| Autor(en): |
Daniel Göhring |
Titel: |
Constraint based world modeling for multi agent systems in dynamic environments |
| Gutachter: |
Hans-Dieter Burkhard; Uwe Schwiegelshohn; Rick Middleton |
| Erscheinungsdatum: |
03.12.2009 |
| Volltext: |
pdf
(urn:nbn:de:kobv:11-100103872)
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| Fachgebiet(e): |
Informatik |
| Schlagwörter (ger): |
Künstliche Intelligenz, Robotik, Lokalisierungsverfahren, Constraints |
| Schlagwörter (eng): |
Robotics, Artificial Intelligence, Localization Approaches, Constraints |
| Einrichtung: |
Humboldt-Universität zu Berlin, Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät II |
| Lizenz: |
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| Zitationshinweis: |
Göhring, Daniel:
Constraint based world modeling for multi agent systems in dynamic environments;
Dissertation,
Humboldt-Universität zu Berlin, Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät II , publiziert am 03.12.2009, urn:nbn:de:kobv:11-100103872
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| Abstract (ger): |
| Die mobile Robotik stellt ein sehr junges und komplexes
Forschungsfelder unserer Zeit dar. Innerhalb der letzten Jahrzehnte
wurde es Robotern möglich, sich innerhalb ihrer Umgebung zu bewegen,
zu navigieren und mit ihrer Umwelt zu interagieren.
Aufgrund der Tatsache, dass die Welt von Unsicherheit geprägt ist
und ein Roboter immer nur partielle Information über sie erhalten
kann, wurden probabilistische Navigationsverfahren entwickelt, mit
denen sich Roboter lokalisieren und Objekte ihrer Umgebung
modellieren können. Weiterhin wurden in letzter Zeit Verfahren
untersucht, die die kooperative Exploration der Umgebung durch eine
Gruppe von Robotern zum Ziel haben. In der vorliegenden Arbeit wird
ein neuartiges Konzept, welches sich Perzeptrelationen für die
kooperative Umweltmodellierung zu Nutze macht, vorgestellt und
evaluiert. Einen zweiten Beitrag der Arbeit stellen
constraintbasierte Lokalisierungstechniken dar, die es einem oder
mehreren Robotern auf effiziente Art und Weise ermöglichen, sich zu
lokalisieren und ihre Umwelt zu modellieren. |
| Abstract (eng): |
| Mobile autonomous robotics is a very young and complex field of
research. Only in recent decades have robots become able to explore,
to move, navigate and to interact with their environment.
Since the world is uncertain and since robots can only gain partial
information about it, probabilistic navigation algorithms have
become very popular whenever a robot has to localize itself or
surrounding objects. Furthermore, cooperative exploration and
localization approaches have become very relevant lately, as robots
begin to act not just alone but in groups. Within this thesis a new
approach using the concept of spatial percept-relations for
cooperative environment modeling is presented and evaluated. As a
second contribution, constraint based localization techniques will
be introduced for having a robot or a group of robots efficiently
localized and to model their environment. |
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