Next-Best-View-Planning auf Voxelkarten durch einen mit Tiefensensoren ausgestatteten mobilen Roboter

Kurzfassung

Es sind am Institut für Robotik und Mechatronik des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR) Algorithmen auf mobilen Robotern implementiert worden, die sich dadurch in bekannten 3D-Karten lokalisieren und eine 2D-Navigation zur Verfügung stellen können. Am Roboter sind ToF-Kameras , sowie entsprechende Sensoren zur Odometrie vorhanden. Um auch unbekannte Umgebungen kartieren zu können, wird derzeit ein SLAM-Verfahren implementiert. Soll der Roboter diese Aufgabe autonom erfüllen, ist eine Explorationskomponente notwendig, die nach jedem Kartierungsschritt einen Standpunkt für die nächsten Kameraaufnahmen berechnet. Für den Fall der Lokalisierung in einer bekannten Umgebung existiert ein sehr einfaches Verfahren, welches aus einer lokalen Karte Anfahrtspunkte berechnet. Dies ermöglicht ein autonomes Navigieren des Roboters, bis die Lokalisierung erfolgreich ist und auf eine Navigation in der bekannten Karte der Umgebung zurückgegriffen werden kann. Dieses Verfahren hat sich für eine effiziente Exploration jedoch als untauglich erwiesen. Zur Entwicklung eines geeigneten Verfahrens wurden zunächst verschiedene, bereits erprobte Next-Best-View-Explorationsverfahren analysiert und bzgl. der Adaptierbarkeit für die Problemstellung untersucht. Es hat sich dabei herausgestellt, dass es sinnvoll ist, einen Algorithmus zu verwenden, welcher Next-Best-View-Positionen stets an Übergängen von bereits erkundeten zu noch unbekannten Gebiet berechnet. Werden mehrere mögliche nächste Anfahrpunkte gefunden, wird über eine Gewichtung von Fahrtkosten und erwarteten Informationsgewinn, der als am geeignetsten bestimmte Punkt gewählt. Dadurch wird erreicht, dass die Fahrtrichtung prinzipiell Richtung unbekanntem Raum liegt und pro Messung möglichst viel unbekanntes Gebiet vermessen werden kann. Bei Räumen beispielsweise werden Durchfahrten zu weiteren unbekannten Räumen schnell gefunden, wie es auch in der Simulation nachzuvollziehen war. Implementiert wurde das neu entwickelte Verfahren auf Voxelkarten, in dem sog. Probabilistic Dynamic Octree Space. In diesem Raum werden Voxeln Besetzungswahrscheinlichkeiten zugewiesen und solche mit gleichem Inhalt, zur Speicherplatzminimierung, zu Octrees zusammengefasst. Das entwickelte Verfahren stellt eine effiziente Explorationskomponente dar und kann für SLAM Verfahren genutzt werden.