Hierarchische Umgebungsmodellierung für Lokalisation, Exploration und Objektidentifikation

Dieser Beitrag beschreibt ein System zur Reprasentation, Erfassung und Interpretation von Umgebungsdaten fur autonome mobile Roboter. Durch die Verknupfung von bereits vorhandenem Wissen uber die Umgebung mit aktueller Sensorinformation kann die Position von Objekten oder des Roboters selbst bestimmt und noch unbekannte Elemente der Umgebung ins Modell mit aufgenommen werden. Gesichertes Umgebungswissen wird auf mehreren Abstraktionsniveaus im Geometrisch-Symbolischen Modell (GSM) gehaiten. Die von der Sensorik erfaste Umgebungsinformation wird in der Dynamischen Lokalen Merkmalskarte (DLM) bezuglich ihrer Genauigkeit und Plausibilitat verifiziert. Aus dieser Information werden anschliesend mit Hilfe der Pradiktiven Raumlichen Vervollstandigung (PRV) bekannte Strukturen extrahiert und in der Objektschicht des GSM abgespeichert. Die ubrigen Merkmale, die keiner bekannten Objektklasse zugeordnet werden konnten, werden in einer weiteren Schicht eingetragen.