M. Sc. Frank Engelhardt

Wiss. Mitarbeiter

Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg Institut für Verteilte Systeme Universitätsplatz 2 D-39106 Magdeburg Gebäude 29, Raum 311 Telefon: (+49) 0391-67-52788 Fax: (+49) 0391-67-11161 frank.engelhardt[at]ovgu.de

Forschungsportal Sachsen-Anhalt

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Großgeräteantrag MoCoRo Plattform für Mobile kooperative Robotik

ProjektbearbeiterZug, Sebastian, Engelhardt, Frank, Kanneberg, Manuela
ProjektleiterProf. Dr. Edgar Nett
Projektlaufzeit01.10.2013 - 30.09.2016

Das Projekt wurde gemeinsam mit Prof. Dr. J. Kaiser beantragt.
Flexible Produktionssysteme, kooperative Exploration und das koordinierte autonome Fahren  erfordern Forschungsarbeiten auf den dafür zentralen Gebieten der zuverlässigen drahtlosen Kommunikation, der adaptiven und echtzeitfähigen Bildverarbeitung und Sensorfusion, der modellbasierte Regelung aufgrund einer geeigneten Umgebungsmodellierung  und der entsprechenden Systemsoftware (Middleware), die eine einfache Programmierung dieser Anwendungen und Definition nicht-funktionaler Qualitätseigenschaften unterstützt. Um die Forschungen experimentell untermauern zu können und eine realitätsnahe Bewertung und Validierung der Forschungsergebnisse zu ermöglichen, ist eine modular und kooperativ aufgebaute Roboterplattform, notwendig, in der sich mobile Komponenten mit unterschiedlichen Fähigkeiten  zu einer Einheit konfigurieren, die auf das jeweilige Applikationsszenario speziell zugeschnitten ist. Anpassbarkeit und Ausfallsicherheit sind dabei primäre Ziele. Die Aufgaben sollen durch eine mit Sensorik instrumentierte Umgebung unterstützt werden, wie sie in der industriellen Automatisierung oder zukünftig auch in automotiven Anwendungen erwartet werden kann.

Verteilte Verlässliche Software-Infrastruktur zur Kontrolle von Micro Air Vehicle-Schwärmen

ProjektbearbeiterFrank Engelhardt
ProjektleiterProf. Dr. Edgar Nett
Projektlaufzeit01.12.2012 - 01.12.2015

Schwärmen von Micro Air Vehicles - also Flugroboter mit einem Gesamtgewicht unter 5kg - stehen in Zukunft viele Anwendungsmöglichkeiten offen. Allerdings sind derzeit noch viele  Probleme zu lösen. Insbesondere in Indoor-Umgebungen sind diese Systme sehr feheranfällig.  Ihre Koordinierung untereinander wird dort gerade aufgrund der Tatsache, dass sie ihre Position nur sehr schwer ohne externe Sensoren selbst bestimmen können, zur Zeit fast unmöglich gemacht. State-Of-The-Art-Lokalisierungssysteme, die dieses Problem mittels Onboard-Sensorik zu lösen versuchen, stützen sich auf Laserscanner oder Kameras; wobei letztere als zukunftssicherer gelten, da sie leichter und auch kostengünstiger sind.


Diese kamerabasierten Systeme liefern zwar teils hinreichend genaue Ergebnisse, allerdings sind auch sie fehleranfällig: Für einen längerfristigen Betrieb fehlt einerseits eine Möglichkeit, Tracking-Fehler sicher tolerieren zu können. Sie können zum zeitweisen Verlust der Lokalisierung führen, sodass das MAV im Blindflug operieren muss - was jedoch einer produktiven Anwendung im Wege steht. Im Sinne der Echtzeitdatenverarbeitung müssen hierbei Zeitschranken eingehalten werden, innerhalb derer die Lokalisierung gültige Ergebnisse liefern muss. Dies schließt eine Anforderungsanalyse ein, um solche Zeitschranken aus einer gegebenen Anwendung heraus abzuleiten, sowie die Konzeption von Maßnahmen, um diese dann auch einzuhalten. Weiterhin soll daraus ein Framework zur verlässlichen Koordinierung zwischen mehreren MAVs abgeleitet werden.