Footnote:
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Description:
Bereits Jahre bevor selbstfahrende Autos ein aktives Forschungsgebiet wurden, haben sich Roboter von statischen Maschinen, welche repetitiven Aufgaben an Fließbändern erledigen, hin zu mobilen Robotern entwickelt, welche in für Menschen gemachten Umgebungen vielfältige Aufgaben erledigen. Eine wichtige Fähigkeit eines mobilen Roboters ist es sich in seiner Umgebung zu lokalisieren. Bewegt sich der Roboter im Freien, kann er mittels des Global Positioning System (GPS) lokalisiert werden. Befindet sich der Roboter jedoch in engen städtischen Umgebungen oder in Gebäuden, so muss der Roboter relativ zu einer Karte der Umgebung lokalisiert werden. In dieser Arbeit werden verschiedene Methoden zur Lokalisierung und Kartierung mittels mobiler Roboter vorgestellt. Zuerst präsentieren wir eine Methode, um einen Roboter auf einer Graph-basierten Karte, wie sie beispielsweise von OpenStreetMap kommt, zu lokalisieren. Hierzu ist der Roboter mit einer Radodometrie sowie einem 3D Laserscanner ausgestattet. Zur Lokalisierung verwenden wir einen Partikelfilter, welcher die Radodometrie nutzt um die Bewegung des Roboters zwischen zwei Scans zu schätzen und die Partikel zu verschieben. Die 3D Scans werden in eine 2D Repräsentation überführt und anschließend verwendet um Straßen in der Umgebung zu erkennen. Diese Repräentation wird mittels eines Feature-basierten Boostings in Bereiche, welche Straße repräsentieren und solche, die andere Umgebung zeigen, eingeteilt. In unseren Experimenten zeigen wir, dass dieses Verfahren anderen modernen Methoden zur Lokalisierung auf OpenStreetMap-Karten überlegen ist, da es nicht notwendig ist, dass der Roboter auf den Straßen fährt. Die Lokalisierung auf öffentlich zugänglichen OpenStreetMap-Karten erlaubt es dem Roboter zuvor ungesehene Bereiche zu besuchen und sich dort zu lokalisieren - ohne dass vorher eine Karte erzeugt werden muss. Nicht immer ist es ausreichend sich auf einer Graph-basierten Repräsentation des Straßennetzwerkes zu lokalisieren, da dieses nur den groben Verlauf der ...