Planungsmethoden für eine sozial akzeptable Navigation von Assistenzrobotern

In den vergangenen Jahren wurde im Bereich der mobilen Assistenzrobotik auch das Themenfeld der sozial-akzeptablen Navigation weiterentwickelt. Dabei kommt zu den vorhandenen Herausforderungen der Navigation nun auch der Faktor Mensch hinzu. Aus dem Themenbereich der sozial-akzeptablen Navigation widmet sich die vorliegende Arbeit zwei Aspekten, wobei der Fokus immer auf einem mobilen Roboter liegt, welcher sich im häuslichen Umfeld bewegt. Der erste Aspekt der Arbeit behandelt, wie ein Roboter sich in einer häuslichen Umgebung bewegen soll. Dabei ist von Interesse, welche Pfade der mobile Roboter im Beisein eines Bewohners plant. Die wissenschaftliche Leistung der Arbeit ist, vorhandene Planungsansätze auf Raum und Zeit zu erweitern und es so zu ermöglichen, die Bewegung einer Person in die Planungsphase zu integrieren. Dazu werden simple Bewegungsprädiktionsmethoden untersucht und es wird eine mathematische Beschreibung entwickelt, die Bewegungsvorhersagen von Personen in die Planung mit einbezieht. Durch die so weiterentwickelten Planungsverfahren werden zwei Szenarien experimentell näher untersucht: A) frontales Heranfahren an eine Person, B) frühzeitiges Ausweichen einer entgegenkommenden Person. Im zweiten Aspekt der vorliegenden Arbeit wird auf ein bisher nur sehr wenig beachtetes Problem der mobilen Robotik eingegangen: wie findet ein mobiler Roboter für seine jeweilige - häufig nur abstrakt formulierbare - Aufgabe sinnvolle Zielpunkte in seiner Einsatzumgebung, ohne dass diese statisch vorgegeben sein müssen? Als Lösungsansatz wird in dieser Arbeit ein Verfahren vorgeschlagen, welches eine abstrakte Aufgabe auf mehrere Kriterien abbildet und diese nach Extrempunkten untersucht. Diese Extrempunkte ergeben einzeln oder in Kombination mögliche Zielpunkte des Roboters. Die wissenschaftlichen Beiträge sind, für dieses Verfahren zu untersuchen, welche mathematische Formulierung der Einzelkriterien sinnvoll ist, welche Ergebnisse eine Optimierung mit unabhängigen Einzelkriterien liefert (Pareto-Optimalität) bzw. welche Ergebnisse die Kombination der einzelnen Kriterien zu einer Gesamtfunktion erzielt werden können (Superpositionsprinzip). Durch den hier präsentierten Ansatz werden folgende zwei Szenarien für die häusliche Navigation experimentell untersucht: C) Beobachten einer Person, D) Finden einer Parkposition bei potentiellen Engstellen. Für alle Szenarien gilt: es soll insbesondere das Weltwissen des Roboters zur Lösungsfindung genutzt werden. Dies alles setzt eine Akquise von Umweltwissen durch den Roboter voraus. Hierzu werden in der Arbeit praktisch einsetzbare Verfahren vorgestellt, welche das nötige Umweltwissen zur Schätzung der Oberkörperpose, Beobachtbarkeit und Bewegungsprädiktion ermitteln können.