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Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Lokalisierung eines mobilen Objekts in einer Umgebung gemäß dem Anspruch 1. Die Erfindung betrifft ferner ein mobiles Objekt mit einer elektronischen Einrichtung, die zur Ausführung eines solchen Verfahrens eingerichtet ist, gemäß dem Anspruch 8.
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Die Erfindung ermöglicht insbesondere die Lokalisierung von mobilen Robotern oder Kraftfahrzeugen in deren Arbeitsumgebungen. Die Erfindung kann insbesondere in Fahrerassistenzsystemen eingesetzt werden.
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Die Lokalisierungsaufgabe wurde bei bisherigen Verfahren gelöst, indem aus mehreren bekannten Kameraposen durch Triangulation von Lichtstrahlen Tiefendaten extrahiert wurden. Eine andere Möglichkeit zur Posenbestimmung von mobilen Robotern besteht darin, aus Kamerabildern eine Menge von künstlichen Landmarken zu extrahieren, deren Positionen bekannt sind. Vorgeschlagen wurden auch sogenannte „time of flight” Systeme.
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Die bisher vorgeschlagenen Lösungen für die Lokalisierungsaufgabe haben verschiedene Nachteile. Triangulationsverfahren sind mathematisch relativ aufwendig, was in der Praxis zu hohen Rechenzeiten führt. Bei Lokalisierungsalgorithmen, die Landmarken erfordern, muss die Umgebung der Roboter mit den künstlichen Landmarken versehen sein, das heißt die Umgebung muss stets künstlich verändert werden. Dies ist ebenfalls zeit- und kostenaufwendig und, je nach Art der Umgebung, unter Umständen technisch schwer realisierbar. Die „time of flight” Systeme sind derzeit sehr teuer.
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Der Erfindung liegt daher die Aufgabe zugrunde, ein einfach und kostengünstig zu realisierendes Verfahren zu Lokalisierung eines mobilen Objekts in einer Umgebung anzugeben, sowie ein mobiles Objekt dafür.
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Diese Aufgabe wird durch die in den Ansprüchen 1 und 8 angegebene Erfindung gelöst. Die Unteransprüche geben vorteilhafte Ausgestaltungen der Erfindung an.
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Die Erfindung ermöglicht ein Selbstlokalisieren eines mobilen Objekts in einer Umgebung, die gegebenenfalls sogar autark in dem mobilen Objekt erfolgen kann, auf der Basis eines hybriden Umgebungsmodells, das in Form von vorhandenen Umgebungsmodelldaten vorhandene Beobachtungsdaten mit vorhandenen Positionsdaten verknüpft. Die vorhandenen Beobachtungsdaten modellieren dabei die reale Umgebung mittels bei der Erstellung der Umgebungsmodelldaten durch den Erfassungssensor erzeugter aktueller Beobachtungsdaten, die eine Identifikation bestimmter charakteristischer Elemente der Umgebung erlauben. Die für die Lokalisierung von dem mobilen Objekt erfassten aktuellen Beobachtungsdaten werden dann mit den vorhandenen Beobachtungsdaten „gematcht”, d. h. abgeglichen. Aus den mit den gematchten vorhandene Beobachtungsdaten verknüpften vorhandenen Positionsdaten kann dann unter zusätzlicher Heranziehung der jeweiligen Erfassungsrichtungen bei der Erfassung der aktuellen Beobachtungsdaten die Pose des mobilen Objekts, je nach Bedarf, teilweise oder vollständig bestimmt werden kann. Als Pose sei dabei die in der Robotik übliche Definition verwendet, nach der die Pose die Kombination von Position und Orientierung eines Objekts ist (entsprechend DIN 8373). Durch Erfassen einer Mehrzahl von aktuellen Beobachtungsdaten in verschiedenen Erfassungsrichtungen von demselben am mobilen Objekt angeordneten Erfassungssensor oder ggf. mehrerer Erfassungssensoren aus kann sozusagen ein inverses Stereosehen ermöglicht werden, das eine eindeutige und nur wenig rechenaufwendige Positions- und/oder Orientierungsbestimmung des mobilen Objekts erlaubt.
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Die Erfassung der aktuellen Beobachtungsdaten kann mittels eines einzigen an dem mobilen Objekt angeordneten Erfassungssensors oder durch mehrere an dem mobilen Objekt angeordnete Erfassungssensoren erfolgen. Der Erfassungssensor bzw. die Erfassungssensoren können fest oder beweglich, d. h. willkürlich verschwenkbar, an dem mobilen Objekt angeordnet sein. Vorteilhaft können als Erfassungssensor solche Sensoren eingesetzt werden, die eine Erfassung der Umgebung in verschiedenen Erfassungsrichtungen auch ohne Verschwenken erlauben, wie z. B. eine Kamera. In diesem Fall erfolgt die Erfassung der realen Umgebung in den verschiedenen Erfassungsrichtungen durch sog. Sehstrahlen der Kamera, d. h. Lichtstrahlen aus der Umgebung, die aus verschiedenen Richtungen auf die Kamera treffen, die den umgekehrten Erfassungsrichtungen entsprechen.
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Die aktuellen Beobachtungsdaten können in einem oder in mehreren Erfassungsschritten, z. B. nacheinander, aufgenommen werden. Im Falle einer Kamera als Erfassungssensor kann bereits ein von der Kamera aufgenommenes Bild die erforderlichen aktuellen Beobachtungsdaten in den verschiedenen Erfassungsrichtungen beinhalten.
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Die Erfindung hat den Vorteil, dass mobile Objekte, zum Beispiel mobile Roboter, in deren Arbeitsumgebung mit geringem Aufwand lokalisiert werden können. Es ist keine besondere Präparation der Umgebung erforderlich, insbesondere kann auf künstliche Landmarken oder auf eine aufwendige Instrumentierung verzichtet werden. Ein weiterer Vorteil ist, dass der Arbeitsraum des mobilen Objekts nicht durch künstliche Gegenstände, das heißt Landmarken, verkleinert wird. Das Verfahren erlaubt somit eine sehr effiziente Lokalisierung des mobilen Objekts.
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Die eigentliche Selbstlokalisierung des mobilen Objekts in der Umgebung kann durch Ausführung des Verfahrens autark in dem mobilen Objekt erfolgen. Alternativ kann ein Teil der Verfahrensschritte oder, mit Ausnahme der Erfassung der aktuellen Beobachtungsdaten, auch alle übrigen Verfahrensschritte an einer entfernt angeordneten Rechnerstation ausgeführt werden. Entsprechend können die vorhandenen Umgebungsmodelldaten in dem mobilen Objekt oder in der entfernt angeordneten Rechnerstation angeordnet sein. Das mobile Objekt kann mit der entfernt angeordneten Rechnerstation beispielsweise über eine Funk-Datenübertragungsstrecke in Verbindung stehen.
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Die vorhandenen Umgebungsmodelldaten beinhalten damit neben den vorhandenen Beobachtungsdaten noch Tiefendaten in Form der Positionsdaten, die mit den vorhandenen Beobachtungsdaten verknüpft sind. Die Tiefendaten können beispielsweise als Abstandswert zu definierten Positionen in der Umgebung oder direkt als Koordinaten eines die Umgebung überspannenden Koordinatensystems ausgestaltet sein. Die Koordinaten geben dann die Position des jeweiligen charakteristischen Elements der Umgebung an, für das die zugeordneten vorhandenen Beobachtungsdaten gespeichert sind. Die vorhandenen Beobachtungsdaten können zum Beispiel mit einer Kamera erfasste Daten sein, zum Beispiel in Form von Farb- oder Grauwerten eines bestimmten Umgebungsausschnitts, oder daraus z. B. durch Ableitung oder Gradientenbildung bestimmte Werte.
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Das mobile Objekt kann zum Beispiel ein in einer Arbeitsumgebung befindlicher mobiler Roboter sein, z. B. ein fahrerloses Transportsystem. Das mobile Objekt kann z. B. auch ein Kraftfahrzeug für den Straßenverkehr sein. Das mobile Objekt kann auch eine Person sein, die eine Einheit aus dem Erfassungssensor und einer damit verbundenen elektronischen Auswerteeinrichtung in einer definierten Position zum Körper trägt.
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Das erfindungsgemäße Verfahren eignet sich sowohl für die zweidimensionale Lokalisierung, das heißt der Lokalisierung des mobilen Objekts in einer Ebene, als auch zur dreidimensionalen Lokalisierung.
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Der Erfassungssensor ist vorteilhaft verschwenkbar, insbesondere in alle Koordinatenrichtungen, an dem mobilen Objekt angebracht. Der Erfassungssensor kann auch fest an dem mobilen Objekt angeordnet sein, das heißt nicht verschwenkbar. In diesem Fall ist es vorteilhaft, den Erfassungssensor mit einem umfassenden Erfassungsbereich, zum Beispiel wenigstens 180° in Fahrtrichtung eines mobilen Objekts, auszugestalten. Hierdurch kann ein möglichst großer Winkel zwischen den Sehstrahlen ermöglicht werden, wodurch eine genaue Lokalisierung möglich wird. Der Erfassungssensor kann hierzu zum Beispiel eine Matrix von lichtempfindlichen elektronischen Bauteilen oder eine Kamera mit Weitwinkelobjektiv aufweisen. Wie erkennbar ist, können auch mehrere Erfassungssensoren vorgesehen sein, z. B. mehrere in verschiedenen Erfassungsrichtungen an dem mobilen Objekt fest angebrachte Erfassungssensoren. Vorteilhaft ist der Erfassungssensor bezüglich des mobilen Objekts justiert und kalibriert, so dass die Erfassungsrichtung einen eindeutigen Bezug zur Orientierung des mobilen Objekts hat.
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Als mittels des Erfassungssensors erfassbare charakteristische Elemente der Umgebung müssen nicht zwangsläufig nur markante Bildpunkte (sogenannte Features) extrahiert werden, sondern auch weniger markante Bildpunkte können verwendet werden. Insgesamt können die gesamten Daten verwendet werden, was einen erheblichen Informationsgewinn beinhaltet.
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Die Erfindung kann beispielsweise für die Lokalisierung mobiler Roboter in der industriellen Fertigung oder beim automatisierten Material- und Warentransport innerhalb von Fabrikhallen oder zur Lokalisierung von Kraftfahrzeugen im Kontext von Fahrerassistenzsystemen verwendet werden.
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Gemäß einer vorteilhaften Weiterbildung der Erfindung werden wenigstens drei aktuelle Beobachtungsdaten erfasst und hieraus die Position und/oder Orientierung des mobilen Objekts in der Umgebung bestimmt. Die Erfassung von wenigstens drei aktuellen Beobachtungsdaten in drei unterschiedlichen Erfassungsrichtungen erlaubt eine eindeutige Posenbestimmung. Mit weniger als drei aktuellen Beobachtungsdaten kann jedoch bereits ein Teil der Pose des mobilen Objekts bestimmt werden, wie zum Beispiel die Position des mobilen Objekts auf einem Kreis.
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Gemäß einer vorteilhaften Weiterbildung der Erfindung erfolgt die Bestimmung der Pose des mobilen Objekts durch inverses Stereosehen. Dies kann zum Beispiel durch Ermittlung des Schnittpunkts dreier Kreise, auf denen jeweils zwei der zugeordneten vorhandenen Beobachtungsdaten liegen, bestimmt werden. Hierbei kann der Radius der Kreise aus dem relativen Winkel der Erfassungsrichtungen zueinander und der Distanz zwischen den zugeordneten vorhandenen Beobachtungsdaten bestimmt werden, die aufgrund der vorhandenen Positionsdaten ermittelt werden kann.
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Gemäß einer vorteilhaften Weiterbildung der Erfindung ist der Erfassungssensor verschwenkbar an dem mobilen Objekt angeordnet. Der Erfassungssensor wird durch automatische Steuerung in die unterschiedlichen Erfassungsrichtungen, die zur Bestimmung wenigstens von Komponenten der Pose des mobilen Objekts bezüglich der Umgebung erforderlich sind, verschwenkt. Dies ermöglicht eine einfache und selbstständige Selbstlokalisierung des mobilen Objekts in der Umgebung, die autark oder durch eine externe Fernsteuerung erfolgen kann.
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Gemäß einer vorteilhaften Weiterbildung der Erfindung wird zunächst, das heißt vor der Lokalisierung eines mobilen Objekts, die vorhandenen Umgebungsmodelldaten erstellt. Hierfür bewegt sich wenigstens ein mobiles Objekt in vorgegebene Posen und/oder entlang eines vorgegebenen Wegs in der Umgebung. Mit dem Erfassungssensor und einem an dem mobilen Objekt angeordneten Hilfselement, das die Bestimmung von räumlichen Tiefendaten ermöglicht, werden die vorhandenen Beobachtungsdaten und die vorhandenen Positionsdaten für mittels des Erfassungssensors erfassbare charakteristische Elemente der Umgebung erfasst. Dies hat den Vorteil, dass mit einem einfach ausführbaren „Einlernvorgang” unter Verwendung des ohnehin vorhandenen mobilen Objekts auf kostengünstige und schnelle Weise die vorhandenen Umgebungsmodelldaten erzeugt werden kann. Hierfür sind insbesondere keine zusätzlichen, teuren Geräte erforderlich. Die Umgebungsmodelldaten müssen hierbei nur ein einziges Mal für eine bestimmte Umgebung erzeugt werden und können anschließend von einer Mehrzahl mobiler Objekte für deren Selbstlokalisierung verwendet werden.
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Hierbei sind der Erfassungssensor und das Hilfselement auf dieselbe Stelle beziehungsweise auf den denselben Bereich der Umgebung ausgerichtet. Der Erfassungssensor erzeugt dabei die vorhandenen Beobachtungsdaten. Mit dem Hilfselement wird eine Unterstützung für die Erzeugung der korrespondierenden Positionsdaten gegeben.
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Gemäß einer vorteilhaften Weiterbildung der Erfindung werden die Positionsdaten des jeweiligen charakteristischen Elements der Umgebung aus den Tiefendaten, der jeweiligen Erfassungsrichtung des Erfassungssensors und der jeweiligen Position des mobilen Objekts in der Umgebung bestimmt, gegebenenfalls unter Berücksichtigung der geometrischen Beziehungen zwischen den Anbringungspositionen des Erfassungssensors und des Hilfselements an dem mobilen Objekt. Abhängig von den geometrischen Beziehungen werden die zwischen dem Erfassungssensor und dem Hilfselement vorhandenen Transformationen berücksichtigt.
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Der Erfassungssensor kann unterschiedlich realisiert sein und insbesondere zur Erfassung unterschiedlicher physikalischer Größen ausgebildet sein.
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Grundsätzlich können alle physikalischen Größen erfasst werden, die einer richtungsbezogenen Signalerfassung zugänglich sind, wie zum Beispiel optische, akustische und thermische Signale. So kann der Erfassungssensor beispielsweise einen Ultraschallabstandssensor oder eine Radarantenne umfassen. Vorteilhaft ist auch die Ausbildung des Umgebungssensors in Form einer Kamera, wobei der Umgebungssensor als Farb- oder schwarz/weiß Kamera oder als Thermographiekamera ausgebildet sein kann. Vorteilhaft ist es auch, den Erfassungssensor als Kombination verschiedener Einzelsensoren, wie zum Beispiel einer schwarz/weiß Kamera mit Ultraschallabstandssensor, auszubilden. Die Verwendung einer Kamera hat den Vorteil, dass die zuvor erwähnten Sehstrahlen softwaregesteuert aus dem Kamerabild abgeleitet werden können, so dass für die Erfassung der realen Umgebung in verschiedenen Erfassungsrichtungen kein Verschwenken notwendig ist. Hierdurch kann der Aufwand für die erforderlichen mechanischen Komponenten gering gehalten werden.
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Gemäß einer vorteilhaften Weiterbildung der Erfindung ist das Hilfselement ein Markierungssender. Der Markierungssender kann z. B. ein Lichtsender sein, wie z. B. ein Linienlaser oder ein Bildprojektor.
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Gemäß einer vorteilhaften Weiterbildung der Erfindung ist das Hilfselement ein zweiter Sensor, d. h. ein passives Hilfselement. Der zweite Sensor kann z. B. eine zweite Kamera oder ein Laserscanner sein.
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Gemäß einer vorteilhaften Weiterbildung der Erfindung ist vorgesehen, dass der Erfassungssensor eine Kamera und das Hilfselement ein Lichtsender ist. Zur Erzeugung der Positionsdaten werden mit der Kamera wenigstens zwei Bilder einer Erfassungsrichtung aufgenommen. Hierbei werden wenigstens ein Kamerabild mit eingeschaltetem Lichtsender und wenigstens ein Kamerabild mit ausgeschaltetem Lichtsender aufgenommen. Zur Positionsdaten-Erzeugung werden kann die Kamerastrahlen mit der Ebene des vom Lichtsender projizierten Bilds geschnitten. Im Falle eines Linienlasers als Lichtsender repräsentiert auch die vom Linienlaser projizierte Linie aus mathematischer Sicht eine Ebene.
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Die Erfindung betrifft ferner ein mobiles Objekt mit einer elektronischen Einrichtung, die zur Ausführung eines Verfahrens der zuvor beschriebenen Art eingerichtet ist. Die elektronische Einrichtung kann beispielsweise eine entsprechende Software-Programmierung aufweisen, durch die das Verfahren ausgeführt werden kann.
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Gemäß einer vorteilhaften Weiterbildung der Erfindung ist die elektronische Einrichtung zur automatischen Einstellung des Erfassungssensors in die unterschiedlichen Erfassungsrichtungen, die zur Bestimmung wenigstens von Komponenten der Pose des mobilen Objekts bezüglich der Umgebung erforderlich sind, eingerichtet. Hierdurch kann die elektronische Einrichtung mittels selbständigem Verschwenken des Erfassungssensors die erforderlichen Daten, nämlich die Mehrzahl von aktuellen Beobachtungsdaten, sammeln, die für eine Lokalisierung notwendig sind.
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Die Erfindung wird nachfolgend anhand von Ausführungsbeispielen unter Verwendung von Zeichnungen näher erläutert.
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Es zeigen:
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1 – ein mobiles Objekt in einer Umgebung in Draufsicht und
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2 – einen Ausschnitt von 1 und
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3 – ein mobiles Objekt in der Umgebung in perspektivischer Ansicht und
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4 – Möglichkeiten des „Matchings” und
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5 – die Erstellung eines Umgebungsmodells.
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In den Figuren werden gleiche Bezugszeichen für einander entsprechende Elemente verwendet.
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Die 1 zeigt als mobiles Objekt beispielhaft einen mobilen Roboter 1 in einer Umgebung 2. Die Umgebung 2 sei durch eine Umgrenzung 3 begrenzt. Die Umgrenzung 3 kann zum Beispiel die Wand eines Gebäudes sein. Die Umgrenzung 3 ist in den 1 und 2 mit einer durchgezogenen und einer gestrichelten Linie wiedergegeben. Hierdurch seien einerseits die Lage der Umgrenzung 3 (durchgezogene Linie) und andererseits besondere charakteristische Elemente in der Umgrenzung (gestrichelte Linie) dargestellt. Dies entspricht in den vorhandenen Umgebungsmodelldaten den vorhandenen Positionsdaten und den vorhandenen Beobachtungsdaten.
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Der mobile Roboter 1 weist als Erfassungssensor eine Kamera 4 auf, die fest angeordnet ist. Die Kamera 4 ist bezüglich eines Kamera-bezogenen Koordinatensystems 5 kalibriert.
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Beispielhaft sei angenommen, dass mittels der Kamera 4 aktuelle Beobachtungsdaten in drei Erfassungsrichtungen 6, 7, 8 erfasst werden. Die jeweiligen Punkte an der Umgrenzung 3, die sich mit den Erfassungsrichtungen 6, 7, 8 schneiden, sind als Punkte 10, 11, 12 wiedergegeben. Die Erfassungsrichtungen 6, 7, 8 entsprechen Sehstrahlen des jeweils aufgenommenen Kamerabilds.
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Die 2 zeigt den für die Durchführung der Lokalisierung des mobilen Roboters 1 relevanten Ausschnitt der Umgebung 2 in vergrößerter Darstellung. Erkennbar ist wiederum das Koordinatensystem 5, die Erfassungsrichtungen 6, 7, 8 und die an der Umgrenzung 3 erfassten Punkte 10, 11, 12. Zunächst werden die von der Kamera 4 in den Erfassungsrichtungen 6, 7, 8 aufgenommenen aktuellen Beobachtungsdaten mit in den vorhandenen Beobachtungsdaten verglichen. Es werden die vorhandenen Beobachtungsdaten mit der höchsten Wahrscheinlichkeit der Übereinstimmung mit den erfassten aktuellen Beobachtungsdaten selektiert. Dieser Vorgang wird auch als „Matching” bezeichnet. Die hierbei selektierten Datensätze aus den Umgebungsmodelldaten werden dann für die Lokalisierung herangezogen. Hierbei werden die den selektierten vorhandenen Beobachtungsdaten zugeordneten Positionsinformationen und die bezüglich des Koordinatensystems 5 bestimmten Erfassungsrichtungen in Form von Sehstrahlwinkeln φ1, φ2, φ3 verwendet, um drei Kreise 20, 21, 22 zu bestimmen. Jeder Kreis schneidet dabei zwei der Punkte 10, 11, 12 sowie jeweils den Ursprung des Koordinatensystems 5. Die Mittelpunkte und Radien der Kreise 20, 21, 22 errechnen sich dabei aus dem relativen Winkel φ1, φ2, φ3 der Erfassungsrichtungen 6, 7, 8 und der Distanz zwischen den Punkten 10, 11, 12. Hieraus wird dann die Position des mobilen Roboters 1 sowie deren Orientierung in der Umgebung 2 bestimmt.
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Mit drei gefundenen Punktkorrespondenzen gemäß den 1 und 2 kann die exakte Pose berechnet werden. Im Falle zweier gegebener Punktkorrespondenzen befindet sich der Roboter 1 auf einem Kreis, der zwei der Punkte 10, 11, 12 schneidet und dessen Radius aus der euklidischen Distanz der Punkte 10, 11, 12 zueinander beziehungsweise aus dem relativen Winkel zwischen zwei der Erfassungsrichtungen 6, 7, 8 resultiert.
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In dem Beispiel gemäß 3 ist ein Roboter 1 in einer Umgebung dargestellt, bei der als Umgrenzung eine Wand 3 vorhanden ist. Die Wand 3 weist eine Vielzahl von charakteristischen Elementen auf, wie zum Beispiel Türen, an der Hand aufgehängte Bilder oder in unterschiedlichen Winkeln verlaufende Wandabschnitte. Im dargestellten Beispiel sei angenommen, dass der Roboter 1 mit einer Zeilenkamera 4 ausgestattet ist, die eine Erfassung der Umgebung in nur einer Ebene erlaubt. Beispielsweise ist ein Erfassungsbereich 31 vorgesehen, dessen Mitte die Erfassungsrichtung 6 bestimmt. In der 3 ist oberhalb der Wand 3 beispielhaft der von der Zeilenkamera 4 erfassbare Teil 30 der Wand 3 dargestellt. Angenommen sei, dass hiervon ein Ausschnitt 32 erfasst wird. Dieser erfasste Ausschnitt 32 wird in einem Vergleichsschritt 33 mit den vorhandenen Beobachtungsdaten aus den vorhandenen Umgebungsmodelldaten verglichen. Bei einer bestimmten Wahrscheinlichkeit der Übereinstimmung wird erkannt, dass der Abschnitt 32 erfasst worden ist. Für diesen Abschnitt 32 werden die in den vorhandenen Umgebungsmodelldaten zu diesem Abschnitt 32 gespeicherten Vorhandenen Positionsdaten für die Positionsbestimmung herangezogen.
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4 zeigt beispielhaft den mobilen Roboter 1, der mit einer zweidimensionalen Kamera 4 ausgestattet ist. Die Kamera 4 hat einen Erfassungsbereich 40, mit dem zum Beispiel ein Bild 41 aufgenommen werden kann.
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Die 4 zeigt Möglichkeiten zum Matchen der jeweils zuzuordnenden Datensätze der vorhandenen Beobachtungsdaten zum erfassten aktuellen Beobachtungsdatum. Je nach Position und Orientierung des mobilen Roboters 1 kann der erfasste Ausschnitt der Wand 3 gestreckt oder gestaucht erscheinen. Es ist auch möglich, dass der Roboter 1, der in der 4 zusätzlich in den Posen 42, 43, 44 wiedergegeben ist, die Umgebung mit einem gewissen Winkelversatz im Vergleich zur Bestimmung des Umgebungsmodells erkennt. In der Umgebung existieren jedoch affin-invariante Merkmale, die für die Lösung des Winkelversatz-Problems verwendet werden können.
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Außerdem können beispielsweise zufällig Roboterposen 1, 42, 43, 44 erzeugt werden, die potentielle Lösungen für das Matching-Problem darstellen. In diesem Fall werden nicht unbedingt affin-invariante Merkmale benötigt. Jede Lösung wird danach gewichtet, wie gut die aktuelle Beobachtung des Roboters mit den Daten des Modells an dieser Stelle übereinstimmt. Hierdurch wird die wahrscheinlichste Pose des Roboters bestimmt. Durch eine zeitliche Betrachtung von Posen können falsche Posen weitgehend ausgeschlossen werden.
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Die 5 zeigt ein Beispiel für die Generierung des Umgebungsmodells. Auf dem Roboter 1 ist sowohl eine Kamera 4 als auch als zweiter Sensor ein Linienlaser 9 montiert. Für jede Roboterpose werden zwei Bilder aufgenommen, und zwar ein Bild mit aktiviertem Linienlaser 9 und ein Bild mit inaktivem Linienlaser 9. Durch einen Schnitt der Sehstrahlen 52 mit der Laserebene 51 lassen sich Tiefendaten für eine gemeinsame Linie 50 bestimmen. Der Linienlaser 9 ist dabei in einer definierten Pose zu der Kamera 4 auf dem Roboter 1 montiert. Für die Bestimmung des Umgebungsmodells werden die geometrischen Verhältnisse zwischen dem Linienlaser 9 und der Kamera 4 in die Berechnung miteinbezogen. Hierbei werden die Tiefendaten aus dem Schnitt 50 zwischen den Kamerastrahlen 52 und der Laserebene 51 berechnet.
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ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Nicht-Patentliteratur
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