Highly accurate mobile robot navigation

Hochschulschrift

Zusammenfassung: Die herstellende Industrie erhöht durch die fortschreitende Automatisierung von Prozessen ihre Produktivität und reduziert gleichzeitig den Anteil körperlich beanspruchender Arbeit. Damit trägt Automatisierung einen wesentlichen Teil zu dem in industrialisierten Gesellschaften heute üblichen wirtschaftlichen Wohlstand und Lebensstandard bei. Die Automatisierung eines Produktionsprozesses erfordert heute üblicherweise eine aufwendige und dadurch kostenintensive Aufbau- und Inbetriebnahmephase, in der ein komplexes System bestehend zum Beispiel aus Förderbändern, Flurförderfahrzeugen, Roboterarmen und produktspezifischen Maschinen montiert und eingerichtet wird. Aus Gründen der Wirtschaftlichkeit wird industrielle Automatisierung daher nur bei der Produktion großer Mengen baugleicher Produkte eingesetzt. Infolge der Globalisierung nimmt jedoch die Geschwindigkeit von Marktveränderungen zu, was in der herstellenden Industrie zu kürzeren Zeitfenstern für die Anpassung ihrer Produktpalette und der zu produzierenden Stückzahlen führt. Zusammen mit dem Trend zur Individualisierung von Produkten entsteht hierdurch ein Bedarf für flexiblere, anpassbare Automatisierungstechniken, um die globale Wettbewerbsfähigkeit für kleine Losgrößen und sich verändernde Produkte zu erhalten. Hierfür sind kürzere Umrüstzeiten und geringere Kosten für den Auf- und Umbau von Automatisierungslösungen erforderlich. Für das Erreichen dieser Ziele ist autonome Navigation eine Schlüsseltechnologie.In dieser Arbeit stellen wir Beiträge vor, die den Einsatz von Roboternavigation in industriellen Anwendungsszenarien zum Ziel haben. Unsere Verfahren stellen Materialtransport zwischen einzelnen Prozessschritten bereit und sind schnell und einfach in Betrieb zu nehmen. Da unsere Systeme lediglich auf Inkrementgeber an den Rädern der Fahrzeuge und auf Messdaten der vorgeschriebenen Sicherheitslaserscanner zurückgreifen, können wir auf zusätzliche unflexible Infrastruktur wie Reflektoren, Markierungen, oder Führungsdrähte und -Schienen verzichten. Wir stellen zunächst ein vollständiges Navigationssystem vor, das es omnidirektionalen Robotern ermöglicht, autonom, mit hoher Genauigkeit und unter Einhaltung sicherheitsrelevanter Rahmenbedingungen zu navigieren. Unser System berücksichtigt die Dynamik des Fahrzeugs bei der auf Optimierung basierenden Planung von glatten, krümmungskontinuierlichen Trajektorien. Aufgrund seiner Effizienz kann unser System die geplanten Trajektorien während der Fahrt regelmäßig aktualisieren, um auf Veränderungen in dynamischen Umgebungen zu reagieren. Wir präsentieren eine Methode, welche die Genauigkeit beim Anfahren von Zielpositionen in den Millimeterbereich erhöht. Hierzu vergleichen wir an der Zielposition aufgenommene, nicht diskretisierte Referenzdaten der Sicherheitslaserscanner mit aktuellen Messdaten.Für Anwendungsfälle, die erfordern, dass automatisierte Fahrzeuge fest vordefinierten Bahnen folgen, schlagen wir eine nutzerfreundliche, intuitive Methode zur Inbetriebnahme vor, die auf Demonstrationen des Benutzers basiert. Unser Navigationssystem lässt sich mit den so definierten virtuellen Spuren zu unterschiedlichen Autonomiegraden kombinieren. In Anwendungsszenarien, die ausschließlich vordefinierte Bahnen erfordern, reduzieren wir den Inbetriebnahmeaufwand weiter. Unser teach-and-repeat Framework fährt durch einmalige Demonstration eingelernte virtuelle Spuren mit einer Genauigkeit im Millimeterbereich ab, ohne dass es nötig ist, zuvor eine Karte der Umgebung zu erstellen.Um zu einer realistischen Einschätzung von Navigationssystemen in Bezug auf ihre Leistungsfähigkeit, Robustheit und Zuverlässigkeit zu gelangen, stellen wir ein Testverfahren vor, das nicht nur einzelne Komponenten sondern vollständige Navigationssysteme durch Interaktion mit einer sorgfältig spezifizierten, sich verändernden Umgebung bewertet. Der Einsatz eines Referenzsystems, das die wiederholbaren Tests ebenfalls durchläuft, führt zur Vergleichbarkeit von Ergebnissen aus unterschiedlichen Instantiierungen unserer Testumgebung.Wir haben mit allen vorgestellten Systemen umfangreiche Experimente durchgeführt. Die dabei festgestellte Genauigkeit und Zuverlässigkeit unserer Systeme führen uns zusammen mit ihrer Flexibilität und intuitiven Bedienbarkeit zu der Überzeugung, dass sie einen substanziellen Beitrag zur Anwendung von Navigation in der industriellen Automatisierung darstellen. Über den Einsatz in der Fabriklogistik hinaus könnten autonome Fahrzeuge, die mit Roboterarmen ausgestattet sind, in der Zukunft auch Manipulationsfähigkeiten zur Verfügung stellen. Hierdurch würde ein effizienter Konfigurationswechsel für ganze Prozessketten möglich, um zum Beispiel von der Herstellung von Fahrgestellen für Personenkraftwagen auf Fahrgestelle für Lastkraftwagen umzustellen, ohne dass hierfür eine aufwendige, manuelle Neuanordnung von im Fabrikboden verankerten Schweißrobotern nötig ist
Zusammenfassung: The ongoing automation of manufacturing processes increases productivity and reduces physically demanding labor, a cornerstone for today’s living standards and economic wealth in industrialized countries. However, industrial automation requires a costly setup phase. Therefore, it is only worthwhile when manufacturing large quantities of identical products. As globalization increases the pace of market changes and due to the trend towards product customization, there is a demand for more flexible, adaptable automation to retain global competitiveness for smaller batch sizes and changing products. Here, autonomous navigation is a key technology to reduce setup costs and increase flexibility.In this thesis, we present contributions towards the deployment of mobile robot navigation in real-world industrial settings. We provide vehicle-based material transport between processes that is fast and intuitive to set up. Since our approaches only rely on wheel encoders and the mandatory safety scanners of an autonomous vehicle, they work without additional, inflexible infrastructure. We first propose a navigation system that enables omnidirectional vehicles to autonomously navigate with high accuracy while respecting safety constraints. Our system accounts for the dynamics of the vehicle when optimizing smooth, curvature continuous trajectories that are frequently updated in changing environments. We furthermore present a localization and docking method to achieve millimeter accuracy at target locations. For use cases that require automated vehicles to follow predefined routes, we propose an approach for intuitive instruction that relies on user demonstrations and can be combined with our navigation system to realize different levels of autonomy. For scenarios with predefined routes only, we further reduce the setup costs. Our teach-and-repeat framework needs no pre-built environment map and only a single, non-expert demonstration to track taught trajectories with millimeter accuracy.For realistic estimates of the performance and reliability of navigation systems, we propose a benchmark protocol that instead of individual components evaluates complete systems. The tested system and a reference system interact with a carefully specified and scripted dynamic environment to ensure comparability between different evaluations.We conducted extensive experiments for all our systems. Through the combination of high accuracy and reliability with flexibility and ease of use, they present a substantial contribution towards navigation for flexible automation. Autonomous vehicles can also be equipped with robotic arms, e.g., welding robots mounted on autonomous vehicles instead of bolted to the factory floor. Beyond logistics, navigation can thereby contribute to efficiently reconfigurable process chains and the vision of transformable factories

Angaben zum Objekt

• Standort: Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main
• Umfang: Online-Ressource
• Sprache: Englisch
• Anmerkungen: Albert-Ludwigs-Universität Freiburg, Dissertation, 2015

Klassifikation und Themen

• Klassifikation: Elektrotechnik, Elektronik
• Schlagwort: Mobiler Roboter ; Autonomer Roboter ; Fahrerloses Transportsystem ; Benchmark ; Teach-in-Methode ; Fitting ; Lokalisierung ; Industrie ; Genauigkeit

Beteiligte, Orts- und Zeitangaben

• Ereignis: Veröffentlichung
• (wo): Freiburg
• (wer): Universität
• (wann): 2015
• Urheber: Sprunk, Christoph
• Beteiligte Personen und Organisationen: Burgard, Wolfram

Weitere Informationen

• DOI: 10.6094/UNIFR/10410
• URN: urn:nbn:de:bsz:25-freidok-104103
• Rechteinformation: Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
• Letzte Aktualisierung: 14.08.2025, 10:55 MESZ