Reactive probabilistic belief modeling for mobile robots
Creators: name: Hoffmann, Jan
Publisher: name: Humboldt-Universität zu Berlin, Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät II
Year: 2008
Subjects: subject: Markov Lokalisierung
subject: Probabilistische Robotik
subject: Negativinformation
subject: Propriozeption
subject: Markov Localization
subject: Probabilistic Robotics
subject: Negative Evidence Modeling
subject: Proprioception
subject: 004 Informatik
subject: 28 Informatik, Datenverarbeitung

description: Trotz der Entwicklungen der letzten Jahre kommt es in der Robotik immer noch vor, dass mobile Roboter scheinbar sinnlose Handlungen ausführen. Der Grund für dieses Verhalten ist oftmals, dass sich das interne Weltbild des Roboters stark von der tatsächlichen Situation, in der sich der Roboter befindet, unterscheidet. Die darauf basierende Robotersteuerung wählt infolge dieser Diskrepanz scheinbar sinnlose Handlungen aus. Eine wichtige Ursache von Lokalisierungsfehlern stellen Kollisionen des Roboters mit anderen Robotern oder seiner Umwelt dar. Mit Hilfe eines Hindernismodells wird der Roboter in die Lage versetzt, Hindernisse zu erkennen, sich ihre Position zu merken und Kollisionen zu vermeiden. Ferner wird in dieser Arbeit eine Erweiterung der Bewegungsmodellierung beschrieben, die die Bewegung in Mobilitätszustände untergliedert, die jeweils ein eigenes Bewegungsmodell besitzen und die mit Hilfe von Propriozeption unterschieden werden können. Mit Hilfe der Servo-Motoren des Roboters lässt sich eine Art Propriozeption erzielen: der momentan gewünschte, angesteuerte Gelenkwinkel wird mit dem tatsächlich erreichten, im Servo-Motor gemessenen Winkel verglichen. Dieser "Sinn" erlaubt eine bessere Beschreibung der Roboterbewegung. Verbesserung des Sensormodells wird das bisher wenig untersuchte Konzept der Negativinformation, d.h. das Ausbleiben einer erwarteten Messung, genutzt. Bestehende Lokalisierungsansätze nutzen diese Information nicht, da es viele Gründe für ein Ausbleiben einer erwarteten Messung gibt. Eine genaue Modellierung des Sensors ermöglicht es jedoch, Negativinformation nutzbar zu machen. Eine Weltmodellierung, die Negativinformation verarbeiten kann, ermöglicht eine Lokalisierung des Roboters in Situationen, in denen einzig auf Landmarken basierende Ansätze scheitern.
description: Despite the dramatic advancements in the field of robotics, robots still tend to exhibit erratic behavior when facing unexpected situations, causing them, for example, to run into walls. This is mainly the result of the robot''s internal world model no longer being an accurate description of the environment and the robot''s localization within the environment. The key challenge explored in this dissertation is the creation of an internal world model for mobile robots that is more robust and accurate in situations where existing approaches exhibit a tendency to fail. First, means to avoid a major source of localization error - collisions - are investigated. Efficient collision avoidance is achieved by creating a model of free space in the direct vicinity of the robot. The model is based on camera images and serves as a short term memory, enabling the robot to avoid obstacles that are out of sight. It allows the robot to efficiently circumnavigate obstacles. The motion model of the robot is enhanced by integrating proprioceptive information. Since the robot lacks sensors dedicated to proprioception, information about the current state and configuration of the robot''s body is generated by comparing control commands and actual motion of individual joints. This enables the robot to detect collisions with other robots or obstacles and is used as additional information for modeling locomotion. In the context of sensing, the notion of negative information is introduced. Negative information marks the ascertained absence of an expected observation in feature-based localization. This information is not used in previous work on localization because of the several reasons for a sensor to miss a feature, even if the object lies within its sensing range. This information can, however, be put to good use by carefully modeling the sensor. Integrating negative information allows the robot to localize in situations where it cannot do so based on landmark observation alone.