CUSLAM

Lokalisierung und Kartenerstellung in beengten Unterwasserumgebungen

Das Dagon-AUV im Testbecken (Quelle: DFKI GmbH)
Das Dagon-AUV im Testbecken (Quelle: DFKI GmbH)
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Im Projekt CUSLAM soll ein robuster Algorithmus zur Selbstlokalisierung und Kartenerstellung in komplexen, räumlich eingeschränkten Unterwasserumgebungen entwickelt. Dieser Algorithmus erlaubt es auch kleinen, schwach instrumentierten Fahrzeugen autonom in schwierigen Umgebungen, wie zum Beispiel Unterwasserproduktionsstätten, zu agieren und verässliche Aufgaben zu erfüllen. Anhand von ausgiebigen Versuchsreihen mit Referenzmessungen wird die Korrektheit des Algorithmus objektiv verifiziert.

Laufzeit: 01.09.2009 bis 31.07.2012
Zuwendungsempfänger: DFKI GmbH
Fördergeber: Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie
Förderkennzeichen: Gefördert vom Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages, Förderkennzeichen: 03SX290
Anwendungsfelder: Unterwasserrobotik
Verwandte Projekte: µAUV
KI Perspektiven in der Meerestechnik (03.2006- 05.2007)
µAUV²
(05.2007- 11.2007)
ROV-Hovering
Autonomes Hovering mit einem ROV (11.2006- 08.2007)
VI-Bot
Virtual Immersion for holistic feedback control of semi-autonomous robots (01.2008- 12.2010)
Verwandte Robotersysteme: Flatfish
Getaucht verbleibendes AUV
Leng
Explorations-AUV für Langstreckenmissionen
Teredo IceShuttle
Nutzlasttransfer durch Eis & Basisstation
DAGON
AVALON
Autonomous Vehicle for Aquatic Learning, Operation and Navigation
Verwandte Software: MARS
Machina Arte Robotum Simulans

Projektdetails

Redesign des AVALON, Ansicht von unten (Quelle: DFKI GmbH)
Das Forschungsschlauchboot ‘Polarsternchen’, welches für Außeneinsätze verwendet wird. (Quelle: DFKI GmbH)

Im Projekt CUSLAM wird eine integrierte Lösung zur robusten autonomen Selbstlokalisation und Kartenerstellung in räumlich eingeschränkten Unter­wasser­umgebungen erarbeitet. Ziel ist es, auch in komplexen Unterwasserumgebungen, wie zum Beispiel Unterwasserproduktionsstätten, autonome Unter­wasser­fahrzeuge (AUVs) sicher und verlässlich einsetzen zu können. Die beiden Aspekte Sicherheit und Robustheit spielen hierbei eine zentrale Rolle: Erst wenn beide Aspekte erfüllt sind, wird es wirtschaftlich rentabel, Überwachungs- und Erschließungsaufgaben durch AUVs durchführen zu lassen. Der hohe Schwierigkeitsgrad dieser Aufgabe liegt in der Kombination einer Reihe von bereits schwierigen Einzelaufgaben:

  • Unterwassernavigation, Lokalisierung und Kartenerstellung
  • Navigation in beengten, dynamischen 3D-Räumen
  • Komplexe Aufgabenerfüllung durch schwach überwachte autonome Systeme

Der Ansatz des CUSLAM-Algorithmus wurde so gewählt, dass die Anforderungen aller drei Teilaufgaben erfüllt sind und so auch die Gesamtaufgabe – die robuste, autonome Selbstlokalisation und Kartenerstellung in räumlich eingeschränkten Unterwasserumgebungen – erfüllt werden kann.

Um die Robustheit und Validität des hier entwickelten Algorithmus nachzuweisen, werden ausführliche Versuchsreihen durchgeführt. Diese sollen inkrementell ablaufen: Zu Beginn sollen einzelne Teilaufgaben unter Laborbedingungen, am Ende die Gesamtaufgabe unter Realbedingungen am künstlichen Riff der Universität Rostock absolviert werden. Diese Versuchsreihen werden mit Hilfe des bereits vom DFKI entwickelten AUVs 'AVALON' durchgeführt. Um eine aussagekräftige Validierung der Algorithmen zu ermöglichen wird 'AVALON' um eine Reihe von speziellen, hochauflösenden Messinstrumenten erweitert, welche bewusst nicht in die Berechnungen des CUSLAM-Algorithmus einfließen, sondern nur dem Nachweis seiner Korrektheit und Robustheit dienen. Der so entwickelte Algorithmus bleibt so vielseitig, ökonomisch und auch von kleinen, schwach instrumentierten Fahrzeugen einsetzbar. Die robuste Selbstokalisierung und Kartenerstellung innerhalb einer Unterwasserproduktionsstätte soll als Benchmark für den Algorithmus dienen, anhand dessen er getestet und evaluiert wird. Das künstliche Riff der Universität Rostock in der Ostsee soll als realistische Annäherung an dieses Szenario dienen. Da diese Aufgabe deutlich komplexer als die Lokalisierung und Kartenerstellung über freien Flächen zu sehen ist, wird der Algorithmus auch diesen Fall abdecken.

Videos

DAGON: Unter dem Eis

Das AUV Dagon im Unisee unter einer Eisdecke.

DAGON: Pipeline Inspektion

Dagon bei der Inspektion von Kühlwasserleitungen (Durchmesser: 3,5m) am neuen Kohlekraftwerk in Wilhelmshaven.

DAGON: Im Unterwasserlabor

Experimente zur Beweglichkeit und Steuerung im Glasbecken des DFKI mit dem voll-integrierten AUV Dagon.

DAGON: Im Unisee

AUV-Dagon trainiert in einem Binnengewässer bei trüber Sicht.

Publikationen

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zuletzt geändert am 16.10.2018
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