Damit das Roboterfahrzeug immer weiß, wo es ist: Allgemeiner Ansatz ermöglicht mehr Einsatzszenarien

Damit Roboterfahrzeuge, egal ob in der Luft, zu Boden oder unter Wasser, autonom Gegenden erkunden und Aufgaben erledigen können, müssen sie wissen, wo sie sind und wie ihre Umgebung gestaltet ist. Christian Brommer hat in der Forschungsgruppe „Control of Networked Systems“ an der Universität Klagenfurt im Zuge seiner Dissertation ein Rahmenmodell entwickelt, das modular und robust ist – und so möglichst viel Autonomie bei der Erkundung von unbekannten Gebieten für Roboterfahrzeuge ermöglichen soll.

„Bisher hat man vor allem Technologien entwickelt, die auf sehr spezifische Problemstellungen zugeschnitten sind. Diese funktionieren in diesen bestimmten Szenarien sehr gut, sind aber mitunter auch‚ überentwickelt und benötigen die Entwicklung durch Expert:innen‘“, erklärt Christian Brommer. Übergeordnetes Ziel der Beiträge seiner Dissertation war es, einen allgemeinen Ansatz zu entwickeln. Christian Brommer führt weiter aus: „Im Idealfall würde ein Lokalisierungssystem ermöglichen, dass die Informationen autonom integriert werden können, und zwar nur mit minimaler oder gar keiner menschlichen Interaktion. Dies wäre vor allem für lang andauernde, autonome Erkundungsaufgaben nötig, bei denen nicht im Voraus bekannt ist, welche Sensoren vor Ort verfügbar und welche Messungen in welcher Qualität machbar sind.“

Damit man ein solches System realisieren kann, braucht man ein modulares und robustes Multi-Sensor-Fusions Framework. Christian Brommer hat dabei den Anspruch, „echte Modularität“ zu ermöglichen. So soll es künftig möglich sein, einzelne Sensorzustandselemente in Bezug auf Position, Drehung und Geschwindigkeit in Form von isolierten Informationsblöcken hinzuzufügen oder zu entfernen. Der Algorithmus soll dann herausfinden können, um welchen Sensortyp es sich handelt und wie dieser zu dem modularen Filter beitragen kann. In einem Teilprojekt konnte Christian Brommer zeigen, dass es darüber hinaus gelingen kann, die für die Lokalisierung benötigte Rechenkomplexität ohne negative Auswirkungen auf die Schätzgenauigkeit zu verringern. Dies ist vor allem für kleinere Roboter mit wenig Traglast und längeren Operationszeiten wichtig,

Christian Brommer hat im Spätsommer 2024 sein PhD-Studium, im Rahmen dessen er in der Forschungsgruppe „Control of Networked Systems“ geforscht hat, erfolgreich abgeschlossen. Das von ihm gemeinsam mit Kollegen entwickelte Framework hat auch alle Validierungen bestanden, wie Brommer zusammenfasst: „Das Framework hat sich erfreulicherweise in zahlreichen internationalen Projekten und für verschiedene Fahrzeugtypen – von Unterwasserfahrzeugen über Bodenroboter bis hin zu unbemannten, kleinen Helikoptern  – als zuverlässige, realitätsnahe und echtzeitfähige Anwendung erwiesen.“

Das Framework brachte der Forschungsgruppe neben einem Patent auch den renommierten Innovations- und Forschungspreis des Landes Kärnten 2023, sowie die Nominierung zum Houska-Preis 2024 ein.