Landmarkenbasierte Positionsoptimierung eines mobilen Roboters
- Diese Arbeit befasst sich mit der Entwicklung eines robusten Positionsschätzers. Die Positionsschätzung findet für einen mobilen Roboter statt, welcher autonom einen Rundkurs abfährt. Mithilfe des von Thrun et al. entwickelte FastSLAM Ansatz wird ein Konzept zur Filterung der Position entwickelt. Geeignete Umweltinformationen werden für die kontinuierliche Korrektur ermittelt und beschrieben. Für die Korrektur wird die Charakteristik der Rennstrecke genutzt. Durch eine Validierung des Konzepts wird die Funktionalität gezeigt und ein Einblick in die erforderliche Rechenleistung gegeben.
Author: | Manuel Wurst, Reiner Marchthaler |
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URN: | urn:nbn:de:bsz:753-opus4-8910 |
Document Type: | Article |
Language: | German |
Year of Completion: | 2020 |
Publishing Institution: | Hochschule Esslingen |
Release Date: | 2020/07/29 |
Tag: | Autonomes Fahren; Landmarke; Mobiler Roboter; Positionsschätzung SLAM |
GND Keyword: | SLAM; Landmarke; Positionsschätzung; Autonomes Fahren; Mobiler Roboter |
First Page: | 1 |
Last Page: | 5 |
DDC classes: | 000 Allgemeines, Informatik, Informationswissenschaft / 000 Allgemeines, Wissenschaft / 004 Informatik |
Open Access?: | frei verfügbar |
Relevance: | Wissenschaftlicher Artikel und Aufsatz, Proceeding, Artikel in Tagungsband |
Licence (German): | Veröffentlichungsvertrag ohne Print-on-Demand |