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Akustische Lokalisation eines heruntergefallenen Objekts mit Hilfe von einem Mikrophon-Array

 
: Emter, T.

Karlsruhe, 2005
Karlsruhe, Univ., Dipl.-Arb., 2005
Deutsch
Diplomarbeit
Fraunhofer IITB ( IOSB) ()

Abstract
Im Rahmen dieser Arbeit sollte ein Algorithmus für die akustische Lokalisation eines heruntergefallenen Objekts mit Hilfe von einem Mikrophon-Array auf der Roboter-Sensor-Plattform des IITB entwickelt werden und als Multi-Sensor-Überwachungskonzept in Kombination mit der vorhandenen Stereokamera implementiert werden. Sie sollte dabei robust gegenüber den Eigengeräuschen der Robotermechanik sein, welche verursacht werden, wenn sich die Roboterarme bewegen.
Dazu wurden zunächst unterschiedliche Möglichkeiten der passiven akustischen Lokalisation theoretisch miteinander verglichen, und die für die Lokalisation der kurzen Fallgeräusche am besten geeignete Methode ausgewählt. Das Augenmerk galt dabei einem möglichst geringen Rechenaufwand und der Robustheit gegenüber Störungen. In diese Betrachtung flossen des Weiteren die Randbedingungen mit ein, welche durch das vorgegebene Mikrophon-Array festgelegt waren. Als am besten geeignete Methode stellte sich dabei die zeitversatzschätzungsbasierte Lokalisation mittels der GCC heraus, die anschließend detailliert erläutert wurde. Dabei wurden auch die Störeinflüsse und deren Einfluss auf die Robustheit der Schätzung erörtert. Anschließend wurde auf die Richtungsbestimmung aus der Zeitversatzschätzung eingegangen und die für die Übergabe der akustisch lokalisierten Richtung an die Kamera notwendigen Koordinatensystemtransformationen hergeleitet und dargestellt. Diese wurden für die Implementierung des Multi-Sensor-Überwachungskonzepts benötigt. Des Weiteren wurde ein Messverfahren entwickelt, das es erlaubt, mit dem vorgestellten Versuchsaufbau eine Fallgeräuschdatenbank zu erstellen. Mit dieser sollte es rmöglicht werden, die Einflüsse der Robotereigengeräusche auf die Robustheit der Lokalisation zu untersuchen. Die Fallgeräuschdatenbank wurde mit Messungen von Fallgeräuschen auf unterschiedliche Untergrundmaterialien erweitert, um auch die Einflüsse des Körperschalls in den Materialien auf die Zuverlässigkeit der Lokalisation zu untersuchen.
Es wurde ein Lokalisationsalgorithmus entwickelt und anhand der Fallgeräuschdatenbank optimiert. Dabei wurden auch theoretische Überlegungen zu den Störeinflüssen mit einbezogen. Zudem wurde für die Optimierung auf die gewonnenen Erkenntnisse aus früheren Arbeiten zurückgegriffen.
Mit Hilfe des Lokalisationsalgorithmus und der Datenbank wurde anschließend die Zuverlässigkeit der Lokalisation bei Verwendung unterschiedlicher Untergrundmaterialien und unter dem Einfluss von Robotergeräuschen untersucht. Dabei konnte gezeigt werden, dass die Zuverlässigkeit der Lokalisation sehr stark von dem Untergrund und dessen Körperschalleigenschaften abhängig ist. Auf den Materialien mit geringer Sensibilität gegenüber Körperschall konnten sehr hohe Zuverlässigkeiten erzielt werden, wogegen die anderen Materialien keine robuste Lokalisation zuließen. Die Eigengeräusche des Roboters haben im Gegensatz dazu einen vernachlässigbaren Einfluss auf die Robustheit der Lokalisation. Somit ist mit dem entwickelten Algorithmus auf einem entsprechenden Untergrund eine sehr robuste Lokalisation möglich, die von den Geräuschen der Robotermechanik nicht beeinflusst wird.
Der Lokalisationsalgorithmus wurde zudem in Echtzeit implementiert, um das Multi-SensorÜberwachungskonzept zu realisieren. Damit ist der Algorithmus in der Lage, ein Fallgeräusch in Echtzeit zu detektieren, zu lokalisieren und die geschätzte Richtung an die Robotersteuerung zu übermitteln. Diese lokalisiert dann das Objekt mit der Kamera und kann die Roboterarme zum Aufheben des Objekts ansteuern. Dabei wurde auch berücksichtigt, dass es zu Fehllokalisationen des Mikrophon-Arrays kommen kann und das Objekt dann mit der Kamera gesucht werden muss.
Um dieses Überwachungskonzept vorführen zu können, wurde ein Demonstrationsszenario erarbeitet, mit dem es möglich ist zu zeigen, dass die Lokalisation robust gegenüber den Eigengeräuschen der Roboterarme ist. Dieser Demonstrator wurde auf der Roboter-Sensor-Plattform des IITB als "Skill" implementiert und beinhaltet das angesprochene Multi-Sensor-Überwachungskonzept. Mit diesem ist es möglich die Robustheit der akustischen Lokalisation in einem Anwendungsbeispiel vorzuführen und in Echtzeit zu testen.

: http://publica.fraunhofer.de/dokumente/N-53636.html