Inhaltsangabe: Einleitung: Die fortschreitende Automatisierung hat eine ganze Reihe von Industrierobotern hervorgebracht. Diese k nnen ohne weitere Hilfe fest vorgegebene Aufgaben erledigen. In der Regel sind sie allerdings noch nicht in der Lage, eigenst ndige Entscheidungen zu treffen oder auf mehr als triviale Ereignisse zu reagieren. Autonome Roboter hingegen k nnen sich ver nderten Gegebenheiten anpassen, da sie auf Basis eingehender Informationen selbst ndig neue L sungs-Strategien entwickeln. Damit dies zu einer sinnvollen T tigkeit f hrt, mu da System ber eine breite Informationsbasis verf gen. Es sind dazu eine Reihe von Problemstellungen zu l sen. Der Schwerpunkt dieser Arbeit liegt auf der Driftkompensation und der Selbstlokalisation, die im Bereich der autonomen mobilen Roboter, neben der Navigation, die zentrale Aufgabenstellung widerspiegelt. W hrend die Navigation die Planungsebene darstellt, sorgt die Lokalisation f r die geeignete Datenbasis. In erstgenannter werden sowohl kosteng nstigste Wege f r die Zwischenziele geplant als auch f r eine elementare Hindernis-Vermeidung gesorgt. Der Roboter mu zu jedem Zeitpunkt der Planungsphase seine Position wissen, um einen optimalen Pfad generieren zu k nnen. Die Lokalisation wiederum spaltet sich in die beiden Teile der globalen Lokalisation und der Driftkompensation. Letztere geht von einer bekannten Startposition aus, w hrend erstere darauf verzichtet und ohne jegliches Vorwissen die Position ermittelt. Da im allgemeinen die Startposition des Roboters bekannt ist, beschr nkt sich diese Arbeit auf das Problem der Driftkompensation, die beispielsweise durch ein geeignetes Fehlermodell gel st werden kann. Ein weiterer Ansatz ist die Einbeziehung der jeweiligen Umgebungsdaten. Die Datenerhebung kann dabei durch die verschiedensten Sensoren stattfinden. Die so erhobenen Daten werden mit einem Modell der Umwelt verglichen. Dieses Umweltmodell kann beispielsweise als CAD-Zeichnung vorliegen. Alle genauer
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