Abschlussarbeit - Master: Dynamic SOP Mapping für mobile Roboteranwendungen

2024-05-01 Software für AugsburgDeutschland

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Dynamic SOP Mapping für mobile Roboteranwendungen

Die Herausforderung

Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) vereint die Kartengenerierung sowie Positions- und Orientierungsschätzung des Roboters in unbekannten Gebieten. Der Roboter erkundet selbstständig unbekanntes Gebiet, um dieses zu Kartografieren und dabei die Position des Roboters im Raum zu schätzen. Im dynamischen SOP (Surroundings Objects Persons) Mapping wird die generierte Karte aus dem SLAM-Verfahren mit weiteren Daten und Annotationen angereichert:

Die Kartografierung beinhaltet neben der Umgebung (Surroundings) auch Objekte (Objects) aus festgelegten Kategorien und Personen (Persons). Der Roboter muss in der Lage sein, aus den Ergebnissen der SLAM, Objekterkennung und Personenerkennung eine erweiterte Umgebungskartographierung umzusetzen. Eine Erkennungsverbesserung der SOP über z.B. eine Posen-Graph-Optimierung ist erwünscht.

Die Objekte sind bekannt und können auch im Training verwendet werden. Nach Erkundung des gesamten Gebiets soll der Roboter über eine Karte verfügen, die das Gebiet vollständig erfasst, dem Roboter zur Orientierung dient und die gesuchten Objekte in dieser Karte markiert. Personen sollen dynamisch in der Karte markiert werden, um in der Pfadplanung berücksichtigt werden zu können.

Das Programm kann in Python, C++ oder Rust implementiert werden. Das Verfahren soll offline und vollständig autonom arbeiten. Es stehen Aufnahmen und Versuchsroboter mit RGB-Kamera und 360° Lidar (2D) zur Verfügung. Als Recheneinheit wird ein NVIDIA Jetson Orin gestellt.

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