Das 21. Fachgespr?ch Autonome Mobile Systeme (AMS 2009) ist ein Forum, das Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern aus Forschung und Industrie, die auf dem Gebiet der autonomen mobilen Systeme arbeiten, eine Basis f?r den Gedankenaustausch bietet und wissenschaftliche Diskussionen sowie Kooperationen auf diesem Forschungsgebiet f?rdert bzw. initiiert. Inhaltlich finden sich ausgew?hlte Beitr?ge zu den Themen Humanoide Roboter und Flugmaschinen, Perzeption und Sensorik, Kartierung und Lokalisation, Regelung, Navigation, Lernverfahren, Systemarchitekturen sowie der Anwendung von autonomen mobilen Systemen.
Author(s): Rudiger Dillmann, Jurgen Beyerer, Christoph Stiller, Marius Zollner, Tobias Gindele
Edition: 1st Edition.
Year: 2009
Language: German
Pages: 278
Cover......Page 1
Autonome Mobile Systeme 2009 (Springer Verlag, 2009)......Page 2
ISBN 978-3-642-10283-7......Page 3
Vorwort......Page 4
Inhaltsverzeichnis......Page 6
1 Introduction......Page 10
4 Camera Framework and PTU......Page 12
4.1 Observer......Page 13
5 Camera Pose Framework......Page 14
5.1 Camera Pose Calculation......Page 15
6 Summary and Future Work......Page 16
References......Page 17
1 Introduction......Page 18
2 Overall System Description......Page 19
3 Time Forward Prediction......Page 20
4 Data Association Between Detections and Tracks......Page 21
5 Handling of Split and Merge Effects and Reconstruction of Compatible Object Measurements......Page 22
5.2 Point Cloud Based Reconstruction of the Track’s Position and Orientation......Page 23
6 State, Existence and Observability Innovation......Page 24
References......Page 25
1 Introduction......Page 26
2.1 Tentacle Evaluation and Selection......Page 27
3.1 Perspective Mapping and Gaze Control......Page 28
3.2 Determine Visual Quality......Page 29
4 Rating Tentacles by Color Intensity Feature......Page 30
5 Results and Conclusions......Page 32
References......Page 33
1 Introduction......Page 34
2.1 Theory of Time-to-Contact Calculation......Page 35
2.2 TTC Estimation Using Model Equations......Page 36
3.2 Results of the Proposed Estimation Procedure......Page 37
4 Extension of the Approach to General Movements......Page 38
4.2 Simple Rotational Movement......Page 39
4.4 Results......Page 40
References......Page 41
1 Introduction and RelatedWork......Page 42
2 Monocular Scene Reconstruction......Page 43
2.2 Feature Tracking......Page 44
2.3 Descriptor Update......Page 45
4 Results......Page 46
References......Page 49
1 Introduction......Page 50
2 Accuracy Considerations......Page 52
3 6-DoF Pose Estimation......Page 53
4 Experimental Evaluation......Page 54
Acknowledgment......Page 56
References......Page 57
1 Einleitung......Page 58
2.1 Zellfeldrepräsentation......Page 59
2.2 Dekomposition der Verbundwahrscheinlichkeit......Page 60
2.3 Modellierung der Gruppen......Page 61
2.4 Berechnung der Filtergleichungen......Page 62
3 Evaluierung......Page 64
Literaturverzeichnis......Page 65
1.1 What Can We Learn from Human Table Tennis?......Page 66
1.2 A Review of Robot Table Tennis......Page 67
2.2 Movement Primitive Selection and Parametrization......Page 68
3.1 Overview......Page 69
3.2 Determining the Goal Parameters......Page 70
4 Evaluations......Page 71
5 Conclusion......Page 72
References......Page 73
1 Introduction......Page 74
2.1 Local Visual Homing......Page 75
3 Trajectory Controller......Page 76
4.1 Setup......Page 77
4.2 Results......Page 79
5 Summary and Outlook......Page 80
References......Page 81
1 Introduction......Page 82
2 Features of the Wii Remote Infrared Camera......Page 83
3 The UAV System......Page 84
5 Flight Control......Page 85
6 Experimental Results......Page 86
7 Conclusion and Future Work......Page 88
References......Page 89
1 Introduction......Page 90
2.2 Analyzing Periodic Solutions......Page 91
2.3 Dimensionless Ankle Stiffness......Page 92
3 Results......Page 93
4 Discussion......Page 94
4.1 Leg Stiffness Modulation......Page 95
4.3 Shortcommings of the Model......Page 96
References......Page 97
1 Introduction......Page 98
2 Methods......Page 99
3 Results......Page 101
4 Discussion......Page 103
References......Page 105
1 Einleitung......Page 106
2 Stand der Technik......Page 107
3 Kinematisches Modell......Page 108
4.1 Bestimmung des Soll-Radius......Page 109
4.2 Bestimmung des Soll-Lenkwinkels......Page 111
5 Evaluierung des Verfahrens......Page 112
Literaturverzeichnis......Page 113
1 Introduction......Page 114
2 Learning Methods for Motor Primitives......Page 115
2.2 Reinforcement Learning with PoWER......Page 116
3 Robot Evaluation......Page 117
3.1 Discrete Movement: Ball-in-a-Cup......Page 118
3.2 Rhythmic Movement with Start-up Phase: Ball-Paddling......Page 119
4 Conclusion......Page 120
References......Page 121
1 Introduction......Page 178
3 Theoretical Concept......Page 179
4.1 Probabilistic Models......Page 180
4.2 The Trigger Function......Page 181
4.4 The Physical Model: Bullet Physic Engine......Page 182
5 Experimental Results......Page 183
6 Conclusions and Future Works......Page 184
References......Page 185
1 Introduction......Page 122
2 The Vehicle Control System......Page 123
3.1 Altitude Control......Page 125
3.2 Nonlinear 2D-Tracking Controller......Page 126
4 Simulation and Experimental Results......Page 128
6 References......Page 129
1 Introduction......Page 130
2 Development Framework......Page 131
3 Oscillation Analysis......Page 132
4 Application and Results......Page 134
5 Conclusion and Future Work......Page 136
References......Page 137
1 Introduction......Page 138
2.2 Dynamic Joint Stiffness Analysis......Page 139
3 Results......Page 141
4 Discussion......Page 143
References......Page 145
1 Einleitung......Page 146
2 Das partikelfilterbasierte SLAM Verfahren......Page 147
2.1 Ziehen neuer Positionen......Page 148
2.3 Resampling......Page 149
3 Reduktion des Speicherplatzes......Page 150
4 Experimentelle Ergebnisse und Evaluation......Page 151
5 Schlussfolgerung und Ausblick......Page 152
Literaturverzeichnis......Page 153
1 Introduction......Page 154
2 Robotic Platforms......Page 155
3.1 Video Tracking of UGV......Page 156
3.2 Pitch and Roll Compensation......Page 157
3.3 Orthophoto Registration......Page 158
4 Results......Page 159
5 Conclusion......Page 160
References......Page 161
1 Introduction......Page 162
2.1 RBPF with Local and Global Graph Models......Page 164
2.3 Adaptive Sensor Model......Page 165
3 Experiments and Results......Page 167
4 Conclusion and Future Work......Page 168
References......Page 169
1 Einf¨uhrung......Page 170
2.1 Stand der Technik......Page 171
3 Monte Carlo Funklokalisierung......Page 172
3.2 Sensormodell der Distanzmessung......Page 173
3.3 Experimentelle Ergebnisse......Page 175
4 Zusammenfassung......Page 176
Literaturverzeichnis......Page 177
1 Introduction......Page 186
2 Related Work......Page 187
4.1 Weighted Gradient Orientation Histograms......Page 188
5 Localization Process......Page 189
6 Experimental Results......Page 190
References......Page 193
1 Introduction......Page 194
2 Problem Statement......Page 195
3 Controller Design......Page 196
4.1 Simulations......Page 198
4.2 Real-World Experiments......Page 199
References......Page 200
1 Einleitung......Page 202
3.1 Problemstellung......Page 203
3.2 Ansätze aus der Robotik......Page 204
4.2 Modellierung der Kräfte......Page 205
5 Simulationsergebnisse......Page 207
Literaturverzeichnis......Page 209
1 Introduction......Page 210
2.1 Positve Obstacles......Page 211
2.2 Negative Obstacles, Water and Ground......Page 212
4 Classification Methods Realized on Ravon......Page 214
Acknowledgements......Page 216
References......Page 217
1 Einleitung......Page 218
2.1 übersicht......Page 219
2.3 Komponenten......Page 220
3.1 Antriebe......Page 221
3.2 Sensoren......Page 222
3.3 SmartPower-Module......Page 223
4 Erste Gehversuche......Page 224
6 Literatur......Page 225
2 Related Work......Page 226
3 Platform......Page 227
3.2 Ground Control Station......Page 228
4 Towards Autonomy......Page 230
5 Simulation and Evaluation......Page 231
6 Application Scenarios......Page 232
8 References......Page 233
1 Einleitung......Page 234
2 Systemüberblick......Page 235
4 Lokalisation und Umweltmodellierung......Page 237
5 Navigation......Page 238
6 Semantische Missionssteuerung......Page 239
7 Zusammenfassung und Ausblick......Page 240
Literaturverzeichnis......Page 241
1.1 Bayes’sche Netze......Page 242
1.2 Andere C++ Bibliotheken zur probabilistischen Inferenz......Page 243
2.1 Struktur der DBNL......Page 244
2.2 Statische Netze......Page 245
2.4 Anfragen......Page 246
2.5 Inferenz......Page 247
4 Ausblick......Page 248
Literaturverzeichnis......Page 249
1 Einleitung......Page 250
2 Motivation und Stand der Technik......Page 251
3 SmartSoft......Page 252
4 Der modellgetriebene Ansatz......Page 253
4.1 Platform Independent Model (PIM)......Page 254
4.3 Codegenerierung aus dem PSM in die PSI......Page 255
5 Beispiel......Page 256
Literaturverzeichnis......Page 257
1 Introduction......Page 258
3 Behavior Modeling......Page 259
4 Behavior Prediction......Page 261
5 Adaptive Risk Assessment......Page 263
6 Results......Page 265
References......Page 266
1 Einleitung......Page 268
2 Stand der Technik......Page 269
3 Transparente Kommunikation f¨ur kognitive Systeme......Page 270
4.1 Aufzeichnungsmethode......Page 271
4.2 Aufzeichnungsformat......Page 272
4.3 Einsatz einer Aufzeichnung......Page 273
5 Ergebnisse und Anwendungen......Page 274
Literaturverzeichnis......Page 275
1 Introduction......Page 276
2.1 Structural Components......Page 277
2.3 Force/Torque Sensors......Page 278
2.5 Electronics Architecture......Page 279
3 Simulation......Page 280
4.1 Trajectory Generation......Page 281
4.2 Stabilizing Control......Page 282
References......Page 283
