Bei der Navigation des Roboters in einer komplexen Umgebung kann es immer wieder zur Kollision mit Umgebungshindernissen kommen, s. z.B. Video In the maze 3. Um diese zu vermeiden, muss der Roboter über eine Karte seiner Umgebung verfügen, so dass er die Position der Hindernisse kennt und dann seinen Weg entsprechend planen kann. Aufgabe ist es nun, allein aus den zurückgelesenen Radgeschwindigkeiten eine solche Karte zu erstellen. Die aktuellen Umdrehungsgeschwindigkeiten der Räder werden aller 100 mS ermittelt und daraus kann die Änderung der Position des Roboters mit einiger Genauigkeit ermittelt werden (Odometrie). Allerdings summieren sich die Fehler schon noch kurzer Zeit auf, so dass Korrekturen vorgenommen werden müssen. Dazu dienen die Kollisionen mit den Hindernissen, die ja ortsfest sind. Diese können folglich wie feste Landmarken betrachtet werden.
Zur Kartierung des freien Raumes führen wir ein System
virtueller Landmarken mit einer selbstbestimmten Topologie (Verbindungsstruktur)
ein. Als virtuelle Landmarken bezeichnen wir eine Menge M = r1 ... rn von
Punkten im Raum, die diesen strukturieren. Die Landmarken sollen den (freien)
Raum repräsentieren, müssen aber nicht gleichmäßig dicht uber
diesen verteilt sein. Eine Konzentration von Landmarken an kritischen Stellen
kann einer optimalen Navigation dienlich sein. In jedem Fall ist immer ein
Kompromiß zwischen der G¨ute der Repr¨asentation (Zahl der Landmarken) und dem
Aufwand (Speicherplatz, Zeit f¨ur Positionierung der Landmarken) zu finden.
Landmarkenverfahren dienen dem adaptiven Erwerb eines Modells des freien Raumes
und sind besonders dann hilfreich, wenn der AR zun¨achst keinerlei Wissen ¨ uber
den Raum hat und sich erst in einer explorativen Phase dieses Wissen
verschaffen muß. Das kann so aussehen, dass von einer zuf¨alligen oder
heuristischen Initialisierung der Landmarken ausgehend, die Positionen der
Landmarken inkrementell mit den einkommenden Positionsmeldungen des AR
verbessert werden.
Dafür sind Verfahren des Wettbewerbslernens gut geeignet, s. dazu die.Methode des growing neural gas u.a. Diese Methoden sind gut ausgearbeitet und haben sich in einer Vielzahl von Aufgabenstellungen bewährt.
Aufgaben:
Aufgabe ist es nun, ein solches Verfahren zu implementieren und dann die Odometriefehler durch die festen Landmarken zu verringern. Schließlich kann auf der Grundlage der Karte noch eine kollisionsfreie Navigation geplant werden.
Analog zu 1. aber Korrektur der Odometriefehler mit Hilfe der Kamerainformation.