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Die Beantwortung der Frage "Wo bin ich?" stellt eine wesentliche Voraussetzung für den Einsatz mobiler Roboter dar. Erst mit Hilfe der Positionsangaben wird z. B. die Durchführung von Pfadplanungen zum Erreichen eines Zieles möglich. Es existieren eine ganze Reihe von Ansätzen, zur Lösung dieses Problems. Sie unterscheiden sich u. a. durch den Einsatz verschiedener Sensoren. Interne Sensoren, wie Radencoder, haben sich hierbei (außer für sehr kurze Strecken) nicht bewährt, da selbst geringe Ungenauigkeiten der Sensoren und Rundungsfehler sich derart summieren, dass die resultierenden Positionsschätzungen schon nach kurzer Zeit unbrauchbar werden. In allen Systemen werden deshalb externe Sensoren wie Ultraschall, Laserscanner und Kameras eingesetzt. Die besten Ergebnisse wurden bisher mit Ultraschallsensoren und Laserscannern im Zusammenhang mit statistischen Verfahren zur Datenverarbeitung erzielt. Beide Sensorentypen dienen der Entfernungsmessung auf einer Ebene. Die Anzahl der gemessenen Datenpunkte ist gering und liegt z. B. bei Ultraschall meistens zwischen 12 und 24. Kamerabilder enthalten wesentlich mehr Informationen als die Messwerte anderer Sensoren. Die Auswertung von Bildern wird aber auch gerade durch ihre extrem große Vielfältigkeit und ihre Größe erschwert. In diesem Projekt soll ein wesentlicher Beitrag zur Extraktion von Positionsinformationen aus Bildern geleistet werden. Dabei soll an Stelle einer normalen perspektivischen Kamera eine omnidirektionale Kamera eingesetzt werden. Dieses System besteht aus einer nach oben gerichteten Kamera, über der ein hyperbolischer Spiegel befestigt wurde. Dies ermöglicht in der horizontalen Ebene eine 360°-Sicht. In der vertikalen Ebene wird ebenfalls ein sehr großer Blickwinkel erreicht, so dass in einer einzigen Aufnahme fast die gesamte Umgebung festgehalten werden kann. Besonderes Gewicht wird in diesem Projekt auf den Einsatz in natürlichen (Innen-)Umgebungen gelegt. Dies beinhaltet den Umgang mit natürlichen Beleuchtungsverhältnissen und den Verzicht auf jegliche künstliche Markierung der Umgebung. Ein weiterer wichtiger Punkt ist die Entwicklung von effizienten Lernverfahren zum Kennen lernen fremder Umgebungen. |