Entwicklung und Verifikation einer Sprachverarbeitung für das autonome Logistik-Fahrzeug ALF: Unterschied zwischen den Versionen

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und Prof. Dr. Ing. Arno Bergmann an der Hochschule Bochum in Kooperation mit der [https://www.smartmechatronics.de/ Smart Mechatronics GmbH] entwickelt.
und Prof. Dr. Ing. Arno Bergmann an der Hochschule Bochum in Kooperation mit der [https://www.smartmechatronics.de/ Smart Mechatronics GmbH] entwickelt.


Nach der Entwicklung wurde in der Bachelorarbeit [https://www.hochschule-bochum.de/fileadmin/public/Die-BO_Fachbereiche/fb_e/Institute_und_Labore/Antriebstechnik/Abschlussarbeiten/BA_Montorio_Dittmann.pdf/ Implementierung einer
Nach der Entwicklung wurde in der Bachelorarbeit [hthttps://www.hochschule-bochum.de/fileadmin/public/Die-BO_Fachbereiche/fb_e/Institute_und_Labore/Antriebstechnik/Abschlussarbeiten/BA_Montorio_Dittmann.pdf/ Implementierung einer
Schlupfregelung per Model-Based Design sowie einer SLAM-Kartografierung für ein
Schlupfregelung per Model-Based Design sowie einer SLAM-Kartografierung für ein
autonomes Logistik-Fahrzeug] eine Driftkompensation und das Abfahren einer
autonomes Logistik-Fahrzeug] eine Driftkompensation und das Abfahren einer
definierten Trajektorie bei gleichzeitiger Kartografierung der Umgebung integriert. Damit wurde die Einbindung autonomer Fahrfunktionen ermöglicht. Die vorangegangenen Arbeiten dienen als Grundlage dieses Projektes. In der
definierten Trajektorie bei gleichzeitiger Kartografierung der Umgebung integriert. Damit wurde die Einbindung autonomer Fahrfunktionen ermöglicht. Die vorangegangenen Arbeiten dienen als Grundlage dieses Projektes. In der
Bachelorarbeit wurde das [https://www.ros.org/ Robot Operating System] (ROS) als Framework zum Datenaustausch
Bachelorarbeit wurde das [https://www.ros.org/ Robot Operating System] (ROS) als Framework zum Datenaustausch
zwischen verschiedenen Softwareartefakten eingeführt. Parallel zu
zwischen verschiedenen Softwareartefakten eingeführt.
der Entwicklung der Sprachverarbeitung, wurde ein Zustandsautomat entwickelt. Dieser
dient zur Verwaltung von verschiedenen Betriebsmodi des Fahrzeugs, die aus der
Entwicklungshistorie entstanden sind. Die Betriebsmodi behandeln verschiedene
autonome Fahrfunktionen des Roboters. Die Sprachverarbeitung dient im Wesentlichen der Bereitstellung von Transitionsbedingungen
für den genannten Automaten durch Sprachbefehle.


=== Motivation und Aufgabenstellung ===
=== Motivation und Aufgabenstellung ===

Version vom 29. November 2020, 15:44 Uhr

Autoren: Dittmann, H.
Betreuer: Prof. Dr.-Ing. Mirek Göbel
Art: Masterarbeit
Projektlaufzeit: 04/2020 - 10/2020

Darstellung des autonomen Logistik-Fahrzeugs

Einleitung

Das autonome Logistik-Fahrzeug (ALF) ist ein Transportfahrzeug und dient als Versuchsplattform für die Entwicklung autonomer Fahrfunktionen. Das Ziel ist die automatisierte Abwicklung von Logistikprozessen an dem Standort der Hochschule Bochum. Das ALF stellt die Grundlage für verschiedene Projekte in den Bereichen des autonomen Fahrens, künstlicher Intelligenz, Model-Based Design sowie dem Model-Based Systems Engineering.

Bisherige Arbeiten am autonomen-Logistik-Fahrzeug

Das Fahrzeug wurde im Rahmen der Masterarbeit Entwicklung und Verifikation eines autonomen Logistik-Fahrzeugs von M.Sc. Dennis Hotze, M.Sc. Dominik Eickmann und Prof. Dr. Ing. Arno Bergmann an der Hochschule Bochum in Kooperation mit der Smart Mechatronics GmbH entwickelt.

Nach der Entwicklung wurde in der Bachelorarbeit [hthttps://www.hochschule-bochum.de/fileadmin/public/Die-BO_Fachbereiche/fb_e/Institute_und_Labore/Antriebstechnik/Abschlussarbeiten/BA_Montorio_Dittmann.pdf/ Implementierung einer Schlupfregelung per Model-Based Design sowie einer SLAM-Kartografierung für ein autonomes Logistik-Fahrzeug] eine Driftkompensation und das Abfahren einer definierten Trajektorie bei gleichzeitiger Kartografierung der Umgebung integriert. Damit wurde die Einbindung autonomer Fahrfunktionen ermöglicht. Die vorangegangenen Arbeiten dienen als Grundlage dieses Projektes. In der Bachelorarbeit wurde das Robot Operating System (ROS) als Framework zum Datenaustausch zwischen verschiedenen Softwareartefakten eingeführt.

Motivation und Aufgabenstellung

Umsetzung

Einordnung in die bestehende Systemarchitektur

Spracherkennung

Sprachklassifikation

Evaluation

Metriken und Datensatz

Ergebnisse am Testdatensatz

Verifikation des Datensatzes

Fazit und Ausblick


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