Probabilistische Methoden für die Roboter-Navigation am Beispiel eines autonomen Shopping-Assistenten

Die vorliegende Arbeit beschreibt Ansätze für verschiedene Navigationsleistungen eines mobilen Service-Roboters vor dem Hintergrund der Entwicklung eines interaktiven Kundenlotsen für einen Einkaufsmarkt. Schwerpunkt ist die Erstellung einer Karte der Einsatzumgebung aus Sensormessungen des Roboters. Zu diesem Zweck wurde ein flexibles online-fähiges Verfahren für Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) entwickelt, welches eine Kartierung z. B. auf Basis preisgünstiger Sonarsensoren oder mit visueller Umgebungswahrnehmung ermöglicht. Weiterhin wird ein Überblick über die verwendeten Verfahren für die Selbstlokalisation und die Pfadplanung im autonomen Einsatz gegeben, denen jeweils das zuvor erstellte Modell der Umgebung zugrunde liegt. Für die kollisionsvermeidende Bewegungssteuerung werden je ein reaktives und ein neues antizipatives Verfahren vorgestellt und experimentell verglichen. Die Arbeit wird abgerundet durch einen Überblick über weitere Teilfunktionalitäten und Programmmodule des Service-Roboters und die Einbettung in eine neu entwickelte Steuerarchitektur, sowie durch die qualitative und quantitative Auswertung eines 6-monatigen Praxistests in einem realen Baumarkt.