Fähigkeitsbasierte Kooperation von Heterogenen Robotersystemen

Durch stetige Weiterentwicklung gibt es nicht nur immer mehr Roboter in unserem Umfeld, sondern vor allem mehr Spezial"-Roboter die für einen eng umrissenen Anwendungsfall konzipiert wurden.
In dieser Arbeit wird ein Konzept für die Kooperation dieser heterogenen Robotersysteme entwickelt um das ganze Potential aktueller Robotik für Aufgaben nutzen zu können.
Es wird ein Behavior Tree basierter Ansatz für die Modellierung von Fähigkeiten und Missionen Entwickelt.
Durch in den Behavior Tree integrierte Konzepte wie Parametrisierung oder entfernte Ausführungsumgebungen können Missionen schnell erstellt und über das ganze Team verteilt ausgeführt werden.
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Zusammen mit einem Framework für die multiroboter Koordination welches einen automatischen Austausch, Marktbasierte Verteilung und Ausführungsüberwachung der Fähigkeiten umsetzt können Roboter ihre Fähigkeiten oder Teile davon dadurch dynamisch zum Erreichen einer Mission beisteuern.

Während aktuelle Lösungen die Kommandierung sowie Kommunikation aller Systeme auf den kleinsten gemeinsamen Nenner abstrahieren wird in dieser Arbeit untersucht wie insbesondere sehr heterogene Systeme in einem Team eingebunden werden können ohne deren Komplexität zu beschränken.
Durch individuelle Kostenberechnungen kann jedes System selbst bestimmen wie geeignet es ist, durch einen universellen Health"-Werte jedoch im Team teilen.
Eine dynamische Abbildung der Fähigkeiten auf eine roboterspezifischen Implementierungen zur Laufzeit ermöglichen Aufgaben homogen zu verteilen, aber individuell auszuführen.

Die Entwickelten Konzepte und Umsetzungen werden mit realen und simulierten Experimenten mit verschiedenen Roboterteams und Domänen evaluiert.

Due to constant development and improvement, there are more and more robots in our environment and, above all, more "specialized" robots designed for a singular defined application.
In this thesis, a concept for the cooperation of such heterogeneous robot systems is developed to utilize the full potential of current robotics for tasks.
A behavior tree-based approach for modeling capabilities and missions is developed.
By integrating concepts such as parameterization or remote execution environments into behavior trees, missions can be quickly created and executed across the entire team.
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In combination with a framework for muli-robot coordination, which implements automatic exchange, marked-based distribution, and monitoring of skills, robots can dynamically contribute their skills or parts thereof to achieve a mission.

While currently available solutions abstract the command and communication of all systems down to the lowest common denominator, this work examines how very heterogeneous systems, in particular, can be integrated into a team without limiting their complexity.
Each system can determine how suitable it is in a given situation through individual cost calculations and share this information within the team through a universal "health" value.
Dynamic mapping of capabilities to a robot-specific implementation at runtime allows tasks to be distributed homogeneously but executed individually.

The developed concepts and implementations are evaluated with real-world and simulated experiments with different robot teams and application domains.