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1	Evaluation of a Mobile Platform for Proof-of-concept Autonomous Site Selection and Preparation Gammell, Jonathan 31 December 2010 (has links) A mobile robotic platform for Autonomous Site Selection and Preparation (ASSP) was developed for an analogue deployment to Mauna Kea, Hawai‘i. A team of rovers performed an autonomous Ground Penetrating Radar (GPR) survey and constructed a level landing pad. They used interchangeable payloads that allowed the GPR and blade to be easily exchanged. Autonomy was accomplished by integrating the individual hardware devices with software based on the ArgoSoft framework previously developed at UTIAS. The rovers were controlled by an on-board netbook. The successes and failures of the devices and software modules are evaluated within. Recommendations are presented to address problems discovered during the deployment and to guide future research on the platform. Autonomous Mobile Robotics Multiagent Robotics In-Situ Resource Utilization Lunar Terraforming 0538 0771
2	Evaluation of a Mobile Platform for Proof-of-concept Autonomous Site Selection and Preparation Gammell, Jonathan 31 December 2010 (has links) A mobile robotic platform for Autonomous Site Selection and Preparation (ASSP) was developed for an analogue deployment to Mauna Kea, Hawai‘i. A team of rovers performed an autonomous Ground Penetrating Radar (GPR) survey and constructed a level landing pad. They used interchangeable payloads that allowed the GPR and blade to be easily exchanged. Autonomy was accomplished by integrating the individual hardware devices with software based on the ArgoSoft framework previously developed at UTIAS. The rovers were controlled by an on-board netbook. The successes and failures of the devices and software modules are evaluated within. Recommendations are presented to address problems discovered during the deployment and to guide future research on the platform. Autonomous Mobile Robotics Multiagent Robotics In-Situ Resource Utilization Lunar Terraforming 0538 0771
3	Optimierter Einsatz eines 3D-Laserscanners zur Point-Cloud-basierten Kartierung und Lokalisierung im In- und Outdoorbereich / Optimized use of a 3D laser scanner for point-cloud-based mapping and localization in indoor and outdoor areas Schubert, Stefan 05 March 2015 (has links) (PDF) Die Kartierung und Lokalisierung eines mobilen Roboters in seiner Umgebung ist eine wichtige Voraussetzung für dessen Autonomie. In dieser Arbeit wird der Einsatz eines 3D-Laserscanners zur Erfüllung dieser Aufgaben untersucht. Durch die optimierte Anordnung eines rotierenden 2D-Laserscanners werden hochauflösende Bereiche vorgegeben. Zudem wird mit Hilfe von ICP die Kartierung und Lokalisierung im Stillstand durchgeführt. Bei der Betrachtung zur Verbesserung der Bewegungsschätzung wird auch eine Möglichkeit zur Lokalisierung während der Bewegung mit 3D-Scans vorgestellt. Die vorgestellten Algorithmen werden durch Experimente mit realer Hardware evaluiert. 3D-Laserscanner rotierender 2D-Laserscanner Scanmatching ICP KD-Tree Kartierung und Lokalisierung Punktwolke Point Cloud UGV Autonome mobile Robotik LRF laser rangefinder 3D laser scanner spinning 2D laser scanner scan matching ICP iterative closest point kd tree localization and mapping point cloud UGV unmanned ground vehicle autonomous mobile robotics ddc:620 Laserscanner Kartierung Lokalisierung <Robotik> Punktwolke Mobiler Roboter
4	Optimierter Einsatz eines 3D-Laserscanners zur Point-Cloud-basierten Kartierung und Lokalisierung im In- und Outdoorbereich Schubert, Stefan 30 September 2014 (has links) Die Kartierung und Lokalisierung eines mobilen Roboters in seiner Umgebung ist eine wichtige Voraussetzung für dessen Autonomie. In dieser Arbeit wird der Einsatz eines 3D-Laserscanners zur Erfüllung dieser Aufgaben untersucht. Durch die optimierte Anordnung eines rotierenden 2D-Laserscanners werden hochauflösende Bereiche vorgegeben. Zudem wird mit Hilfe von ICP die Kartierung und Lokalisierung im Stillstand durchgeführt. Bei der Betrachtung zur Verbesserung der Bewegungsschätzung wird auch eine Möglichkeit zur Lokalisierung während der Bewegung mit 3D-Scans vorgestellt. Die vorgestellten Algorithmen werden durch Experimente mit realer Hardware evaluiert. info:eu-repo/classification/ddc/620 ddc:620

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