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
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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:

Issue Number:

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 Abstract

Language

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 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 620 Ingenieurwissenschaften und Maschinenbau

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: