Virtuelle 2D-Scans - ein Verfahren zur echtzeitfähigen Roboternavigation mit dreidimensionalen Umgebungsdaten

In dieser Arbeit wird das neue Verfahren der virtuellen 2D-Scans eingeführt. Ziel dieses Verfahrens ist die echtzeitfähige Integration von dreidimensionalen Umgebungsdaten in die Systeme zur Navigation autonomer Roboter. Im Anschluss an die Beschreibung des Verfahrens folgt eine umfangreiche experimentelle Untersuchung in unterschiedlichen realen, anwendungsnahen Szenarien. In der Robotik-Forschung sind eine große Zahl von zweidimensionalen Verfahren und Algorithmen entwickelt worden, mit denen Navigationsaufgaben moderner Serviceroboter gelöst werden können. Diese Navigationssysteme basieren unter anderem auf zweidimensionalen Verfahren zur Lokalisation und zum SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) sowie zur Hinderniserkennung und Bahnplanung. Durch den vermehrten Einsatz mobiler, radgeführter Systeme in komplexen, realen Umgebungen, werden zusätzlich 3D-Sensoren zur Lösung der Navigationsaufgaben benötigt. Im Unterschied zu andern Ansätzen, in denen alle aufgenommen dreidimensionalen Umgebungsdaten mit neuen 3D-Navigationsverfahren bearbeitet werden, ist das Ziel der hier eingeführten virtuellen 2D-Scans die Verarbeitung von 3D-Sensordaten mit bestehenden 2D-Navigationsalgorithmen in Echtzeit. Das Verfahren lehnt sich an die aus der Verhaltensbiologie und Psychologie bekannten Phänomene der Reizfilterung und selektiven Wahrnehmung an. Bei diesen von Tieren und Menschen angewendeten Methoden, handelt es sich um eine Reduzierung der aus der Umgebung aufgenommenen Informationsflut auf ein geringes Maß, das vom Gehirn verarbeitet werden kann. Die technische Umsetzung dieses Prinzips geschieht im Verfahren der virtuellen 2D-Scans durch eine massive Reduzierung der 3D-Messpunkte. Durch spezielle Algorithmen und Heuristiken erfolgt diese Reduzierung ohne den Verlust von für die Navigation relevanten Informationen. Zusätzlich leistet diese Arbeit einen Beitrag zur experimentellen Robotik, indem sie Navigationssysteme auf Basis von 3D-Laserscannern und 3D-Kameras im Zusammenspiel mit realen Robotik-Demonstratoren und ersten kommerziellen Anwendungen zeigt.