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Absatzerkennung bei autonomen mobilen Robotern

Bechtel, Peter ; Schatz, Andreas ; Dieterle, Lars ; Adamy, Jürgen (2021)
Absatzerkennung bei autonomen mobilen Robotern.
In: at - Automatisierungstechnik, 2003, 51 (4)
doi: 10.26083/tuprints-00019111
Article, Secondary publication, Publisher's Version

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Item Type: Article
Type of entry: Secondary publication
Title: Absatzerkennung bei autonomen mobilen Robotern
Language: German
Date: 2021
Place of Publication: Darmstadt
Year of primary publication: 2003
Publisher: De Gruyter
Journal or Publication Title: at - Automatisierungstechnik
Volume of the journal: 51
Issue Number: 4
DOI: 10.26083/tuprints-00019111
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Origin: Secondary publication service
Abstract:

In dieser Arbeit wird ein Absatzerkennungssystem für mobile Roboter vorgestellt, das die Gefahr des Absturzes an Absätzen ausschließt. Ausgehend von den allgemeinen Anforderungen wurde ein Sensorsystem, das auf einer Kombination von zwei Infrarotsensortypen basiert, und ein Fahralgorithmus zur Gefahrenvermeidung entwickelt. Die Methode ist weitgehend unabhängig vom Typ des radgetriebenen Roboters. Das System funktioniert ohne Vorwissen über das Aussehen der Absätze.

Alternative Abstract:
Alternative AbstractLanguage

This paper presents a step detection system for mobile robots. It is used to prevent the robot from falling down steps during navigation. Regarding the general requirements a sensor system consisting of two types of infrared sensors and a step avoiding strategy was developed. This method can be applied to almost all wheel-based mobile robots. The system was designed to work without prior knowledge about the structure of the steps.

English
Status: Publisher's Version
URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-191111
Classification DDC: 600 Technology, medicine, applied sciences > 620 Engineering and machine engineering
Divisions: 18 Department of Electrical Engineering and Information Technology > Institut für Automatisierungstechnik und Mechatronik > Control Methods and Robotics (from 01.08.2022 renamed Control Methods and Intelligent Systems)
Date Deposited: 08 Jul 2021 12:21
Last Modified: 10 Aug 2023 11:03
URI: https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/id/eprint/19111
PPN: 510458785
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