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Lokale Navigation

… oder wie finde ich den Weg. Lokale Navigation. Elastic Band VFH+ VFH* Obstacle-Restriction Method (ORM) Potentialfeld-Methode Beam Curvature Methode (BCM). inhalt. Elastic Band. Voraussetzung: Pfad vom Pfadplaner Position in der Systemhierarchie:.

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Presentation Transcript

  1. … oder wie finde ich den Weg Lokale Navigation

  2. Elastic Band VFH+ VFH* Obstacle-RestrictionMethod (ORM) Potentialfeld-Methode Beam Curvature Methode (BCM) inhalt

  3. Elastic Band

  4. Voraussetzung: Pfad vom Pfadplaner Position in der Systemhierarchie:

  5. Es werden 2 Kräfte auf den Pfad angewendet (dynamisch): • Anziehende Kraft (glättet die Ecken und "kürzt" den Pfad) • Abstoßende Kraft (sorgt für den Abstand zu Hindernissen) • Sollte das Band "reißen" d.h. unüberbrückbare Hindernisse auftauchen, benötigt es eine Anpassung des Pfades durch den (globalen) Pfadplaner Beispiel: schließen einer vorher offenen Tür

  6. Bubbles (Kreise bzw. Kugeln) werden iterativ mit dem Mittelpunkt auf dem Pfad platziert Größe der Bubbles zeigt jeweils an, in welchem Raum sich der Roboter kollisionsfrei bewegen kann Abstand zum vorherigen Bubble = Radius des neuen Bubbles - Konstante Überlappung der Bubbles Umsetzung mit Bubbles (Blasen)

  7. Automatische Veränderung der Größe der Bubbles bei Änderung des Pfades durch die Kräfte Damit der Pfad nicht unterbrochen wird, werden in Freiräumen neue Bubbles eingefügt Entfernung von Bubbles, deren rechter und linker Nachbar sich bereits überschneiden (Performance)

  8. VFH+

  9. Erweiterung des herkömmlichen VFH Algorithmus • Bezieht die Breite des Roboters in die Wegplanung mit ein • Reduktion des Kartenrasters auf eindimensionale polare Histogramm, die um die momentane Position des Roboters herum aufgebaut werden • Wegberechnung durch Aufwandsrechnung Der Algorithmus

  10. erste Stufe - primary polar histogram

  11. zweite Stufe - binary polar histogram

  12. dritte Stufe - masked polar histogram

  13. Kostenfunktion: • 1. Term: Differenz zwischen möglicher Richtung und Zielrichtung • 2. Term Differenz zwischen möglicher Richtung und Orientierung des Roboters • 3. Term: Differenz zwischen möglicher Richtung und vorher gewählter Fahrtrichtung Vierte Stufe – Wahl der Fahrtrichtung

  14. Lokale Hindernisvermeidung mit Vorausuntersuchung VFH*

  15. sucht nach Tälern in einem lokal entwickelten Polaren Histogramm • VFH* verwendet den A* Suchalgorithmus, Kostenfunktionen und heuristische Funktionen Einleitung

  16. analysiert Konsequenzen für jede mögliche Richtung • Berechnung von Position und Ausrichtung nach geplanten Schritt für jede mögliche Richtung • Berechnung der Kosten g(c) und heuristischen Funktion h(c) f(c) = h(c) + g(c) • Heuristische Funktion = geschätzte Kosten des günstigsten Pfades von Knoten ni zum Ziel • Pfad mit geringsten f(c) wird neuer Bewegungspfad VFH* Algorithmus A* Suchbaum der Tiefe 3

  17. Ablauf: • mögliche Pfade (hellgrau) bestimmen und Kosten berechnen • günstigsten Pfad finden (schwarz) • Roboter entlang des günstigsten Pfades bewegen Zieltiefe ng = 2

  18. Vorteil von VFH* hängt von der Zieltiefe des Baumes ab • je Höher die Zieltiefe, umso besser ist der Algorithmus, aber auch umso langsamer

  19. Hindernisvermeidung in schwierigen Umgebungen mit Hilfe von Hinderniseinschränkungen Obstacle-RestrictionMethod (ORM)

  20. Gibt es keinen direkten Weg, man nehme einfach Zwischenziele • Zwei Grundlegende Schritte zum Erfolg: • Auswertung der Objektpunkte und Herausfinden der Zwischenziele (Subgoals) • Schauen, welche Zwischenziele genutzt werden können Allgemeine Beschreibung

  21. Man nehme Zwischenziele!

  22. Warum geht‘s nicht direkt?

  23. „Umschauen“ heißt‘s!

  24. Problem? Nicht hier!

  25. Potentialfeld-Methode

  26. Roboter ist positiv geladenes Teilchen Zielpunkt besitzt anziehendes Potential Hindernisse besitzen abstoßendes Potential Analogie Aufbau eines Potential-Feldes

  27. Abstand zu Hindernissen maximieren Abstand zum Ziel minimieren "Ziel" des Roboters:

  28. Vorteil bei wenigen Hindernissen sehr schnell Nachteile Lösung muss nicht immer gefunden werden Berechnung kann ev. nicht aufhören, falls es keine Lösung gibt (Lokale Minima) Oszillation in engen Passagen Randbedingungen nicht erweiterbar Vor- und Nachteile

  29. basierend auf Strahlen-Verfahren Beam Curvature Methode (BCM)

  30. Unterteilung in 3 Schritte: Erstellen der Beams "Final Set" erzeugen Besten Weg auswählen Beam Curvature Methode (vereinfachte) Umsetzung: siehe Tafel

  31. Danke für eure Aufmerksamkeit < Ende

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