fahrzeugen.
Eine Klasse von probabilistischen Schätzmethoden, die auf dem Bayes Filter basieren, haben sich als robuste Lösung für Zustandsschätzprobleme etabliert, die wir in praktischen Versuchen vorstellen werden. Beispiele für Bayes-Filter sind der Particle Filter oder der Kalman-Filter. Um in diese Methoden einzuführen, werden wir das Robot Operating System (ROS) verwenden, den aktuellen Standard für Robotermiddleware. ROS verfügt über eine Reihe von Lokalisierungs- und Fusionsalgorithmen. Wir zeigen “hands-on”, wie eine mobile Maschine mit ROS gesteuert werden kann und wie der Roboter seine Position mit Hilfe von Bayes-Filtern durch geeignete Sensorik schätzen kann. In praktischen Tutorials werden wir dazu in die entsprechenden ROS-Pakete zu Lokalisierung und Kartierung der Umgebung einführen.
Top Themen
- Anwendung der Open Source Middleware Robot Operating System (ROS)
- Zustandsschätzprobleme mobiler Maschinen
- Sensorfusion mit dem Kalman-Filter
- Umgebungsmodellierung und Kartierung
- Lokalisierung mit AMCL
Ablauf des Seminars "Sensordatenfusion für autonome, mobile Roboter"
Erfahren Sie in der Weiterbildung "Sensordatenfusion für autonome, mobile Roboter" mehr zu folgenden Themen:
Programm als PDF herunterladen
Sensoren für mobile Maschinen
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Grundlagen der Middleware ROS
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Erstellung von Umgebungskarten in ROS
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Roboternavigation
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Lokalisierung in ROS
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Sensorfusion in ROS
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Prof. Dr. rer. nat. Alexander Ferrein, hat bis 2001 an der RWTH Aachen Informatik studiert und dort auch 2007 promoviert. Nach einem zweijährigen Auslandsaufenthalt mit einem Feodor-
Lynen-Stipendium der Alexander von Humboldt Stiftung, den er an der Universität Kapstadt verbracht hat, wurde er 2011 zum Professor für Robotik und Grundlagen der Informatik an die Fachhochschule Aachen berufen. Er ist Gründungsmitglied des Instituts für Mobile Autonome Systeme und Kognitive Robotik, das er auch seit 2014 leitet. Seine Forschungsinteressen liegen im Bereich der KI und Kognitiven Robotik.
Dr. Stefan Schiffer erlangte sein Diplom in Informatik und seinen Doktor der Naturwissenschaften an der RWTH Aachen University in den Jahren 2005 und 2014. Er ist der Forschungs-
koordinator des MASKOR Instituts an der FH Aachen University of Applied Sciences. Außerdem ist er Postdoktorand und wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl Technik und Individuum der RWTH Aachen University, nachdem er zuvor Postdoktorand bei der Knowledge-Based Systems Group an der gleichen Universität war. In seiner Forschung beschäftigt er sich mit Themen aus den Bereichen wissensbasierte Systeme, embodied Artificial Intelligence, kognitive Robotik und Mensch-Roboter Interaktion.
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