Eine wichtige Fragestellung bei der Exploration fremder Planeten durch in großen Teilen autonom agierende mobile Roboter ist die Bestimmung der absoluten Position dieser Systeme auf dem Planeten. Kann diese Frage auf der Erde in den meisten Fällen durch den Einsatz von GPS-Empfängern gelöst werden, müssen für die Planetenexploration völlig neue Lösungsansätze erarbeitet werden. Die Projektpartner der Projekte SELOK (Selbstlokalisierung von mobilen Robotern auf planetaren Oberflächen) und FastMap haben hierfür das neue „VisualGPS“-Verfahren entwickelt. Hier erfasst der mobile Roboter mit eigener Sensorik wie etwa Laserscannern oder (Stereo-) Kameras seine Umgebung vom Boden aus, bestimmt aus diesen Sensordaten eine lokale Umgebungskarte, vergleicht seine Beobachtungen mit einer globalen Navigationskarte und schätzt hieraus seine aktuelle Position. Hauptbestandteil sowohl der lokalen Umgebungs- als auch der globalen Navigationskarte sind sowohl im Landeanflug als auch vom Boden aus in den Sensordaten eindeutig identifizierbare Umgebungsmerkmale, welche neben ihrer Position durch charakteristische Eigenschaften beschrieben werden und in verschiedene Klassen „semantischer Landmarken“ eingeordnet werden. Beispiele hierfür sind Krater, Gesteinsbrocken oder auch Bergkuppen.
Die automatische Erstellung der Navigationskarte, welche korrekte und präzise Informationen über das Landegebiet liefert, ist Aufgabe des Projekts FastMap. Hierzu wird zunächst aus der Bildfolge, welche eine Kamera während des Landeanflugs erfasst, mit Hilfe effizienter Algorithmen (z. B. „Structure from Motion“) ein digitales Elevationsmodell (DEM) erstellt. Anschließend werden sowohl das Höhenmodell als auch die während des Abstiegs erfassten Bilddaten mit neu entwickelten Algorithmen zur „Semantischen Umweltmodellierung“ zu semantischen Landmarken fusioniert. Zusammen mit dem DEM bilden diese die Navigationskarte, die Explorationsrobotern dann zur Selbstlokalisation zur Verfügung steht. Hierzu werden sämtliche Elemente der Navigationskarte in einer Datenbank gespeichert, die als aktiver Kommunikationsknoten auch die Schnittstelle zwischen den einzelnen Modules des Prozesses der Kartenerzeugung bildet.
Diese Navigationskarte ist dann Grundlage für die Arbeiten im Projekt SELOK. Hier wird untersucht, wie die Landmarken von einem mobilen Roboter abhängig von der Roboterposition u. a. mit neu entwickelten Laserscannern aus verschiedenen Perspektiven erfasst werden und zu einer lokalen Umgebungskarte zusammengefasst werden können. Die Selbstlokalisation durch Vergleich dieser „lokalen“ Landmarken mit der „globalen“ Navigationskarte erfolgt dann sowohl über das Anordnungsmuster der erfassten Landmarken als auch über ihre identifizierbaren Merkmale und semantischen Eigenschaften.
Alle Daten und Algorithmen werden im Virtual Space Robotics Testbed, dem zentralen Kristallisationspunkt für die Entwicklungen zur Planetenexploration, zusammengeführt, um durch eine virtuelle Erprobung aller zur Erstellung und Nutzung der Navigationskarten notwendigen Schritte und Verfahren in realistischen Anwendungsszenarien sowohl die Entwicklungsgeschwindigkeit als auch die Robustheit der Implementierungen zu steigern. Im praktischen Betrieb soll das Virtuelle Testbed physikalische Mockups nicht nur weitgehend ersetzen, sondern auch die „Extrapolation“ auf Missionsvorhaben erlauben, für die ein physikalisches Mockup nur schwer oder unter hohen Kosten realisierbar ist.
Weitere Projekte
Das Projekt “Climate Community for Wind” (CC4Wind) untersucht die Akzeptanz von Windkraft....
Verbundvorhaben zur Entwicklung, prototypischen Umsetzung und Bewertung eines neuen Maschinenkonzepts zur Mechanisierung...
Fusion von Maschinen- und Geodaten in Digitalen Zwillingen von Infrastrukturobjekten und deren...
Entwicklung einer neuartigen, digitalisierten Fertigungsstrategie für die automatisierte Produktion individualisierter FVK-Bauteile (IFVK)...
Eine Tuftingmaschine bestickt ein Trägermaterial durch das Zusammenspiel von Nadel, Greifer und...
Training und Validierung von KI-Algorithmen mittels massiv-paralleler Ausführung Digitaler Zwillinge
Entwicklung eines innovativen Waldentwicklungs- und Dienstleistungskonzepts zur Optimierung ...
Charakteristisch für den Branchencluster Wald und Holz ist die Vielschichtigkeit und Heterogenität...
Die Entwicklung neuer Sensorhard- und -software im ViTOS-Testbed ist der erste Schritt...
Basierend auf dem didaktischen FeDiNAR-Konzept werden mittels Digitaler Zwillinge der Lernenden und...
Ziel von ClusterWIS ist die Etablierung eines nachhaltigen Rohstoffmanagements und einer effizienten...
Im Projekt "ReconCell" wird eine neuartige Roboterzelle zur automatisierten Montage entwickelt, die...
Heutige Satelliten sind meist monolithische Systeme ohne die Möglichkeit zur Wartung, Instandhaltung...
Im Rahmen des Projekts Virtual Crater wurde eine virtuellen Testumgebung entwickelt, die...
Das Projekt SCALAB (Scalable Automation for Emerging Lab Production) hat zum Ziel,...
Die Projektserie „ProPemo“ beschäftigt sich mit der Roboterprogrammierung „by Demonstration“, bzw. der...
Grundlage für die im Rahmen von INVIRTES (Integrierte Entwicklung komplexer Systeme mit...
Optische Sensoren sind unverzichtbar in nahezu allen Raumfahrtanwendungen. Im Rahmen robotischer...
Im Projekt SELOK wurde untersucht, wie die Landmarken von einem mobilen Roboter...
Eine wichtige Fragestellung bei der Exploration fremder Planeten durch in großen Teilen...
Ziel des DeLas-Projekts ist die deutliche Reduktion der Entwicklungszeit für die automatisierte...
Katastrophen wie das Reaktorunglück von Fukushima zeigen deutlich, dass die Fähigkeiten aktueller...
Mit dem Virtuellen Wald gehen in Nordrhein-Westfalen die sprichwörtlichen Zeiten, in denen...
Das Projekt "IntellAct" addressiert das Problem, Objektmanipulationen auf der Signal- und der...
