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A Holistic Approach for Highly Versatile Supervised Autonomous Urban Search and Rescue Robots

Kohlbrecher, Stefan :
A Holistic Approach for Highly Versatile Supervised Autonomous Urban Search and Rescue Robots.
Technische Universität Darmstadt, Darmstadt
[Ph.D. Thesis], (2015)

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Item Type: Ph.D. Thesis
Title: A Holistic Approach for Highly Versatile Supervised Autonomous Urban Search and Rescue Robots
Language: English
Abstract:

The use of robots for search and rescue tasks has tremendous potential to mitigate disasters and save lives of both of disaster victims and first responders. Moreover, robots actually deployed for disaster response are neither highly intelligent (i.e. autonomous) nor do they intelligently make best use of a human supervisor in the loop nor do multiple heterogeneous robots work together in an intelligent manner.

Within this thesis, a holistic systems-oriented approach together with a number of developments of key functionalities to increase robot autonomy for rescue robots systems are presented and evaluated. These are usable for a wide range of robotic systems and operation modes, from unmanned ground vehicles for exploration and surveillance to complex high degree of freedom humanoid robotic systems that can be used for remote manipulation in disaster environments and thus, may potentially serve as "avatars" for human response forces supervising them. Importantly, cooperation between one or more human supervisors and such robotic systems is demonstrated, increasing overall reliability and capability.

The presented approaches are evaluated in simulated and real world robot experiments and presented within the scope of some of the most competitive international competitions for rescue and disaster response robots in the world, the the DARPA Robotics Challenge competition and the RoboCup Rescue Robot League, demonstrating their performance beyond laboratory environments and representing an important milestone towards their future use in real disaster environments.

Alternative Abstract:
Alternative AbstractLanguage
Die Nutzung von Robotern für Such- und Rettungsaufgaben hat großes Potential zum Schutz des Lebens von Opfern und Rettungskräften sowie zur Schadensminimierung im Katastrophenfall. Roboter, die bislang in Katastrophen eingesetzt werden, besitzen jedoch keine intelligenten (autonomen) Fähigkeiten. Bei ihnen wird darüber hinaus keine intelligente Zusammenarbeit zwischen Roboter und menschlichem Überwacher eingesetzt. In dieser Arbeit wird ein systemorientierter ganzheitlicher Ansatz für verbesserte autonome Fähigkeiten von Rettungsrobotern vorgestellt und evaluiert. Teil hiervon sind mehrere entwickelte modulare funktionale Komponenten für die Lokalisierung und Kartierung, Suche nach Opfern und komplexe Manipulationsaufgaben. Sie sind nutzbar für ein breites Spektrum von Robotersystemen und Betriebsarten, von unbemannten Bodenfahrzeugen für Erkundung und Überwachung bis zu komplexen humanoiden Robotersystemen, die für Fernmanipulation im Katastrophenfall geeignet sind. Es wird gezeigt, dass die Kooperation zwischen einem oder mehreren menschlichen Überwachern und dem Roboter die Zuverlässigkeit und Fähigkeiten des Gesamtsystems verbessert. Der dargestellte Ansatz wird in simulierten und realen Experimenten evaluiert. Hierbei wird auf zwei der konkurrenzstärksten Robotikwettbewerbe der Welt zurückgegriffen, die DARPA Robotics Challenge und den RoboCup Rescue Robot League Wettbewerb. Hiermit wird die Anwendbarkeit über Laborbedingungen hinaus gezeigt, was ein wichtiger Meilenstein auf dem Weg zur Anwendung in realen Katastrophen ist.German
Place of Publication: Darmstadt
Uncontrolled Keywords: urban search and rescue, robots, simultaneous localization and mapping
Classification DDC: 000 Allgemeines, Informatik, Informationswissenschaft > 004 Informatik
600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 600 Technik
600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 620 Ingenieurwissenschaften
Divisions: 20 Department of Computer Science
20 Department of Computer Science > Simulation, Systems Optimization and Robotics Group
Date Deposited: 30 Nov 2016 12:05
Last Modified: 30 Nov 2016 12:05
URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-58162
Referees: von Stryk, Prof. Dr. Oskar and Nardi, Prof. Dr. Daniele
Refereed: 2 December 2015
URI: http://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/id/eprint/5816
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