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GMD entwickelt günstigen 3D-Laserscanner für mobile Roboter

Roboter-Orientierung und -Navigation in Räumen und Gebäuden. Eine Forschergruppe am GMD-Institut für Autonome intelligente Systeme (AiS) hat einen preisgünstigen 3D-Laserscanner entwickelt, der als präziser und schneller Sensor auf mobilen Robotern zum Einsatz kommen soll und diesen ermöglicht, ihre natürliche Umgebung wie komplette Räume und Gebäude dreidimensional zu erfassen.
/ Andreas Donath
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Autonome mobile Roboter müssen durch unbekannte Umgebungen navigieren können, um z.B. Post auszutragen oder Staub zu saugen. Für diese grundlegenden Navigationsaufgaben standen bisher nur 2D-Laserscanner zur Verfügung, die ihre Umgebung horizontal abtasteten. Derartige Systeme sind nicht in der Lage, Hindernisse wie Tische und Objekte mit überstehenden Kanten vollständig in Echtzeit zu erfassen.

Der 3D-Laserscanner wurde mittels eines handelsüblichen 2D-Scanners und einer neuartigen Drehvorrichtung realisiert. Ein Servomotor dreht den Scanner um seine horizontale Drehachse. Auf diese Weise kann ein Bereich von 180 Grad (horizontal) x 90 Grad (vertikal) berührungslos und präzise in wenigen Sekunden erfasst und vermessen werden, ohne dass die Umwelt mittels passiven Landmarken o. ä. modifiziert werden muss.

Ein solcher Scan benötigt zwischen 4 und 12 Sekunden und kann eine Auflösung von bis zu 115.000 Punkten mit einer Genauigkeit von rund 1 bis 5 Zentimetern erreichen. Dank dieser Technik kann ein Roboter Objekte im Nahbereich ab einer Größe von 5 x 5 x 5 Zentimetern erkennen und auf sie in Echtzeit, das heißt ohne zeitliche Verzögerung, reagieren. Zur realitätsnahen Visualisierung einer aufgenommenen 3D-Szene setzen die Wissenschaftler eine Digitalkamera ein.

Während des Scans werden Fotos aufgenommen und daraus Texturen extrahiert. Diese Texturen verknüpft man später mit den 3D-Elementen. Als Grundlage für die Software entschieden sich die Wissenschaftler für das Echtzeitbetriebssystem RT- Linux. Sie implementierten verschiedene Online- und Offline-Algorithmen zur Datenanalyse und testeten sie erfolgreich.


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