Verteiltes Sensornetzwerk für die Navigation eines mobilen Roboters

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03654_2008_03_05
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Diese Arbeit präsentiert eine kostengünstige und robuste Methode zur Lokalisierung eines mobilen Roboters im Außenbereich. Dazu wird zunächst eine "Intelligente Umgebung" definiert und eine Systemarchitektur entwickelt. Ein drahtloses Netzwerk liefert Daten für die Lokalisierung. Die vorgestellte Methode verwendet die Signalstärke eines empfangenen Funksignals, um die Entfernung und damit die relative Position des mobilen Roboters ohne zusätzliche Hardware zu bestimmen. Aus den Eigenschaften des Funkkanals folgen jedoch Schwankungen der Signalstärke. Die vorgestellten Modifikationen reduzieren diese Schwankungen. Weiterhin berücksichtigt der entwickelte, probabilistische Ansatz die Schwankungen und erhöht damit die Genauigkeit und Robustheit. Eine Sensorfusion auf Basis eines Partikelfilters optimiert diese Eigenschaften.
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Authors Jürgen Gräfenstein/Robert Bosch GmbH / Amos Albert/Robert Bosch GmbH / Peter Biber/Robert Bosch GmbH / Mohammed Essayed Bouzouraa/Robert Bosch GmbH
Publishing Date 1 Mar 2008
Format PDF
Zeitschrift atp edition - Ausgabe 03 2008
Publisher DIV Deutscher Industrieverlag GmbH
Language German
Pages 6
Title Verteiltes Sensornetzwerk für die Navigation eines mobilen Roboters
Description Diese Arbeit präsentiert eine kostengünstige und robuste Methode zur Lokalisierung eines mobilen Roboters im Außenbereich. Dazu wird zunächst eine "Intelligente Umgebung" definiert und eine Systemarchitektur entwickelt. Ein drahtloses Netzwerk liefert Daten für die Lokalisierung. Die vorgestellte Methode verwendet die Signalstärke eines empfangenen Funksignals, um die Entfernung und damit die relative Position des mobilen Roboters ohne zusätzliche Hardware zu bestimmen. Aus den Eigenschaften des Funkkanals folgen jedoch Schwankungen der Signalstärke. Die vorgestellten Modifikationen reduzieren diese Schwankungen. Weiterhin berücksichtigt der entwickelte, probabilistische Ansatz die Schwankungen und erhöht damit die Genauigkeit und Robustheit. Eine Sensorfusion auf Basis eines Partikelfilters optimiert diese Eigenschaften.
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