NoStrandAMust - Bodeninteraktionsmodelle zur Erhöhung des Autonomiegrades mobiler Explorations-Robotersysteme

Abstract

Bei NoStrandAMust handelt es sich um ein Vorhaben mit dem Ziel, die Bodeninteraktion von unterschiedlichen Robotern experimentell zu untersuchen und mittels KI-Methoden Modelle für die Interaktion zu generieren. Diese Modelle wurden in eine Simulation integriert, um in der Simulation passende Verhaltensvorhersagen auf unterschiedlichen Untergründen generieren zu können. Die Simulation wurde als interne Simulation in die Robotersteuerung integriert. Dies ermöglichte einen Abgleich des realen mit dem simulierten Verhalten. Dabei wird für die Simulation ein Untergrund (z. B. Sand) angenommen. Wenn dann die Differenz zwischen Simulation und realem Verhalten außerhalb einer modellierten Varianz liegt, weiß der Roboter das sich der Untergrund verändert hat und kann seine Verhalten, Umgebungskarte und Wegplanung entsprechend anpassen. Durch diese Fähigkeiten kann die Autonomie der Roboter erhöht werden, da diese rechtzeitig feststellen können, wenn sie auf kritische Untergrundeigenschaften stoßen, wo eine Gefährdung besteht wie beispielsweise festzufahren oder die Antriebe zu überlasten. Die entwickelten Methoden können Simulationsmodelle rein auf Basis der Robotersensoren erzeugen. Dadurch können auch zur Laufzeit Modelle von unbekannten Untergründen erstellt werden. Mithilfe der neuen Modelle könnten die Roboter in Zukunft in Simulation testen, ob in der neuen Umgebung sicher manövriert werden kann.