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DOI: 10.5445/IR/1000085410
Veröffentlicht am 27.08.2018

Reaktive Bewegungsplanung auf 3D-Sensordaten mittels GPU-basierter Kollisionserkennung - Untersuchung von hochgradig parallelen Algorithmen für mobile Serviceroboter

Hermann, Andreas

Abstract:
In der vorliegenden Arbeit wird die Anwendung von hoch-parallelen Algorithmen zur Auswertung von 3D-Punktwolken in der Robotik untersucht. Die Zielstellung ist es, essentielle Berechnungen der Kollisionsprüfung und Planung so weit zu beschleunigen, dass Roboter ein reaktives Verhalten erreichen und somit in einer dynamischen, teils unbekannten Umgebung eingesetzt werden können. Da die präsentierten Lösungen direkt auf 3D-Sensordaten der Umgebung arbeiten, reduzieren sie die Abhängigkeit auf a priori bekannte geometrische Modelle, was das Einsatzgebiet erweitert. Die untersuchten Aufgabenstellungen decken alle drei Teilbereiche des traditionellen Sense-Plan-Act-Zyklus ab und reichen von Bewegungsprädiktion, inverser Kinematik, über Greif- und Trajektorienplanung bis zur Ausführungsüberwachung.

Aktuelle 3D-Kameras liefern detaillierte geometrische Umweltmodelle in Form von Punktwolken, welche jedoch hohe Anforderungen an den Datendurchsatz der verarbeitenden Algorithmen stellen. Um hier die benötigte Effizienz zu erreichen, liegt der erste Beitrag dieser Arbeit in der Entwicklung unterschiedlicher diskretisierender Datenstrukturen ... mehr


Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)
Publikationstyp Hochschulschrift
Jahr 2018
Sprache Deutsch
Identifikator URN: urn:nbn:de:swb:90-854101
KITopen ID: 1000085410
Verlag Karlsruhe
Umfang XV, 267 S.
Abschlussart Dissertation
Fakultät Fakultät für Informatik (INFORMATIK)
Institut Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)
Prüfungsdatum 12.07.2018
Referent/Betreuer Prof. R. Dillmann
URLs Zugehöriges OpenSource-Projekt
Schlagworte Voxel, GPU, GPGPU, 3D, Kollisionserkennung, Bewegungsplanung, Robotik, CUDA, Swept-Volumen, Punktwolken, Echtzeitplanung, Octree, EDF
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