Der Jacobs-Roboter, eine wissenschaftlich erfolgreiche Lösung vor dem Markteintritt Andreas Birk Jacobs University Bremen http://robotics.jacobs-university.de
Forschungsschwerpunkt: Autonomous Systems Arbeiten von der Mechatronik bis zur Machinellen Intelligenz Anwendungsfelder Schutz und Rettung in weit geringerem Maße - Space (Planetenerkundung) - Unterwasser 2
Die Gruppe Gruppenmitglieder - 1x Postdoc, 7x Doktoranden, 9x Studenten (z.zt. wachsend) seit 2001 im Bereich Schutz- und Rettungsrobotik tätig - eine der ersten Forschungsgruppen in Europa starke internationale Vernetzung - National Institute of Standards and Technologies (NIST) - International Rescue System Institute, Japan erfolgreiche Teilnahmen an Tests- & Evaluierungen - amtierender Vizeweltmeister RoboCup 2007 - Gewinner mehrerer RoboCup Regionalwettbewerbe, u.a. German Open 2008 - Sieger European Land Robotics Trials (ELROB) im Combined Scenario 2007 - Sieger ICRA Robotics Challenge 2008 im Planetary Exploration Scenario 3
Warum Autonome Intelligente Systeme? Beispiele für Added-Value durch Autonomie Bedienerunterstützung, z.b. Wegpunktnavigation auf automatisch erstellten Karten Überbrückung von Funkverlust mehrere Roboter bei nur einem Bediener Einsatz jenseits von ferngesteuerten Kameras - automatische Modellierung und Vermessung der Umgebung - Lokalisierung von Personen - Integration und Visualisierung von verschiedensten Datenströmen in einem Leitstand 4
Bestehende kommerzielle Systemklassen Mobile Kamera eye on the ground lokale Erfassung hohe Reichweite 10-100 KEuro Schlangen hochmobile Systeme für enge Räume 10-30 KEuro Flugroboter eye in the sky Überblickserfassung ½ -1 h Betriebszeit 10-20 KEuro Mobiler Manipulator Manipulation oft notwendig Kameras als Standardsensoren Fertigung in kleinen Stückzahlen 100-250 KEuro Hauptmarkt z.zt. Dual-Use: z.b. IRobot Packbot, >900 Systeme, gut 100 Millionen US$ Umsatz 5
Warum eine Eigenentwicklung? große Lücke im Markt bei mobilen Robotern: entweder Möglichkeiten für onboard Intelligenz hohe Rechenleistung offene Schnittstellen ausreichende Zuladung oder hohe Einsatztauglichkeit gute Mobilität lange Laufzeit Wetterfestigkeit Einsatztauglichkeit irobot Packbot??? zunehmend Bedarf für beide Aspekte im akademischen wie auch im professionellen Bereich ActivMedia Amigobot Möglichkeiten für Onboard Intelligenz 6
Der Aufbau des Rugbots (Rugged Robot) komplette Eigenentwicklung Locomotion Unit - Raupenfahrwerk - eigenständiges Modul - Batterien, 3h Betriebszeit Cognition Unit - kompletter PC - "Cognition" Software Communication Unit - RF-Ethernet - oder Glasfasersystem 7
Besonderes Designelement: der Rugbot Flipper Flipper: Zusatzraupen die ihre Position relativ zum Hauptkörper ändern können sind weitverbreitet Standard: Antrieb im Gelenk erfordert hohe Kräfte, sehr anfällig gegen Schock hier: Lineartrieb + passiver Link standard design rugbot flipper 8
Schritte zur Kommerzialisierung Überarbeitetes Systemkonzept - Kostenminimierung bei den Komponenten - Komponentenwahl für höhere Wartungfreiheit und Lebensdauer - Gewichtseinsparungen - vereinfachter Aufbau (kostengünstigere Montage) Ausloten von Geschäftsmodellen - Produktion und Endmontage - Vertrieb und Support 9
Die Onboard Intelligenz Wahrnehmung, z.b. - Human Detection, basierend auf Form - 3D Terrain Classification - 3D Objekt Erkennung Autonomes Agieren, z.b. - Hindernisvermeidung - Wegeplanung - Human-in-the-loop Integration, z.b. durch Setzen von Zielpunkten in Karten Weltmodellieren, z.b. - Erstellen von 2D Karten & - 3D Umgebungsmodellen in Echtzeit Planen, z.b. - Human-Machine-Interfaces für Mission Planning - koodinierte Exploration - Multi Robot Teams 10
Maschinelles Erkennen von Menschen Eingabedaten - Bilder (2D) - von einer Thermokamera Repräsentation - Code für 3D Körpermodelle - in OpenGL Ergebnisse - Lernen von 3D Modellen - die den 2D Input reproduzieren Vorteile - Verdeckte Personen können erkannt werden - 3D Tiefeninformationen aus 2D Bildern 11
Erstellen & Nutzen von 3D Modellen in Echtzeit Datenaufbereitung & Fusion verschiedener 3D Sensoren - 3D Laserscanner - time-of-flight Kamera - Stereo Kamera Integration in 3D Modelle - 6D Lokalisierung - Flächenextraktion, Polygonalisierung Extraktion von 2D Karten - Ebenenmodelle mit Verlinkungen 12
Autonome Mobilität Beispiele C-ELROB 2007, Urban Scenario - Situationsaufklärung, nur ein Bediener - Jacobs: 2 Roboter kooperieren - eigenständiges Fahren zu dynamisch vorgegebenen Zielpunkten - sowie autonome Exploration - in kooperativ erstellen Karten ICRA Robot Challenge 2008 - autonome planetare Erkundung - Verlassen eines Landers - 3D Terrainklassifizierung in Echtzeit - Erstellen von Karten und Wegplänen - Erreichen einer Science-Station - und Rückkehr mit Daten zum Lander 13
Kooperation Land- / Flugroboter Flug/Landroboterdaten integrieren - Video, Telemetrie - in einem Bedienerinterface - Landroboter kann Flugroboter generierte Zielpunkte anfahren European Land Robot Trials 2007 - Scenario Finden von Gefahrenstellen (Feuerherde) in einem nicht-urbanen Gelände; Airrobot muss Stellen finden Landrobot muss sie erreichen - Kooperation Jacobs / Airrobot - Gewinner des Combined Trials 14
Multi-Robot Kartenlernen neuer Algorithmus zum Erstellen von Karten durch Roboterteams - Karten werden individuell generiert - und über Ähnlichkeitsmaß zusammengefügt geeignet zum Einsatz auf Flugrobotern - Zusammenfügen von Bildkarten - Portables Mini Google Earth 4 Robotern, Fort AP Hill, USA 6 Roboter, R1 Gebäude, Jacobs Uni Quadcopter, >4000 Bilder, keine Lokalisierung 15
Evaluation, Training & Szenarienentwicklung Kooperation mit dem US National Institute of Standards and Technologies (NIST) Jacobs Test Arenas - eines von 6 Testgelände weltweit - standardisierte Testelemente (in den USA für Kaufentscheidungen verwendet) 16
Evaluation, Training & Szenarienentwicklung Urban Search and Rescue Simulator (USARsim) ebenfalls Kooperation mit NIST High Fidelity Robot Simulator - für Validierung und Training - kommerzielle Systeme werden zunehmend darin modelliert 17
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