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Summary: Sensordatenfusion zur Robusten und Präzisen
EKF Lokalisierung von Mobilen Robotern
Kai O. Arras, Nicola Tomatis
Autonomous Systems Lab
Swiss Federal Institute of Technology Lausanne (EPFL)
CH 1015 Lausanne
{kai-oliver.arras, nicola.tomatis}@epfl.ch
Zusammenfassung: Diese Arbeit beschreibt einen Ansatz zur Lokalisierung von Mo-
bilrobotern mittels der Kombination eines Laserscanners mit monokularem Video. Das
Verfahren ist merkmalsbasiert und benutzt ein erweitertes Kalman filter (EKF) zur
Datenfusion und Positionsschätzung. Die Umgebungsmerkmale sind Liniensegmente
für den Laserscanner und vertikale Kanten für die Kamera. Physikalisch gut basierte
Unsicherheitsmodelle beider Sensoren werden eingesetzt und bei Sensorkalibration
und Merkmalsextraktion in Betracht gezogen. Dies liefert die geschätzten ersten zwei
Momente der Merkmalsvektoren.
Die Experimente, die auf einem vollständig autonomen Roboter durchgeführt wur-
den, zielten auf zwei Fragestellungen ab: In welchem Mass kann das Hinzufügen video-
basierter Umgebungsinformation die Navigation hinsichtlich Robustheit und Präzision
verbessern? Die dazu ausgeführten Experimente zeigen, dass gerade in schwierigen
Lokalisierungsszenarien wie lange Korridore, die Bildinformation einen unerlässlichen
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