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Technisches Gebiet
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Die Erfindung betrifft die Bewegung eines mobilen Agenten in einer Umgebung bzw. eine Trajektorienplanung für die Bewegung eines mobilen Agenten. Die Erfindung betrifft weiterhin Möglichkeiten, nicht kartierte Hindernisobjekte zu erkennen und bei der Bewegung des mobilen Agenten bzw. bei der Trajektorienplanung zu berücksichtigen.
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Technischer Hintergrund
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Mobile Agenten, wie beispielsweise Roboter, insbesondere Haushaltsroboter (z.B. Rasenmähroboter oder Saugroboter), bewegen sich in ihrer Umgebung unter Berücksichtigung von bekannten Grenzen und Hindernissen. Insbesondere sehen Betriebsarten solcher mobiler Agenten vor, diese abhängig von erkannten Umgebungseigenschaften, Navigationsstrategien auszuführen, um den Arbeitsbereich entsprechend vorgegebenen Regeln zu befahren. Alternativ besteht eine Möglichkeit darin, zunächst die Umgebungseigenschaften, wie Begrenzungen und Hindernisse, mithilfe von visuellen oder taktilen Sensoren zu kartieren und anschließend vorbestimmte Navigationsstrategien durchzuführen.
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Offenbarung der Erfindung
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Erfindungsgemäß sind ein Verfahren zum Betreiben eines mobilen Agenten basierend auf Magnetfelddaten gemäß Anspruch 1 sowie eine Vorrichtung und ein mobiler Agent gemäß den nebengeordneten Ansprüchen vorgesehen.
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Gemäß einem ersten Aspekt ist ein Verfahren zum Betreiben eines mobilen Agenten, insbesondere eines Haushaltsroboters, vorgesehen, mit folgenden Schritten:
- - Bewegen des mobilen Agenten innerhalb eines Arbeitsbereichs;
- - Erfassen von Magnetfelddaten mithilfe einer Magnetfeldsensorik;
- - Erkennen einer Position mindestens eines Hindernisobjekts abhängig von den Magnetfelddaten;
- - Betreiben des mobilen Agenten abhängig von der Position des mindestens einen Hindernisobjekts.
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Betriebsstrategien für mobile Agenten können vorsehen, dass, wenn die mobilen Agenten mithilfe einer üblichen Umgebungssensorik Hindernisse auf ihren geplanten Bewegungstrajektorien wahrnehmen, diese sich um die erkannten Hindernisse herum bewegen und anschließend nach der Umfahrung ihre Navigationsstrategie bzw. das Abfahren der zuvor geplanten Bewegungstrajektorie fortsetzen. Bei Hindernissen, die nur kurzzeitig vorliegen, sind die oben skizzierten Verfahren nur bedingt anwendbar. Ein erkanntes Hindernis wird nämlich in Folge gemieden, so dass das Weiterbestehen oder Nichtvorliegen des Hindernisses gegebenenfalls nicht mehr durch die herkömmliche visuelle und taktile Umgebungssensorik festgestellt werden kann. Somit können Teile des Arbeitsbereichs unbearbeitet bleiben, obwohl kein Hindernis mehr vorhanden ist.
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Auch besteht die Möglichkeit, dass Hindernisse erkannt werden, die unter Umständen nicht für die taktilen und visuellen Sensoren sichtbar sind. Dies ist beispielsweise bei einem Rasenmähroboter der Fall, der sehr hohes Gras mäht, in dem niedrige Hindernisobjekte versteckt sind.
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Eine Idee des obigen Verfahrens besteht darin, einen mobilen Agenten mit einer Magnetfeldsensorik zu versehen, um das Vorhandensein von weich- oder hartmagnetischen Objekten in der Umgebung des mobilen Agenten zu detektieren. Somit kann während des Abfahrens von heuristisch angelegten Bewegungstrajektorien durch den mobilen Agenten eine Hinderniserkennung aktiviert sein, um zusätzlich Hindernisobjekte zu erkennen, die nicht durch die herkömmliche Umgebungssensorik basierend auf taktilen und/oder visuellen und/oder Ultraschall-, Radar- oder Lidarsensoren erfasst werden können.
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Es kann vorgesehen sein, dass das Betreiben des mobilen Agenten abhängig von der Position des Hindernisobjekts durchgeführt wird, indem während des Bewegens des mobilen Agenten innerhalb des Arbeitsbereichs die Positionen von Hindernisobjekten erfasst werden und insbesondere nach dem Beenden des Bewegen des mobilen Agenten innerhalb des Arbeitsbereichs eine Hindernisobjekttrajektorie abhängig von den Positionen von erfassten Hindernisobjekten bestimmt wird und insbesondere abgefahren wird.
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Die Position und gegebenenfalls die Art der erkannten Hindernisobjekte werden aufgezeichnet und zu vorbestimmten Zeitpunkten wieder angefahren, um festzustellen, ob die Hindernisse noch vorliegen oder mittlerweile entfernt worden sind. Zum Abfahren der Positionen der detektierten Hindernisobjekte kann entweder ein herkömmliches Trajektorienplanungsverfahren verwendet werden, wenn die Anzahl der Hindernisse gering ist, oder vorgegebene Heuristiken angewendet werden, um bei einer hohen Anzahl von Hindernisobjekten eine Abfolge der optimalen Anfahrten an die Hindernispositionen zu ermitteln. Dadurch kann erreicht werden, dass auch bei nur zeitweilig vorliegenden Hindernissen der mobile Agent den gesamten Arbeitsbereich homogen bearbeiten kann.
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Magnetfeldsensoren werden in mobilen Agenten derzeit zur Korrektur der Posenangabe, insbesondere der Orientierung des mobilen Agenten, genutzt. Magnetfeldsensoren können entsprechend obigen Verfahren auch zur Hinderniserkennung genutzt werden, wobei bei entsprechender Empfindlichkeit des Magnetfeldsensors eine Variation einer Magnetfeldstärke verwendet werden, um die Entfernung zu einem Hindernisobjekt in der Umgebung des mobilen Agenten zu bestimmen. Magnetfeldsensoren eignen sich insbesondere zum Erkennen von magnetischen Hindernissen, die durch die herkömmlichen Umgebungssensoren des mobilen Agenten nicht erkannt werden können. Beispielsweise kann so bei einem Rasenmähroboter ein in dem Gras versteckter metallischer Gegenstand als Hindernisobjekt erkannt werden, der von dem Gras verdeckt ist und für die herkömmliche Umgebungssensorik nicht sichtbar ist.
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Somit stellt der Einsatz eines Magnetfeldsensors zur Hinderniserkennung ein zusätzliches Maß an Sicherheit bereit, wenn Hindernisobjekte nicht durch die herkömmlichen Umgebungssensoriken erkannt werden können.
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Weiterhin kann das Verfahren folgende Schritte vorsehen:
- - Erfassen einer Umgebungssituation durch eine Umgebungssensorik;
- - Durchführen einer Trajektorienplanung abhängig von der erfassten Umgebungssituation, um eine Bewegungstrajektorie zu ermitteln;
- - Bewegen des mobilen Agenten durch den Arbeitsbereich entsprechend der ermittelten Bewegungstrajektorie.
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Insbesondere kann, wenn die Anzahl der erkannten Hindernisobjekte unter einem vorgegebenen Schwellenwert liegt, die Hindernisobjekttrajektorie gemäß einem klassischen Trajektorien-Planungsalgorithmus, insbesondere Focal A*, ermittelt werden oder, wenn die Anzahl der erkannten Hindernisobjekte über einem vorgegebenen Schwellenwert liegt, die Hindernisobjekttrajektorie gemäß einer vordefinierten Heuristik ermittelt werden
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Es kann vorgesehen sein, dass, wenn beim Abfahren der Hindernisobjekttrajektorie festgestellt wird, dass ein Hindernisobjekt nicht mehr vorhanden ist, so wird die Position des betreffenden Hindernisobjekts aus der Liste der zuvor detektierten Hindernisobjekte gelöscht.
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Gemäß einer Ausführungsform kann die Magnetfeldsensorik mehrere Magnetfeldsensoren umfassen, wobei mithilfe der Magnetfeldsensorik charakteristische Muster des Magnetfelds, insbesondere mithilfe eines entsprechend trainierten neuronalen Netzes, erkannt und diese bestimmten Objektarten von Hindernisobjekten zugeordnet werden, wobei abhängig von der erkannten Objektart die Position des Hindernisobjekts priorisiert wird. Bei Verwendung von derartigen Magnetfeldsensor-Arrays kann die Form und gegebenenfalls die Art des Hindernisobjekts zudem bestimmt werden.
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Gemäß einem weiteren Aspekt ist eine Vorrichtung, insbesondere eine Steuereinheit, zum Betreiben eines mobilen Agenten vorgesehen, insbesondere eines Haushaltsroboters, wobei die Vorrichtung ausgebildet ist:
- - Bewegen des mobilen Agenten innerhalb eines Arbeitsbereichs;
- - Erfassen von Magnetfelddaten mithilfe einer Magnetfeldsensorik;
- - Erkennen einer Position mindestens eines Hindernisobjekts abhängig von den Magnetfelddaten; und
- - Betreiben des mobilen Agenten abhängig von der Position des mindestens einen Hindernisobjekts.
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Gemäß einem weiteren Aspekt ist ein mobiler Agent, insbesondere ein Haushaltroboter, mit einer Magnetfeldsensorik, einer Umgebungssensorik und der obigen Vorrichtung vorgesehen.
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Figurenliste
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Ausführungsformen werden nachfolgend anhand der beigefügten Zeichnungen näher erläutert. Es zeigen:
- 1 eine schematische Darstellung eines mobilen Agenten mit einer Magnetfeldsensorik in einer Umgebung mit möglicherweise nur temporär vorliegenden Hindernisobjekten; und
- 2 ein Flussdiagramm zur Veranschaulichung eines Verfahrens zum Betreiben des mobilen Agenten.
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Beschreibung von Ausführungsformen
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1 zeigt eine schematische Darstellung eines mobilen Agenten 1 in einem Arbeitsbereich A, der beispielsweise durch Wände begrenzt ist. Der mobile Agent 1 kann beispielsweise ein Haushaltsstaubsauger oder ein Rasenmähroboter sein.
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Der mobile Agent 1 umfasst eine Steuereinheit 2 zum Betreiben des mobilen Agenten 2. Die Steuereinheit 2 steht in Verbindung mit einer Umgebungssensorik 4, die eine oder mehrere Sensoren aufweist, um Merkmale der Umgebung zu erfassen, insbesondere Abstände zu Umgebungsobjekten, d.h. Hindernisobjekte 3 und Wänden/Begrenzungen. Insbesondere kann die Umgebungssensorik 4 Kameras zur Objekterfassung und/oder Entfernungsmessung zu Hindernisobjekten 3 oder Wänden, wie Lidar-, Radar- und Ultraschallsensoren, umfassen. Dies ermöglicht es der Steuereinheit 2 des mobilen Agenten 1, die Umgebung zu kartieren und entsprechend eine Trajektorienplanung vorzunehmen.
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Mithilfe einer Bewegungsaktuatorik 5 kann sich der mobile Agent 1 in dem Arbeitsbereich A bewegen, um die Fläche des Arbeitsbereichs A abzufahren und in der entsprechenden Anwendung in der entsprechenden Weise zu bearbeiten.
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Weiterhin umfasst der mobile Agent 1 eine Magnetfeldsensorik 6 mit einem oder mehreren Magnetfeldsensoren. Die Magnetfeldsensoren ermöglichen es, Änderungen im Magnetfeld zu erfassen, so dass Störungen des ursprünglichen Magnetfelds durch weich- oder hartmagnetische Hindernisobjekte zu einer Abweichung des gemessenen Magnetfelds in Stärke und/oder Richtung detektiert werden können. Der Magnetfeldsensor kann beispielsweise als Hall-Sensor, als diamantbasierter Magnetfeldsensor mit Stickstofffehlstellen oder als GMR-(Giant Magnetoresistance-)Magnetfeldsensor ausgebildet sein.
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Die Steuereinheit 2 führt ein Verfahren zur Trajektorienplanung und zum Bewegen des mobilen Agenten 1 in dem Arbeitsbereich A aus. Dazu wird ein Algorithmus durchgeführt, der als Software und/oder Hardware in der Steuereinheit 2 implementiert sein kann. Das in der Steuereinheit 2 implementierte Verfahren wird nachfolgend anhand des Flussdiagramms der 2 ausführlicher beschrieben.
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In Schritt S1 erfasst der mobile Agent 1 den Arbeitsbereich A mithilfe der herkömmlichen Umgebungssensorik 4. Beispielsweise kann mithilfe der Kamera der Umgebungsbereich erfasst und mithilfe einer Objekt- und Entfernungserkennung eine Umgebungskarte erstellt werden. Die Umgebungskarte zeigt die Position von Wänden und sonstigen detektierbaren Hindernisobjekten 3 an, die im Erfassungsbereich der Kamera liegen.
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In Schritt S2 wird eine Magnetfeldkarte erstellt, in der die von der Magnetfeldsensorik 6 erfassten Magnetfelddaten gespeichert werden. In die Magnetfeldkarte werden die an jeder überfahrenen Position des mobilen Agenten 1 erfassten Magnetfelddaten gespeichert.
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In Schritt S3 wird eine Navigationsstrategie angewendet, um den in Schritt S1 erfassten Arbeitsbereich abzufahren. Dazu wird eine Bewegungstrajektorie geplant, die den Arbeitsbereich möglichst optimal überdeckt. Methoden zur Ermittlung einer optimierten Bewegungstrajektorie sind beispielsweise Focal A* oder sonstige Bounded Suboptimal Navigational Strategies, wie beispielsweise in der Druckschrift M. Spies, et al., „Bounded Suboptimal Search with Learned Heuristics for Multi-Agent Systems“, AAAI, 2019.
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In Schritt S4 wird die ermittelte Bewegungstrajektorie abgefahren.
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In Schritt S5 werden während des Betriebs des mobilen Agenten 1 kontinuierlich Magnetfelddaten von der Magnetfeldsensorik 6 ausgelesen. Die Magnetfelddaten werden in die Magnetfeldkarte eingetragen.
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In Schritt S6 wird überprüft, ob eine Abweichung zu dem zu erwartenden Magnetfeld aufgetreten ist. Als Ursache der Abweichung wird ein Hindernisobjekt in der Nähe des mobilen Agenten 1 angenommen. Die Position und ggfs die Form des Hindernisobjekts 3 kann basierend auf dem Verlauf der Magnetfeldstärke und -richtung während einer Bewegung des mobilen Agenten 1 und/oder basierend auf Auswertungen von Magnetfelddaten mehrerer Magnetfeldsensoren bestimmt werden.
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Wird eine Abweichung zu dem zu erwartenden Magnetfeld aufgrund eines Hindernisobjektes 3 festgestellt (Alternative: Ja), so kann in Schritt S7 eine Position des Hindernisobjekts 3 z.B. in einer Hindernisobjektkarte oder als Hindernisobjektliste gespeichert werden. Andernfalls (Alternative: Nein) wird das Verfahren mit Schritt S8 fortgesetzt. Somit wird bei jedem Erfassen eines neuen Hindernisobjekts 3 die Hindernisobjektkarte entsprechend ergänzt.
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In Schritt S8 wird überprüft, ob eines der gespeicherten Hindernisobjekte 3 auf dem Bewegungspfad des mobilen Agenten 1 liegt. Wird in Schritt S8 erkannt, dass ein Hindernisobjekt 3 auf dem Bewegungspfad des mobilen Agenten 1 liegt (Alternative: Ja), so wird von der Bewegungstrajektorie abgewichen und das Verfahren mit Schritt S9 fortgesetzt.
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In Schritt S9 wird die Bewegungstrajektorie so geändert, dass der mobile Agent 1 das im Weg befindliche Hindernisobjekt 3 umfährt.
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Nach dem Umfahren des Hindernisobjekts 3 oder wenn in Schritt S8 kein Hindernisobjekt erkannt wurde (Alternative. Nein), wird in Schritt S10 die Navigationsstrategie gemäß der zuvor bestimmten Bewegungstrajektorie weiter abgefahren.
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In Schritt S11 wird überprüft, ob das Abfahren der Bewegungstrajektorie beendet ist. Nachdem festgestellt wird, dass das Abfahren der Bewegungstrajektorie beendet ist (Alternative: Ja) und insbesondere der nicht durch Hindernisobjekte 3 belegte Teil des Arbeitsbereichs A abgefahren wurde, wird nun nachfolgend in Schritt S12 eine Hindernisobjekt-Trajektorie ermittelt gemäß einer vorgegebenen Navigationsstrategie. Die Navigationsstrategie zum Bestimmen der Hindernisobjekt-Trajektorie dient dazu, die Positionen der erkannten Hindernisobjekte 3 erneut anzufahren, um festzustellen, ob diese noch vorhanden sind.
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Liegt die Anzahl der erkannten Hindernisobjekte unter einem vorgegebenen Schwellenwert, kann die verwendete Navigationsstrategie einem klassischen Trajektorien-Planungsalgorithmus (z.B. Focal A*) entsprechen. Liegt die Anzahl der erkannten Hindernisobjekte über einem vorgegebenen Schwellenwert, kann stattdessen der mobile Agent vordefinierte Heuristiken verwenden, um ein aufwendiges Ermittlungsverfahren für eine Hindernisobjekt-Trajektorie zu vermeiden. Die vorgegebenen Heuristiken ermöglichen es damit, schnell die Positionen der erkannten Hindernisobjekte 3 abzufahren. Wenn festgestellt wird, dass ein Hindernisobjekt 3 nicht mehr vorhanden ist, so wird die Position des betreffenden Hindernisobjekts gelöscht bzw. dies entsprechend in der Hindernisobjektkarte bzw. Hindernisobjektliste vermerkt. Entsprechend werden auch die Magnetfelddaten aktualisiert.
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Durch die Verwendung einer Magnetfeldsensor-Feldanordnung können charakteristische Muster des Magnetfelds bestimmten Objektarten von Hindernisobjekten zugeordnet werden. Bei der Planung der Hindernisobjekt-Trajektorie kann dann die Art der erkannten Hindernisobjekte berücksichtigt werden. Handelt es sich beispielsweise bei einem Rasenmähroboter um ein erkanntes Hindernisobjekt 3, das einer Grasschere zugeordnet ist, so kann davon ausgegangen werden, dass das Hindernisobjekt 3 früher von der Grasfläche entfernt wird, als dies beispielsweise bei anderen Hindernisobjekten 3 der Fall ist. Somit kann abhängig von der Art des erkannten Hindernisobjekts 3 eine Priorisierung der Abfahrreihenfolge der Hindernisobjekte 3 vorgenommen werden.
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Zum Erkennen der Objektart von Hindernisobjekten können Magnetfelddaten von verschiedenen Arten von Objekten in jeweils verschiedenen Entfernungen mithilfe der Magnetfeldsensorik erfasst werden. Mithilfe eines künstlichen neuronalen Netzes, das zum Erkennen der Objektart und dessen Entfernung von der Magnetfeldsensorik trainiert ist, kann bei Erkennen eines Musters einer magnetischen Anomalie durch die Magnetfeldsensorik 6 die Art des Hindernisobjektes und dessen Entfernung vom mobilen Agenten 1 erkannt werden. Durch die bekannte Position des mobilen Agenten und die entsprechende Entfernung und Ausrichtung des erkannten Hindernisobjekts 3 in Bezug auf den mobilen Agenten 1 kann die Hindernisobjektkarte entsprechend erstellt bzw. aktualisiert werden.
