Diskussion:Lokalisierung (Robotik)

Inertialsystem

moien, ich bin absolut kein experte in dem gebiet, aber gibt es hier nicht auch so etwas wie ein "Inertialsystem" mit dem der roboter intern rechnen kann zusätzlich zur odometrie und somit auch eine gewisse strecke/zeit ohne soll-istwert abgleich auskommen kann? also zum beispiel im fall von falschen sensordaten oder ausfall der sensorik? dieses wird sicherlich nicht lange funktionieren und die fehler und damit abweichungen zunehmen, aber man könnte damit sicherlich etwas überbrücken. wird sowas angewendet? grüße, --Andreas -horn- Hornig 13:02, 1. Sep. 2009 (CEST)

Genau dafür ist eigentlich die Odometrie gedacht. Zusätzlich können natürlich auch noch Beschleunigungssensoren und/oder ein Kompass zur Anwendung kommen. Wenn man die (etwa über einen Kalman-Filter) ineinandermengt, kann man schon ein paar Meter ohne weitere Sensorik fahren. Aber bei allen Sensorsystemen, die keinen Soll-/Istwert-Abgleich machen ist eben das Problem, dass sich Fehler aufaddieren und damit nach einer gewissen Zeit/Strecke beliebig groß werden.

Notizen

Es fehlen:

1. Kapitel zur gebräuchlichen Sensorik (inkl. Sensorfusion?)
   • idiothetisch oder allothetisch
2. Kapitel zur Positionsrepräsentation (Probabilistik, Partikel-Filter, Kalman-Filter, ...)
3. Erste Grafik als Metapher für Lokalisation
   • Serviceroboter?
   • Probabilistische Posenrepräsentation?
4. Beispielgrafiken zur Erläuterung
5. Abriss gegenwärtiger Forschung
6. Einsatzgebiete
   • Servicerobotik/mobile Robotik
   • Automotive
   • Indoor/Outdoor
   • mit konkreten Beispiele? DARPA-Challanges?
7. Kartenrepräsentation
   • metrisch oder topological
8. Implementierungen
9. Markov-Lokalisierung / Sequenzielle Monte-Carlo-Methode
10. Multi-Roboter-Lokalisierung
11. Kalman-Filter / Partikel-Filter

norro ^wdw 18:25, 16. Sep. 2009 (CEST)