Robotersysteme werden für automatisierte Inspektionen von Infrastrukturbauwerken eingesetzt, um die Inspektionsgenauigkeit zu erhöhen und die betriebliche Effizienz zu verbessern. Vierbeinige Roboter verfügen über ausgefeilte Fortbewegungstechniken, die eine große Stabilität, Manövrierfähigkeit und Anpassungsfähigkeit in komplexen bzw. schwierig zugänglichen Gebäuden ermöglichen. Für den zuverlässigen autonomen Betrieb von vierbeinigen Robotern sind robuste Navigations- und Regelungssysteme erforderlich, die jedoch mit zunehmender Komplexität der Bauwerke nicht optimal funktionieren oder die von vierbeinigen Robotern gebotene Flexibilität nicht ausnutzen. Um den autonomen Betrieb von vierbeinigen Robotern zu erleichtern, wird in diesem Beitrag ein Framework zur Bewegungsplanung vorgestellt, der aus einem sampling-basierten globalen Planungsansatz, den Batch Informed Trees*, und dem lokalen Planungs- und Regelungsansatz Timed Elastic Band besteht. Das vorgeschlagene Framework beinhaltet zusätzlich den Cartographer-Algorithmus zur Lokalisierung, der einen erfolgreichen autonomen Betrieb und die Navigation in Innenräumen ermöglicht. Das Framework wird auf vierbeinigen Robotern unter Verwendung einer verteilten Softwarearchitektur eingesetzt, die die Planung und Ausführung von Inspektionsaufgaben mit Hilfe einer Basisstation und autonomen Navigationsfunktionen in Echtzeit auf den mobilen Robotern ermöglicht. Zur Validierung des Frameworks werden Inspektionsmissionen in einer Büroumgebung mit Hindernissen geplant und ausgeführt. Die Ergebnisse zeigen, dass das Framework robuste Echtzeit-Hindernisvermeidungsfunktionen bereitstellt und eine zuverlässige Pfadplanung und Lokalisierung mit geringer Latenzzeit ermöglicht.


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    Title :

    Autonome Navigation vierbeiniger Roboter für Bauwerksinspektionen


    Contributors:

    Publication date :

    2024



    Type of media :

    Conference paper


    Type of material :

    Electronic Resource


    Language :

    German



    Classification :

    DDC:    629 / 620 / 624




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