1/19 Hogyan tájékozódnak a robotok? Koczka Levente Eötvös Collegium

2 Autonóm robot  emberi beavatkozás nélküli feladatmegoldás  környezet feltérképezése különböző érzékelőkkel (szenzorok)  jelek küldése a külvilág számára (aktuátorok)  a központi egység az érzékelt jelektől függően vezérli az aktuátorokat

3 Szenzorok és aktuátorok  szenzorok:  környezeti:  távolságérzékelők  kamerák  érintőérzékelők  egyéb szenzorok: a robot állapotáról adnak információt (belső hőmérséklet, töltöttségi állapot stb.)  aktuátorok: motorok

4 Szimultán helymeghatározás és térképezés problémája  a robot mozgása közben térképet épít, miközben folyamatosan meghatározza a saját pozícióját is ezen a térképen  egyszerre zajlik a térkép létrehozása és a különböző tárgyak pozícióinak meghatározása

5 Nehézségek  a robot a beépített szenzorával relatív megfigyeléseket tesz a többi tereptárgyról  a mozgási utasítások és a szenzorok méréseit kísérő zaj miatt a megfigyelések minősége nem lesz tökéletes  zaj okai: szabálytalan kerekek, szenzor hibái, talaj hibái, kerekek megcsúszása

6 Probléma  a robot a kiindulási állapotban

7 Probléma  elmozdul a robot, ekkor az odometrikus adatok alapján kiszámolja, hogy mi a pozíciója

8 Probléma  újra megfigyeli a környezetét a szenzoraival

9 Probléma  azonban ezen adatokból kiszámolt pozíciója más lesz, mint az előbbi

10 Probléma  valójában viszont egyik kiszámolt pozíció sem felel meg a valóságnak

11 A megoldás

12 Tájékozódási pontok  olyan pontok, melyeket a robot újra és újra érzékelni tud, és meg tudja különböztetni a környezettől  fontos jellemzői:  ne mozogjon  könnyen meg lehessen különböztetni a környezetétől  különböző pozíciókból is lehessen érzékelni

13 A megoldás

14 Adatösszerendelés  különböző időpillanatokban észlelt tájékozódási pontokról eldönteni, hogy azonosak-e vagy nem  egy egyszerű adatösszerendelési technika:  adatbázisban tároljuk az eddig már észlelt tájékozódási pontokat  új észlelésekor a hozzá legközelebbi tájékozódási ponthoz rendeljük hozzá

15 A megoldás

16 Kiterjesztett Kálmán-szűrő (EKF)  az odometrikus adatok és a tájékozódási pontok pozíciói alapján kiszámítja a robot becsült helyzetét  rekurzív algoritmus  az aktuális becsült állapot kiszámításához csak az előző becsült állapotot és az aktuális megfigyelési adatokat használja fel

17 A megoldás

18 Kiterjesztett Kálmán-szűrő  Iterációs lépések:  az állapot frissítése az odometrikus adatok alapján  az állapot frissítése a tájékozódási pontok újbóli megfigyelése segítségével  új tájékozódási pont hozzáadása az állapothoz

19/19 Köszönöm a figyelmet