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Rough terrain motion planning for actively reconfigurable mobile robots

 
: Brunner, M.
: Schlick, C.; Flemisch, F.

:
Volltext (PDF; )

Aachen, 2015, XII, 173 S.
Aachen, TH, Diss., 2015
URN: urn:nbn:de:hbz:82-rwth-2015-006685
Englisch
Dissertation, Elektronische Publikation
Fraunhofer FKIE

Abstract
Nach dem verheerenden Tohoku-Erdbeben und der darauf folgenden Kernschmelze im Atomkraftwert Fukushima Daiichi im Jahre 2011 wurden Roboter mit anpassbarem Fahrwerk, wie der iRobot Packbot, zur Aufklärung des Katastrophengebiets eingesetzt. Diese Roboter untersuchten anstelle von Menschen die kontaminierten Bereiche der Anlage. Andere Umweltkatastrophen wie die zwei großen Erdbeben in Norditalien im Mai 2012 hatten viele Opfer zur Folge und beschädigten eine große Anzahl historischer Gebäude schwer. Aufgrund der Einsturzgefahr dieser Gebäude, war es für Einsatzkräfte zu gefährlich diese Gebäude zu betreten. Daher wurden für die Inspektion der Gebäudeintegrität auch hier Roboter mit veränderbarem Fahrwerk eingesetzt, die in der Lage sind, über Schutt und Trümmerteile zu fahren. Diese Arbeit entwickelt ein neues Navigationssystem, das es bereiften Robotern wie auch Robotern mit Kettenantrieb ermöglicht, unwegsames Gelände sicher zu befahren. Das System besteht aus einer Planungs- und einer Reglungskomponente, wobei der Fokus der Arbeit auf der Bewegungsplanung liegt. Das Planungsverfahren verwendet einen hierarchischen Ansatz zur Bestimmung geeigneter Bewegungen für Robotern mit aktiv anpassbarem Fahrwerk. Zunächst wird eine Umgebungskarte benutzt, um die Befahrbarkeit des Geländes unter Berücksichtigung von Unsicherheiten zu schätzen. Basierend auf dieser Analyse wird ein vorläufiger, approximativer Pfad bestimmt, der die Bewegungsmöglichkeiten des Robotersystems beachtet. Ein anschließender detaillierter Planungsschritt verfeinert diese vorläufige Lösung an den Stellen, an denen es notwendig ist. Dabei werden die Aktuatoren des Roboters und die Stabilität des Gesamtsystems zusätzlich zu den bisherigen Kriterien evaluiert. In diesem Zusammenhang spielt die Bestimmung der Roboterlage in unwegsamem Gelände eine besondere Rolle. Diese Arbeit stellt zwei Verfahren zur detaillierten Bewegungsplanung vor, einen deterministischen und einen randomisierten Ansatz.Die vorgestellten Verfahren werden sowohl in der Simulation als auch in Feldstudien untersucht. Die Ergebnisse erlauben es, die breite Verwendbarkeit des Verfahrens zu bewerten. Darüber hinaus zeigen diese, dass eine solche Bewegungsplanung notwendig ist, um Roboter sicher in unwegsamem Gelände zu bewegen.
In the aftermath of the Tohoku earthquake and the nuclear meltdown at the power plant of Fukushima Daiichi in 2011, reconfigurable robots like the iRobot Packbot were deployed. Instead of humans, the robots were used to investigate contaminated areas. Other incidents are the two major earthquakes in Northern Italy in May 2012. Besides many casualties, a large number of historical buildings was severely damaged. Due to the imminent danger of collapse, it was too dangerous for rescue personnel to enter many of the buildings. Therefore, the sites were inspected by reconfigurable robots, which are able to traverse the rubble and debris of the partially destroyed buildings. This thesis develops a navigation system enabling wheeled and tracked robots to safely traverse rough terrain and challenging structures. It consists of a planning mechanism and a controller. The focus of this thesis, however, is on the contribution to motion planning. The planning scheme employs a hierarchical approach to motion planning for actively reconfigurable robots in rough environments. Using a map of the environment the algorithm estimates the traversability under the consideration of uncertainties. Based on this analysis, an initial path search determines an approximate solution with respect to the robot’s operating limits. Subsequently, a detailed planning step refines the initial path where it is required. The refinement step considers the robot’s actuators and stability in addition to the quantities of the first search. Determining the robot-terrain interaction is very important in rough terrain. This thesis presents two path refinement approaches: a deterministic and a randomized approach. The experimental evaluation investigates the separate components of the planning scheme, the robot-terrain interaction for instance. In simulation as well as in real world experiments the evaluation demonstrates the necessity of such a planning algorithm in rough terrain and it provides strong evidence for the generality and the usability of the algorithm with real robots.

: http://publica.fraunhofer.de/dokumente/N-375108.html