Ein Beitrag zur Steuerung von mobilen Robotersystemen

Abstract

Roboter werden wegen ihrer hohen Produktivität und Flexibilität in vielen Produktionsstätten eingesetzt. Mit der gesellschaftlichen Entwicklung werden automatisierte Maschinen auch außerhalb von Produktionsstätten benötigt, die folgende Vorteile bringen: Reduzierung der Dienstleistungskosten (z.B. Personalkosten), Fachkräfte werden von einfachen sich wiederholenden und gefährlichen Routinearbeiten befreit und ersetzen Menschen dort wo eine Gefahr für Sie besteht. Daher sind 'Service robots' und 'Personal robots' zwei aktuelle Schlagworte in der Roboterforschung. Die meisten eingesetzten Serviceroboter werden als Einzweckmaschinen verwendet, z.B. Tankroboter, Flugzeugreinigungsroboter etc.. Das Wachstumspotential ist in diesem Bereich extrem hoch. Die Anforderungen die an Serviceroboter gestellt werden sind die autonome bzw. intelligente Manipulations- und Bewegungsfähigkeit. Daher ist es notwendig, intelligente Konzepte (speziell die Navigation) für mobile Plattformen bzw. Roboter zu entwickeln. Einsatzbereiche solcherart ausgestatteter Roboter sind vorwiegend der Servicebereich und der Haushalt. Die Grundidee dieser Arbeit ist die menschliche Navigationsfähigkeit in einem mobilen Roboter mit Hilfe von neuronalen Netzen und Fuzzy-Steuerung bzw. Neuro-Fuzzy zu entwickeln und in einer Applikation zu implementieren. In den letzten Jahren haben Fuzzy - und Neuro Methoden eine Schlüsselposition in der Informationsverarbeitung speziell in komplexen technischen Systemen eingenommen. Während die Fuzzy Logik strukturiertes, qualitatives Erfahrungswissen in Form linguistischer 'Wenn..., dann...' Regeln operationalisiert, ahmen Künstliche Neuronale Netze (KNN) zur Verarbeitung unstrukturierter, quantitativer Daten oder Signale die Funktionsweise des Gehirns nach. Künstliche Neuronale Netze (KNN) stellen ein Informationsverarbeitungssystem dar, das aus einfachen, parallel geschalteten Elementen (Neuronen) besteht. Ein Fuzzysystem arbeitet auf Basis 'Der Theorie der unscharfen Mengen', das aus vagen und ungenauen Informationen eine Handlung oder eine Entscheidung treffen kann. Für die praktische Anwendung wurden deshalb Fuzzysysteme und KNN implementiert. Für den Test und die Simulation der damit erstellten Bewegungsprogramme werden die mobile Roboter-Plattform Nomad200 (Hersteller: Nomadic Inc., USA), und ein Miniroboter Khepera Roboter (EPFL, Schweiz) verwendet.

Because of the high flexibility and productivity robots are widely applied and used in shop floor. With the social intercourse the need on machines outside of shop floor is rapidly increasing. Such machines should bring following benefits like, reduction of service cost (for examples, personal cost), taking over simple and monotonous jobs from experts, replacement of human being in dangerous environment. Therefore service robots and personal robots are two headlines in robotic research. However these robots are used in a single task, for examples gasoline fuel robots, airplane washing robots and others. The potential in this field to grow up is extremely high. Two important technical requirements on service robot are the intelligent handling and moving capability. From this viewpoint it is necessary to develop the intelligent concepts (especially the navigation) for mobile platforms. Such kind of robots are applied in the service area as well as at home. The background idea of this work is to develop intelligent navigation concepts for mobile robots using artificial neural networks, fuzzy control, and neuro-fuzzy methods and to implement this in a distinct robot. Since several years fuzzy and neuro techniques are key positions in the information processing especially in complex technical systems. On one side fuzzy logic works with structured as well as qualitative expert knowledge in form of 'if …, then…' rules, on the other side artificial neural networks are working with unstructured and quantitative data or signals in the similar way of brain's functionality. An artificial neural network is an information processing system, which consists of simple and parallel connected elements (neurons). The fuzzy system is working based on the fuzzy set's theory. By means of not exact or imprecise information an action or decision can be made. For the practical application fuzzy systems and artificial neural networks were implemented. For test and simulation of the generated concepts two mobile robots are used, Nomad200 (Nomadic Inc., USA) and Khepera Robot (EPFL, Switzerland).