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Basistechnolgien für Reinigungsroboter im öffentlichen Raum

3 min read

Basistechnologien – sowohl auf Funktionalitätsebene als auch auf Hardwareebene – miteinander zu vergleichen und damit die Anwendbarkeit und Leistungsfähigkeit existierender Systeme zu erhöhen, ist bei der Betrachtung von Servicerobotik wichtig. Im Folgenden werden grundlegende Technologien und Hardware vorgestellt, die beispielsweise für die städtische Reinigung notwendig sind. Die Auswahl ergibt sich aus dem Stand der Technik und Umfragen mit Stakeholdern von kommunalen und städtischen Reinigungsdienstleistern sowie aus dem Gebäudemanagement [1]. 

Wahrnehmung ist für die Umgebungsanalyse erforderlich. Kameras und Sensoren werden verwendet, um die Umgebung des Roboters zu erfassen, Hindernisse und Menschen zu erkennen, die Reinigungsanforderungen zu bewerten und den Fortschritt der Reinigung zu verfolgen. Die zu verwendende Sensortechnologie hängt von der Aufgabe ab. Eine Kamera wird genutzt, um Verschmutzungen zu erkennen und ein LiDAR, um eine Karte der Umgebung zu erstellen und Hindernisse zu erkennen. Sowohl Kameras als auch LiDAR finden bei der Erkennung von Menschen Anwendung. Es ist denkbar, dass aktive Beleuchtung oder Kameras im nicht sichtbaren Bereich angewandt werden könnten, um die Wahrnehmung zu verbessern. Die Wahrnehmung kann oft durch die Fusion mehrerer Sensoren erheblich verbessert werden.

Manipulation von Objekten ist aufgabenabhängig. Schmutz kann beispielsweise durch Manipulation mit einer Saugvorrichtung oder einem Schwamm entfernt werden. Das Aufnehmen von Müll kann durch Manipulation mit einem Greifer implementiert werden. Die Manipulation basiert stark auf den Ergebnissen der Wahrnehmung. Wenn diese mangelhaft sind, ist die Manipulation in der Regel nicht möglich. Manipulationsaufgaben mit variablen Objekten erhöhen die Komplexität des Roboters und erfordern in der Regel Roboterarme mit mehreren Freiheitsgraden. Es gibt bestimmte Abhängigkeiten zwischen den einzelnen Grundtechnologien.

Kognition ist für die Entscheidungsfindung notwendig. Der Roboter muss in der Lage sein, die Umgebung zu verstehen und auf dieser Grundlage Entscheidungen zu treffen. Es besteht daher eine direkte Abhängigkeit von der Wahrnehmung, auf deren Grundlage Entscheidungen getroffen werden.

Navigation ermöglicht es dem Roboter, sich in einer Umgebung zu bewegen. Dazu gehören Lokalisierung und Pfadplanung. Die Lokalisierung kann mit einem LiDAR, Bewegungsschätzungen aus der Odometrie (z.B. aus der Radrotation) und der Pfadplanung mit einer Karte durchgeführt werden. Die erforderlichen Bewegungsbefehle werden über einen Antrieb an den Roboter übertragen und sollten in einem geschlossenen Regelkreis erfolgen. Es gibt etablierte Methoden zur Lokalisierung und Pfadplanung, die in der Regel auf einem Roboter verwendet werden können, aber einen anfänglichen Integrationsaufwand erfordern.

Interaktion ist für den Betrieb des Roboters sowohl in Bezug auf Anwendende als auch Nutzende notwendig. Dazu gehören die Bedienung über Benutzeroberflächen, Spracherkennung und Gestenerkennung. Menschen werden durch eine Kamera oder ein LiDAR erkannt, Sprache wird durch ein Mikrofon erkannt und Gesten werden durch eine Kamera oder ein LiDAR erkannt. Die Interaktion mit Menschen ist daher eng mit der sensorbasierten Wahrnehmung verbunden.

Manipulation, Kognition, Navigation und Interaktion basieren alle auf der Wahrnehmung. Unzureichende Wahrnehmung hat daher in der Regel erhebliche Konsequenzen. Je nach Aufgabe gibt es auch Abhängigkeiten zwischen den anderen Grundtechnologien und der Navigation.

Referenzen

[1] R. Memmesheimer, M. Overbeck, B. Kral, L. Steffen, S. Behnke, M. Gersch und A. Roennau, „Cleaning Robots in Public Spaces: A Survey and Proposal for Benchmarking Based on Stakeholders Interviews“ in Proceedings of 27th RoboCup International Symposium, Eindhoven, Netherlands, 2024.

[2] G. Heppner, C. Plasberg, L. Puck, T. Schnell, T. Büttner, A. Roennau und R. Dillmann, „Risk aware robots-health estimation and capability selection“, 2019 IEEE 15th International Conference on Automation Science and Engineering (CASE), S. 1193-1199, 2019.

Benchmark, Roboter im öffentlichen Raum, Robotik im Alltag
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Updated on 14. November 2024
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