Development and validation of a filtering approach for the robust 3D localisation of a driverless transport vehicle

Die Umgebungsnavigation mittels LiDAR ist in den letzten Jahren im Industriebereich ein gebräuchlicher Standard für FTF (Fahrerlose Transportfahrzeuge) geworden. Der Betrieb in Industrieanlagen ist mit häufigen Veränderungen an der Umgebung verbunden, Lagerflächen sind beispielsweise unregelmäßig besetzt und verdecken u.U. fixe Landmarken, die essentiell für die Positionsbestimmung mittels LiDAR sind. Deshalb sollen die Vorteile einer 3D-Lokalisierung untersucht werden. Im Rahmen dieser Arbeit wird zuerst eine Gazebo-Simulation unter ROS genutzt, um diverse Umgebungen mit SLAM-Verfahren zu kartieren und anschließend in diesen zu navigieren. Anschließend werden ähnliche Szenarien in der Realität mit echten Sensorwerten auf einem KATE-Fahrzeug (Kleine Autonome Transporteinheit) der Götting KG nachgestellt. Es sollen Einschätzungen der Zuverlässigkeit und Robustheit sowie über die Möglichkeit der Nutzung mit existierender Hardware erfolgen.