Band 48, Heft 6 - 6

Dieser Beitrag stellt ein neuartiges Filter zur Schätzung des Zustands eines zeitvarianten linearen dynamischen Systems für den Fall vor, dass sowohl im Systemeingang als auch in der Messung simultan zwei unterschiedliche Unsicherheitsformen auftreten. Die erste Unsicherheit ist durch einen stochastischen Prozess mit bekannter Charakteristik gegeben. Die zweite wird nur durch ihre Wertbegrenzung beschrieben, die Verteilungsdichte ist jedoch unbekannt. Das neue Filter verallgemeinert bekannte Konzepte wie das Kalman-Filter und das mengenbasierte Filter, und umfasst diese als Grenzfälle. Abschließend werden zwei Anwendungen des neuen Filters auf Probleme in der Robotik vorgestellt.

Wir präsentieren ein Verfahren, das als Teil des visuellen Lokalisationssystems eines mobilen Roboters dessen Position ohne eine vorab gegebene Karte bestimmen kann. Es erhält von einem Bildverarbeitungsmodul, das nicht Gegenstand dieses Artikels ist, die Bildpositionen punktförmiger Umgebungsmerkmale, sogenannter Landmarken. Aus den daraus resultierenden Winkelmessungen und der Odometrie bildet es ein Netz von unscharfen räumlichen Beziehungen, das als Graph repräsentiert wird. Die Beziehungen werden metrisch auf den Kanten angegeben. Die Unschärfe wird hierbei mengenbasiert mit Ellipsoiden und Hyperboloiden modelliert. Für die Lokalisation löst dieser Ansatz die Konsistenzprobleme, die beim autonomen Aufbau weiträumiger Karten entstehen.

A mobile robot usually estimates its position and orientation by a dead reckoning system. However under several kinds of uncertainties, e.g. inner/outer sensor errors and/or a slip, a mobile robot unfortunately misunderstands true position and orientation in a real world as false position and orientation in a computer world. Due to the difference, a mobile robot governed by sensor-based navigation sometimes gets lost in an unknown 2-D environment. On the observation, in this paper, we firstly improve previous metric sensor-based navigation algorithms in order for a mobile robot to deal with such uncertainties. Secondly, we name a class of errors a homeomorpic error, where true and false positions in real and computer worlds are projected each other by the homeomorphism. Finally, we theoretically show that generation of the homeomorpic error is the necessary and sufficient condition for a mobile robot not to enter into any limit cycle in every type of sensor-based navigation algorithm.

Die hochgenaue Positionsregelung von Robotern bedarf eines gegenüber üblichen Reglern verbesserten Regelungskonzepts, das gezielt die Einflüsse nichtlinearer Kopplungseffekte und der Reibungsmomente unterdrückt. Hierzu wird das Verfahren der Nichtlinearitäten-Schätzung und -Kompensation herangezogen, das mit Methoden der linearen Systemtheorie die nichtlinearen bzw. die unbekannten oder nicht modellierten Effekte schätzt und kompensiert. Das Verfahren wird in Theorie und Experiment vorgestellt. Das Ergebnis ist eine dezentrale Regelung, die die Struktur der unabhängigen Gelenkregler beibehält und eine wesentlich verbesserte Positioniergenauigkeit gewährleistet.

Eine aktuelle Forschungsrichtung auf dem Gebiet der Serviceroboter beschäftigt sich mit der Suche nach geeigneten Bewegungsmechanismen. Dabei wird auch die zweibeinige Fortbewegung untersucht. Dieser Aufsatz stellt zwei Ansätze für die Ermittlung geeigneter Trajektorien vor. Diese sind zum einen ein analytischer Ansatz für das dynamisch stabile Gehen auf zwei Beinen auf ebenem Untergrund, zum anderen ein Optimierungsmechanismus zur Trajektorienplanung für das statische Treppensteigen.

This paper proposes a novel adaptation method for behavior-based locomotion robot. Utilization of the hierarchical behavior controller concept makes the controller designing process easier and shorter, because the designer can deal with behavior controllers for simple behaviors independently, and coordinate those behavior controllers in order for a robot to perform the objective behavior after finishing the design of the fundamental behavior controllers. Some problems are still remaining. One is how to adjust the behavior coordinator when the objective behavior or robot parameters are slightly changed. We propose a novel method to adjust the behavior coordinator against some changes. This method measures the effects of the fundamental behavior controllers to the total behavior, and changes the activation values for them in fewer trials. This proposed method is applied to the real brachiation robot control. This brachiation robot has redundant mechanism to locomote from branch to branch with 14 actuators like a long-armed ape.