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Kombination von probabilistischer und intervallbasierter Fehlermodellierung

Kombination von probabilistischer und intervallbasierter Fehlermodellierung zur Sensordatenfusion auf mobilen Robotern

Um die Ergebnisse verschiedener Verfahren (z.B. Lokalisation, Kartierung, Hinderniserkennung usw.) verlässlich einzugrenzen, werden in der mobilen Robotik Verfahren, die auf der Intervallarithmetik basieren, eingesetzt. Diese Verfahren berechnen ein Intervall, bestehend aus einer unteren und oberen Schranke, das die tatsächliche Lösung enthält. Ein solches Intervall ist jedoch oft nicht genau genug, um einen Punkt darin zu definieren, der beispielsweise als Eingabe für einen Regler dienen kann.

Nichtsdestotrotz bieten Ansätze, die auf der Intervallarithmetik beruhen, viele Vorteile gegenüber probabilistischen Ansätzen (beispielsweise können Ergebnisse unter gegebenen Annahmen garantiert werden, systematische Fehler modelliert werden und Linearisierungsfehler vermieden werden). Zusätzlich können diese Ansätze verwendet werden, um falsche Ergebnisse auszuschließen, ohne dabei eine Aussage darüber zu treffen, an welcher Stelle in dem Intervall sich die tatsächliche Lösung befindet. Als einfache punktuelle Näherung kann aber beispielsweise der Mittelpunkt eines Intervalls dienen.

Andererseits werden häufig probabilistische Ansätze für verschiedene Probleme im Bereich der mobilen Robotik verwendet. Diese berechnen punktuelle Ergebnisse, die jedoch nicht garantiert werden können und aufgrund systematischer Fehler oder Linearisierungsfehlern möglicherweise erheblich von der tatsächlichen Lösung abweichen. Das Ziel dieses Projekts ist es, probabilistische und intervallbasierte Verfahren zu kombinieren, um auf der einen Seite die Integrität der Lösung gewährleisten zu können und zum anderen punktuelle Ergebnisse zu liefern, die für weitere Berechnungen genutzt werden können.

Publications

L. Jaulin, M. Kieffer, O. Didrit, and É. Walter (2001), Applied Interval Analysis. Springer London, 2001.

R. Neuland, R. Maffei, L. Jaulin, E. Prestes, and M. Kolberg (2014). Improving the precision of AUVs localization in a hybrid interval-probabilistic approach using a set-inversion strategy, Unmanned Systems, vol. 02, no. 04, pp. 361–375, 2014.

M. Langerwisch and B. Wagner. Guaranteed mobile robot tracking using robust interval constraint propagation, Lecture Notes in Computer Science, pp. 354–365, 2012. DOI:http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-33515-0_36.

M. Sc. Aaronkumar Ehambram
Adresse
Institute for Systems Engineering - Real Time Systems Group
Appelstraße 9A
30167 Hannover
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PROJEKTBETREUER

Prof. Dr.-Ing. Bernardo Wagner
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