Geodätisches Institut Hannover Lehre Studienarbeiten
Entwicklung und Validierung einer Simulationsumgebung für einen Vierbeinroboter

Entwicklung und Validierung einer Simulationsumgebung für einen Vierbeinroboter

Betreuung:  Rozhin Moftizadeh, Hamza Alkhatib
Bearbeitung:  Zhuoyue Xu
Jahr:  2024
Laufzeit:  07/2024 - 10/2024

Motivation

Vierbeinroboter, bekannt für ihre Stabilität und Vielseitigkeit beim Navigieren in komplexem Gelände, haben zahlreiche Anwendungen, die von Such- und Rettungseinsätzen bis zur Überwachung von Infrastrukturen oder sogar zur landwirtschaftlichen Automatisierung reichen. Um ihre Fähigkeiten weiter zu verbessern, ist die Integration verschiedener Sensoren wie GNSS, IMU und LiDAR entscheidend für eine genaue Umgebungswahrnehmung und Navigation.
Der Fortschritt in der Robotik und bei autonomen Systemen ist stark auf realistische Simulationsumgebungen angewiesen, die eine umfassende Bewertung und Weiterentwicklung der entwickelten Algorithmen ermöglichen. ROS (Robot Operating System), eine flexible und weitverbreitete Plattform zur Entwicklung und Steuerung von Robotersystemen, bietet eine leistungsstarke Infrastruktur zur Entwicklung und Prüfung von Robotersimulationen (https://www.ros.org/). Durch die Nutzung von ROS ist es möglich, eine umfassende Simulationsumgebung zu schaffen, die den Vierbeinroboter, seine Umgebung und die notwendigen Sensordaten beinhaltet.
Das Ziel dieser Studienarbeit ist es, eine realistische und umfassende Simulationsumgebung für den Vierbeinroboter GeoPaw zu entwickeln, die es ermöglicht, die Leistung des Roboters und die Genauigkeit der integrierten Sensoren zu analysieren, was zur Verbesserung von GeoPaw beiträgt und dessen Anwendungsmöglichkeiten erweitert.

Aufgaben

1. GNSS-Sensorsimulation

  • Implementierung der GNSS-Sensordaten-Simulation in der ROS-Umgebung.
  • Validierung der Genauigkeit und Leistung der GNSS-Daten.

2. IMU-Sensorsimulation

  • Integration eines IMU-Sensormodells in die Simulation.
  • Sicherstellung, dass die IMU genaue Orientierungs-, Beschleunigungs- und Gyroskopdaten liefert.

3. Integration von Unitree LiDAR L1

  • Implementierung des Unitree LiDAR L1-Sensormodells.
  • Simulation der LiDAR-Daten und Validierung ihrer Genauigkeit bei der Erkennung von Umgebungsmerkmalen.

4. Datenerfassung

  • Sammlung von Sensordaten in einer bereits definierten Simulationsumgebung.

o Demonstration der Aussagekraft der gesammelten Daten.