Implementierung und Analyse eines automatischen Matchingverfahrens für die Selbstlokalisierung planetarer Rover

Abstract

Die vorliegende Arbeit ist ein Beitrag zur Weiterentwicklung der autonomen Navigation für planetare Rover und behandelt dabei den Teilaspekt der Selbstlokalisierung (SL). Ausgehend von dem Ziel, das Rover in Zukunft über Distanzen im Bereich mehrerer Kilometer autonom navigieren sollen, wurde ein neues Verfahren zur SL entwickelt, das es einem Rover ermöglicht, sich anhand einer Kombination aus von ihm erstellten Abstandskarten und bereits vorliegenden georeferenzierten digitalen Geländemodellen, selbst zu lokalisieren. Für die Bestimmung der korrespondierenden Bereiche in den zu vergleichenden Datens ätzen wird das Shape Context Matching (SCM) eingesetzt. Dieses erlaubt das merkmalsbasiert Matching von Punktwolken und wurde aufgrund seiner bisherigen Erfolge in der Objekterkennung ausgewählt. Mit Hilfe simulierter, virtueller Marsoberflächen wurde eine erste Untersuchung der Tauglichkeit des SCM für die SL durchgeführt. Die dabei erzielten Erkennungsraten, zwischen 75 % und 92,5 %, lassen auf eine prinzipielle Eignung des Verfahrens für das Matching im Rahmen des vorgeschlagenen SL-Verfahrens schließen.