Verteiltes Sensornetzwerk für die Navigation eines mobilen Roboters
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Artikelnummer
03654_2008_03_05
Diese Arbeit präsentiert eine kostengünstige und robuste Methode zur Lokalisierung eines mobilen Roboters im Außenbereich. Dazu wird zunächst eine "Intelligente Umgebung" definiert und eine Systemarchitektur entwickelt. Ein drahtloses Netzwerk liefert Daten für die Lokalisierung. Die vorgestellte Methode verwendet die Signalstärke eines empfangenen Funksignals, um die Entfernung und damit die relative Position des mobilen Roboters ohne zusätzliche Hardware zu bestimmen. Aus den Eigenschaften des Funkkanals folgen jedoch Schwankungen der Signalstärke. Die vorgestellten Modifikationen reduzieren diese Schwankungen. Weiterhin berücksichtigt der entwickelte, probabilistische Ansatz die Schwankungen und erhöht damit die Genauigkeit und Robustheit. Eine Sensorfusion auf Basis eines Partikelfilters optimiert diese Eigenschaften.
Autoren | Jürgen Gräfenstein/Robert Bosch GmbH / Amos Albert/Robert Bosch GmbH / Peter Biber/Robert Bosch GmbH / Mohammed Essayed Bouzouraa/Robert Bosch GmbH |
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Erscheinungsdatum | 01.03.2008 |
Format | |
Zeitschrift | atp edition - Ausgabe 03 2008 |
Verlag | DIV Deutscher Industrieverlag GmbH |
Sprache | Deutsch |
Seitenzahl | 6 |
Titel | Verteiltes Sensornetzwerk für die Navigation eines mobilen Roboters |
Beschreibung | Diese Arbeit präsentiert eine kostengünstige und robuste Methode zur Lokalisierung eines mobilen Roboters im Außenbereich. Dazu wird zunächst eine "Intelligente Umgebung" definiert und eine Systemarchitektur entwickelt. Ein drahtloses Netzwerk liefert Daten für die Lokalisierung. Die vorgestellte Methode verwendet die Signalstärke eines empfangenen Funksignals, um die Entfernung und damit die relative Position des mobilen Roboters ohne zusätzliche Hardware zu bestimmen. Aus den Eigenschaften des Funkkanals folgen jedoch Schwankungen der Signalstärke. Die vorgestellten Modifikationen reduzieren diese Schwankungen. Weiterhin berücksichtigt der entwickelte, probabilistische Ansatz die Schwankungen und erhöht damit die Genauigkeit und Robustheit. Eine Sensorfusion auf Basis eines Partikelfilters optimiert diese Eigenschaften. |
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