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2012-10-04Dissertation DOI: 10.18452/16593
The memory-based paradigm for vision-based robot localization
dc.contributor.authorJüngel, Matthias
dc.date.accessioned2017-06-18T11:45:40Z
dc.date.available2017-06-18T11:45:40Z
dc.date.created2012-10-09
dc.date.issued2012-10-04none
dc.identifier.urihttp://edoc.hu-berlin.de/18452/17245
dc.description.abstractFür mobile autonome Roboter ist ein solides Modell der Umwelt eine wichtige Voraussetzung um die richtigen Entscheidungen zu treffen. Die gängigen existierenden Verfahren zur Weltmodellierung basieren auf dem Bayes-Filter und verarbeiten Informationen mit Hidden Markov Modellen. Dabei wird der geschätzte Zustand der Welt (Belief) iterativ aktualisiert, indem abwechselnd Sensordaten und das Wissen über die ausgeführten Aktionen des Roboters integriert werden; alle Informationen aus der Vergangenheit sind im Belief integriert. Wenn Sensordaten nur einen geringen Informationsgehalt haben, wie zum Beispiel Peilungsmessungen, kommen sowohl parametrische Filter (z.B. Kalman-Filter) als auch nicht-parametrische Filter (z.B. Partikel-Filter) schnell an ihre Grenzen. Das Problem ist dabei die Repräsentation des Beliefs. Es kann zum Beispiel sein, dass die gaußschen Modelle beim Kalman-Filter nicht ausreichen oder Partikel-Filter so viele Partikel benötigen, dass die Rechendauer zu groß wird. In dieser Dissertation stelle ich ein neues Verfahren zur Weltmodellierung vor, das Informationen nicht sofort integriert, sondern erst bei Bedarf kombiniert. Das Verfahren wird exemplarisch auf verschiedene Anwendungsfälle aus dem RoboCup (autonome Roboter spielen Fußball) angewendet. Es wird gezeigt, wie vierbeinige und humanoide Roboter ihre Position und Ausrichtung auf einem Spielfeld sehr präzise bestimmen können. Grundlage für die Lokalisierung sind bildbasierte Peilungsmessungen zu Objekten. Für die Roboter-Ausrichtung sind dabei Feldlinien eine wichtige Informationsquelle. In dieser Dissertation wird ein Verfahren zur Erkennung von Feldlinien in Kamerabildern vorgestellt, das ohne Kalibrierung auskommt und sehr gute Resultate liefert, auch wenn es starke Schatten und Verdeckungen im Bild gibt.ger
dc.description.abstractFor autonomous mobile robots, a solid world model is an important prerequisite for decision making. Current state estimation techniques are based on Hidden Markov Models and Bayesian filtering. These methods estimate the state of the world (belief) in an iterative manner. Data obtained from perceptions and actions is accumulated in the belief which can be represented parametrically (like in Kalman filters) or non-parametrically (like in particle filters). When the sensor''s information gain is low, as in the case of bearing-only measurements, the representation of the belief can be challenging. For instance, a Kalman filter''s Gaussian models might not be sufficient or a particle filter might need an unreasonable number of particles. In this thesis, I introduce a new state estimation method which doesn''t accumulate information in a belief. Instead, perceptions and actions are stored in a memory. Based on this, the state is calculated when needed. The system has a particular advantage when processing sparse information. This thesis presents how the memory-based technique can be applied to examples from RoboCup (autonomous robots play soccer). In experiments, it is shown how four-legged and humanoid robots can localize themselves very precisely on a soccer field. The localization is based on bearings to objects obtained from digital images. This thesis presents a new technique to recognize field lines which doesn''t need any pre-run calibration and also works when the field lines are partly concealed and affected by shadows.eng
dc.language.isoeng
dc.publisherHumboldt-Universität zu Berlin, Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät II
dc.rightsNamensnennung - Keine Bearbeitung
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/de/
dc.subjectKünstliche Intelligenzger
dc.subjectRobotikger
dc.subjectKIger
dc.subjectFußballger
dc.subjectLokalisierungger
dc.subjectMarkoveng
dc.subjectMonte-Carloeng
dc.subjectRoboCupeng
dc.subjectRoboticseng
dc.subjectArtificial Intelligenceeng
dc.subjectAIeng
dc.subjectRobotseng
dc.subjectSoccereng
dc.subjectLocalizationeng
dc.subjectSelf-Localizationeng
dc.subjectState Estimationeng
dc.subjectBayes Filtereng
dc.subjectParticle Filtereng
dc.subjectMemory-Basedeng
dc.subject.ddc004 Informatik
dc.titleThe memory-based paradigm for vision-based robot localization
dc.typedoctoralThesis
dc.identifier.urnurn:nbn:de:kobv:11-100204630
dc.identifier.doihttp://dx.doi.org/10.18452/16593
dc.identifier.alephidBV040461827
dc.date.accepted2012-05-09
dc.contributor.refereeBurkhard, Hans-Dieter
dc.contributor.refereeRojas, Raúl
dc.contributor.refereeHafner, Verena
dc.subject.dnb28 Informatik, Datenverarbeitung
dc.subject.rvkST 308
local.edoc.pages141
local.edoc.type-nameDissertation
local.edoc.institutionMathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät II

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