Diskussion:Simultaneous Localization and Mapping
Diese Seite benötigt eine größere Verbesserung, hier würde ich gerne einen Vorschlag entwickeln. --FooTheBar 23:21, 18. Jan. 2012 (CET)
Aufgabenstellung:
Eine der grundlegenden Fähigkeiten eines mobilen Roboters besteht darin, zu wissen, wie seine Umgebung aussieht und wo er sich befindet. Ist eine Karte der Umgebung vorhanden, kann sich ein Roboter mit Hilfe seiner Sensoren wie Ultraschall oder Lidar darin positionieren. Ist die absolute Position des Roboters bekannt, kann eine Karte aufgebaut werden. Dabei misst der Roboter die relative Position möglicher Hindernisse zu ihm und kann mit seiner bekannten Position dann die absolute Position der Hindernisse bestimmen, die dann in die Karte eingetragen wird.
SLAM ist somit ein Henne-Ei-Problem, da weder die Karte noch die Position bekannt ist, sondern gleichzeitig geschätzt werden sollen.
Anwendung:
Für die meisten Einsatzorte von mobilen Robotern gibt es keine Karten und auch keine Möglichkeit die absolute Position z.B. über GPS zu schätzen. Ohne SLAM müsste vor dem Einsatz eine Karte aufwändig erstellt werden, was den Einsatz verzögert und verteuert. Daher ist es wichtig, dass ein Roboter in der Lage ist, autonom eine neue Umgebung zu erkunden und eine Karte zu erstellen, die er dann später zur Navigation nutzen kann.
Die SLAM-Methode ist ein aktives Forschungsgebiet innerhalb der Robotik, welches weltweit von zahlreichen Forschergruppen bearbeitet wird.
Ansätze:
Es gibt viele verschiedene Ansätze, wobei es grundlegende Ähnlichkeiten gibt. Da ein Roboter normalerweise nur einen Teil der Umgebung sehen kann, wird die Karte inkrementell aufgebaut: Zunächst ist keine Karte vorhanden und die Position des Roboters definiert den Ursprung seines Koordinatensystems. Damit ist trivialerweise die absolute Position des Roboters bekannt und die erste Messung der Umgebung kann direkt in die Karte eingetragen werden. Danach bewegt sich der Roboter und misst erneut seine Umgebung. Wenn sich der Roboter nicht zu weit bewegt hat, wird er einen Teil der schon bekannten Umgebung erneut, aber auch einen bisher unbekannten Bereich zum ersten Mal vermessen. Aus der Überlappung der neuen Messung mit der bisherigen Karte kann die Bewegung des Roboters berechnet werden, so dass wieder die absolute Position bekannt ist und damit auch die neue Messung in die Karte integriert werden. Somit kann die Karte inkrementell erweitert werden, bis das gesamte Gebiet vermessen ist.
Da die Bestimmung der Bewegung des Roboters zwischen zwei Messungen aber nie exakt ist, wird die berechnete Position des Roboters von der wahren immer weiter abweichen, so dass auch die Qualität der Karte abnimmt.
Defekte Weblinks
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- http://plum.eecs.jacobs-university.de/download/ras2007.pdf
- Netzwerk-Fehler (7) andere Artikel, gleiche Domain
- http://www.cs.princeton.edu/~bjbrown/iccv05_course/
- Vielleicht ist eine archivierte Version geeignet: archive.org