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Proceedings

Integration and Evaluation of a Close Proximity Obstacle Detection for Mobile Robots in Public Space

Integration und Evaluation einer Hinderniserkennung für den Nahbereich mobiler Roboter im öffentlichen Verkehrsraum

  1. M.Sc. Noel Blunder Institute for Technical Logistics, Hamburg University of Technology
  2. M.Sc. Marko Thiel Institute for Technical Logistics, Hamburg University of Technology
  3. M.Sc. Manuel Schrick Institute for Technical Logistics, Hamburg University of Technology
  4. Dr. Johannes Hinckeldeyn Institute for Technical Logistics, Hamburg University of Technology
  5. Prof. Dr.-Ing. Jochen Kreutzfeldt Institute for Technical Logistics, Hamburg University of Technology

Zusammenfassungen

To ensure safe operation of mobile robots in public spaces, the robots must be able to detect obstacles and identify non-traversable ground. However, there are relatively few suitable methods for mobile robots in urban environments available and equally few empirical data on such applications. This contribution identifies requirements for such systems, designs meaningful test scenarios, and evaluates an exemplary approach using a mobile robot platform with depth sensors. It is found that the method is suitable in principle, but that different roadway elements pose a challenge to detection. Corrupted sensor data due to tilting movements or overexposure also negatively affect the quality of obstacle detection.

Um einen sicheren Betrieb von mobilen Robotern im öffentlichen Raum zu gewährleisten, müssen Roboter in der Lage sein, Hindernisse zu erkennen und unbefahrbare Bodenbereiche zu identifizieren. Es existieren jedoch nur vergleichsweise wenige geeignete Methoden für mobile Robotern in städtischen Umgebungen und ebenso wenig empirische Daten bezüglich solcher Anwendungen. In diesem Beitrag werden Anforderungen an solche Systeme identifiziert, aussagekräftige Testszenarien entworfen und ein beispielhafter Ansatz anhand eines mobilen Roboters mit Tiefensensoren evaluiert. Es wird festgestellt, dass diese Methode prinzipiell geeignet ist, jedoch verschiedene Fahrbahnelemente eine Herausforderung für die Erkennung darstellen. Fehlerhafte Sensordaten durch Kippbewegungen oder Überbelichtungen beeinträchtigen ebenfalls die Qualität der Hinderniserkennung.

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