Räumliche Beziehungen und topologische Operatoren Aufgabe 1Aufgabe 2.
Topologische Navigation: Der Routengraph Navigation Autonomer Mobiler Systeme WS 07/08 Thomas...
-
Upload
luitgard-zent -
Category
Documents
-
view
110 -
download
3
Transcript of Topologische Navigation: Der Routengraph Navigation Autonomer Mobiler Systeme WS 07/08 Thomas...
Topologische Navigation:Der Routengraph
Navigation Autonomer Mobiler Systeme
WS 07/08
Thomas Wolfram, Björn Beckmann
Prof. Dr. Bernd Krieg-BrücknerDr. Bernd Gersdorf
Route
Segment
• gerichtete Kante• verbindet 2 Plätze• Start und Ziel• Eingang, Verlauf,
Ausgang
Platz
• Knoten• Entscheidungspunkt• Position, Ausrichtung• Referenzsystem
Referenzposition
Beispiel Route: GW2
• betritt GW2 durch Eingang
B1400
• gehe geradeaus auf die Treppe zu
• drehe Dich rechts, gehe zum nächsten Flur
• folge dem Flur bis zur Tür des ersten Raums auf der linken Seite
• drehe Dich zur Tür, tritt ein
Route Segment
• Start: Eingangstür GW2
• Eingang: drehe Dich zur Tür
• Verlauf: Folge dem Flur bis zur Treppe
• Ausgang: Drehe Dich zur Treppe
• Ziel: Flur, Ausrichtung zur Treppe
B1400
Route Segment
• Start: Flur, Ausrichtung zur Treppe
• Eingang: drehe Dich nach rechts
• Verlauf: Folge dem Flur bis zum nächsten Korridor
• Ausgang: Drehe Dich zum Flur
• Ziel: vor dem Korridor, Ausrichtung zum Korridor
B1400
Routengraph
• Vereinigung mehrerer Routen,also ihrer Segmente und Plätze
• Bedingung: Routen sind Homogen
• Schwierig: Integrieren von Plätzen– Allgemeines Referenzsystem und Referenzposition nötig
Lagen und Abstraktion
• Verschiedenartige Routengraphen trennen– Beispiel Bahnhof
• Routenwissen undÜbersicht
• Robotlevel – Userlevel
Transfer
• Verbindung heterogener Routen
• Im Bild:– Bahnstrecken– Fußwege– Transfer Segmente
Routenbasierende Navigation bei Tieren
• Nahrungssuche bei Tieren (Nagetiere, Insekten…)• Wanderung bei Tieren (Vögel, Fischen,
Meeresschildkröten…)• Modell von Poucet (1993)
– Platz Repräsentation– Platz: Ansammlung von verketteten Ansichten– Lokales Referenz-System
• Verbindung von 2 Plätzen
• Richtung, Distanz
– Topologisches Netzwerk• Verbundenheit der Plätze
• Reihenfolge
Beispiel: Wüstenameise
• Wege-Integration– Homing Vector = Richtungswechsel u. Distanz– Angeborener Kompass
• Fehlervermeidung• Richtungsanzeige
• Für alle Spezies die gleiche Thematik1. Plätze erkennen
2. Erwartungen aufbauen
3. Navigationsentscheidungen treffen
Routenbasierende Navigation bei Robotern
• Ähnlichkeit zwischen „biologischer“ und „künstlicher“ Navigation kein Zufall
• Unterschiede:– Moderne Technologie (Sensoren)– Kombination von Sensoren– Agenten kennen ihre Umgebung
• Vier Arten von Navigation– Guidance, Place Recognition - Triggered Response,
Topological Navigation, Metrical Navigation
Guidance
• Leiten des Agenten– bis das sensorische Bild passt– handelt um Kriterien zu maximieren
Beispiel:
Agent fährt entlang einer Wand
Platzerkennung - ausgelöste Reaktion
• Wenn Platz erkannt → bestimmte Aktion• Hauptproblem: Erkennung des Platzes
1. Ansatz: wahrzunehmender Input
2. Ansatz: Merkpunkte erkennen
‼ Problem: Verschiedene Plätze → ähnlicher Input
‼ Problem: Sensorische Störungen
Topologische Navigation
• basierend auf topologischen Netzwerken• Erweiterung von „Platzerkennung - ausgelöste Reaktion“
Navigation• Elemente: Plätze und deren Verbindungen
‼ Problem: Durch das navigieren– keine neuen Plätze– keine neuen Verbindungen
Metrische Navigation
• keine Unterteilung des Raumes in Plätze• Navigation durch Entfernung und Winkel (Euclidean)• Karten spezifieren metrische Relationen• Sensorische Erfassung, Triangulation• grobes Beispiel: Occupancy Grids
Vorteile– Agent kennt seine Position und– deren Beziehung zu anderen Objekten
Routenbasierende Navigation bei Menschen
• Weg- / Routenbeschreibung, Skizze• Startpunkt, Endpunkt, Zwischenpunkte• Sehenswürdigkeiten, charakteristische Elemente• Sequenz von Plätzen → jeder Platz neuer
Entscheidungspunkt
Modelling Navigational Knowledge by Route Graphs
Exkurs: Ontologie
Lehre des Seins, Disziplin der theoretischen Philosophie
Informatik: “An ontology is an explicit specification of aConceptualization.”
Wissensrepräsentation, Begriffe und Relationen
Wir wissen:Place8210: Node_IndoorsKRegion8210: RegionOffice8210: OfficePlace8210 locatedIn Region8210 und Region8210 covers Office8210
Wissen ableiten:Place8210 containedIn Office8210