Ausgangslage:

Semantische Karten für mobile Roboter enthalten neben Informationen zu Hindernissen in der Umgebung auch weitere Informationen wie z.B. über die Art der Hindernisse (Objektklassen) oder deren Verhalten (z.B. Trajektorie eines Objektes). Durch die Nutzung dieser Informationen kann die Navigation von autonomen mobilen Robotern verbessert werden.

Aufgabenstellung:

Im Rahmen dieser Arbeit soll die langfristige Auswertung von semantischen Karten hinsichtlich bestimmter Muster in der Umgebung untersucht werden. Einerseits können z.B. durch langfristige Beobachtungen ortsabhängige Muster erkannt werden, wie Wege die häufig genutzt werden, oder auch zeitabhängige Muster, wie eine erhöhte Anzahl an Fußgängern am Ende eines Arbeitstages. Hierfür müssen semantische Karten, die immer während des Betriebs vom Roboter erstellt werden, langfristig gespeichert werden. Anschließend sollen durch einen geeigneten Analyseansatz entsprechende Muster in der Kartensammlung erkannt werden.

Die Arbeit umfasst folgende Arbeitsschritte:

• Literaturrecherche zur semantischen Kartierung und Mustererkennung
• Auswahl geeigneter Verfahren und Algorithmen aus dem Stand der Forschung
• Konzipierung und Implementierung eines Ansatzes zur Mustererkennung in semantischen Karten, aufbauend auf einem vorhandenen Algorithmus zur semantischen Kartierung
• Analyse und Bewertung des erarbeiteten Ansatzes in Simulationen und mit Realdaten
• Schriftliche Ausarbeitung und Dokumentation von Methodik und Ergebnissen

Weitere Informationen zur Arbeit erhalten Sie gerne auf Anfrage.

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