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MoCoRo Plattform für mobile kooperative Robotik

Subject Area Systems Engineering
Term Funded in 2013
Project identifier Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Project number 243475944
 
Final Report Year 2017

Final Report Abstract

MOCORO wurde eingesetzt, um allgemeine Probleme des kooperativen, verteilten Handelns autonomer, mobiler Systeme zu untersuchen, wie sie in flexiblen Produktionssystemen, der kooperative Exploration und des koordinierten autonomen Fahrens auftreten. Dazu sind schwerpunktmäßig Forschungsarbeiten auf den zentralen Gebieten der zuverlässigen drahtlosen Kommunikation, der adaptiven und dynamischen Sensorfusion, der Bewertung verteilter Sensordaten und der modellbasierten Regelung, aufgrund einer geeigneten Umgebungsmodellierung und verteilten Umgebungserfassung, untersucht worden. Mit MOCORO stand dabei eine modular und kooperativ aufgebaute Roboterplattform zur Verfügung, bei der sich mobile Komponenten mit unterschiedlichen Fähigkeiten zu einer Einheit konfigurieren ließen, die auf die jeweilige Transport-, Explorations-, oder Wartungsaufgabe speziell zugeschnitten war. Dabei konnten Sensorsysteme unterschiedlicher Modalität verwendet werden, so dass heterogene Messdaten, die lokal generiert wurden, verteilt in einen Gesamtzusammenhang, gestellt werden konnten. Das ermöglichte die Abschätzung von Erfolgsaussichten mobiler Manipulationsaufgaben und die Erfassung von Fehlverhalten spezieller Sensorik. Dabei zielten die Forschungsaktivitäten insbesondere auf folgende Aspekte: • Entwicklung von Koordinationsstrategien der Transportplattformen durch Navigationsroboter Für die Umsetzung roboterübergreifender Kartendarstellungen wurde eine Abstraktionsschicht definiert, die die Abbildung verschiedener Karteninformationen und externer Sensordaten der Umgebung auf Occupancy Gridmaps erlaubt. Auf dieser Basis wurden dann kooperative Pfadplanungsstrategien für das Multi-Robotersystem entwickelt. • Untersuchung von Datenaggregationstechniken in heterogenen Netzen In diesem Zusammenhang wurde mit SelectScript eine Anfragesprache entwickelt, die auch auf performanceschwachen Geräten in einer VM interpretiert und ausgeführt werden kann. • Entwicklung neuer echtzeitfähiger und fehlertoleranter Algorithmen zur gleichzeitigen Lokalisierung und Kartierung (SLAM). Diese sind für die (im Sinne der funktionalen Sicherheit) sichere Interaktion zwischen Robotern und ihrer Umgebung notwendig. Bisher eingesetzte SLAM-Algorithmen sind im allgemeinen nicht echtzeitfähig oder bieten für die genannten Anwendungen keine ausreichende Performanz. Es wurde vor allem an Ursachen für häufig auftretende Tracking-Verluste geforscht. Außerdem wurde ein Benchmarking-Framework spezifiziert. • Untersuchung von Strategien zur Synchronisation von roboterübergreifenden Kartendarstellungen. Zu diesem Zweck wurden Protokolle für drahtlose Netze definiert und untersucht. Diese wurden in realen, verteilten Szenarien untersucht, da Simulationen die Realität nur ungenügend abbilden konnten. • Bewertungsschemata für die Gültigkeit von Sensorinformationen im Hinblick auf deren Alter, die Sensoreigenschaften, die Dynamik des Systems usw. die Qualitätsbewertung der Sensordaten bildet einen Schlüssel für die dynamische Integration dieser Informationen. Hierfür wurde ein Beschreibungsformalismus entwickelt und eine Algebra entworfen, die einen Abgleich zwischen den konkreten Fehlerzuständen des Sensors und dem Toleranzrahmen der Anwendung ermöglicht. • Erweiterung bestehender abstrakter Fehlertoleranzmechanismen auf die unterschiedlichen Aktoriken. Die in (3) entwickelten Methoden wurden genutzt, um für die Aktoren eine online-Bewertung der Operationsgüte umzusetzen. Dafür wurden Fehler der Aktorik über nicht-parametrische Verteilungsfunktionen modelliert und mit der gegenwärtigen Sensorqualität evaluiert. • Verfahren zum beschleunigten Zugriff auf Datenbanken durch spezielle Hardware, um die hohen Datenvolumens hinsichtlich der vorhandenen Sensorik (Video, Laser, IR, 3D-Bilder, etc.) zu bewältigen.

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