Automatic parameter exploration and optimization for mobile robotic follower systems

Henke, Christoph; Schmitt, Robert H.; Eckstein, Lutz

doi:10.18154/RWTH-2025-04551

Automatic parameter exploration and optimization for mobile robotic follower systems = Automatische Parameterexploration und -optimierung für mobile robotische Folgesysteme

Henke, Christoph^RWTH*

2024 & 2025

Verantwortlichkeitsangabevorgelegt von Christoph Henke

ImpressumAachen : RWTH Aachen University 2024

Umfang1 Online-Ressource : Illustrationen

Dissertation, Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen, 2024

Veröffentlicht auf dem Publikationsserver der RWTH Aachen University 2025

Genehmigende Fakultät
Fak04

Hauptberichter/Gutachter
Schmitt, Robert H. (Thesis advisor)^RWTH* ; Eckstein, Lutz (Thesis advisor)^RWTH*

Tag der mündlichen Prüfung/Habilitation
2024-07-16

Online
DOI: 10.18154/RWTH-2025-04551
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/1011534/files/1011534.pdf

Einrichtungen

Projekte

BMBF 16SV7919 - Urbane, automatisierte, nutzerorientierte Transportplattform - UrbANT (16SV7919) (16SV7919)

Inhaltliche Beschreibung (Schlagwörter)
Bayesian optimization (frei) ; mobile robotics (frei) ; model predicitve control (frei) ; state estimation (frei)

Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 620

Kurzfassung
In dieser Arbeit erfolgt die Entwicklung, Realisierung und Untersuchung eines Konzeptes für flexible und adaptive mobile Robotersysteme zum Folgen von Personen in urbanen Umgebungen. Betrachtet werden dabei die Teilaspekte der Umgebungswahrnehmung und Zustandsschätzung, der Trajektorienplanung und die automatische Parameterexploration des mobilen Robotersystems. Die zunehmende Urbanisierung, sowie die enormen Wachstumsraten des E-Commerce führen zu einem steigenden innerstädtischen Güterverkehr, der mit dem ebenfalls wachsenden Individual- und öffentlichen Verkehr um die knappe Ressource der Verkehrsflächen konkurriert. Diese Entwicklungen führen zu einem steigenden Bedarf an alternativen Warentransportmitteln für die innerstädtische Logistik insbesondere unter dem Wandel hin zu autofreien Innenstädten. Hierbei weisen autonome mobile Robotersysteme das Potential auf einen Beitrag zur Optimierung der letzten Meile, also der Strecke zwischen Verteilzentrum und Endkunde, leisten zu können. Ein Ansatz verfolgt dabei Folgesysteme, die Waren und Lieferungen transportieren, während sie einer Person auf Gehwegen folgen. Beim Betrieb auf dem Gehweg unterliegen diese Folgesysteme besonderen technischen Herausforderungen, da die Umgebung mit vielen anderen Verkehrsteilnehmern geteilt wird und gleichzeitig der Verlust der zu verfolgenden Person vermieden werden muss. Die Komplexität moderner Regelungs- und Umgebungswahrnehmungsansätze führt wiederum zu einer hohen Anzahl von Parametern, deren Exploration sehr zeitaufwendig ist und zudem nur von erfahrenen Personen durchgeführt werden kann. Hieraus resultiert der Bedarf an Methoden und Konzepten für die automatische Parameterexploration und -optimierung für mobile Robotersysteme zum Folgen von Personen in urbanen Umgebungen. Zentrales Ergebnis dieser Arbeit ist ein Konzept zur automatischen Parameterexploration für die Zustandsschätzung der zu folgenden Person und der Trajektorienplanung eines mobilen Roboters. Das entwickelte Konzept integriert hierbei die drei Teilkonzepte der Umgebungswahrnehmung und Zustandsschätzung der zu folgenden Person, der Auslegung des regelungstechnischen Frameworks zur Trajektorienplanung und des Konzeptes zur automatischen Parameterexploration und -optimierung. Dabei wird die Umgebung des Roboters mittels heterogener Sensorsysteme erfasst, die zu folgende Person detektiert und identifiziert und in eine Zustandsschätzung integriert, um zukünftige Trajektorien der zu folgenden Person zu prädizieren. Das regelungstechnische Framework berechnet auf dieser Basis Trajektorien des mobilen Robotersystems entsprechend einer multikriteriellen Optimierungsfunktion und unter Einhaltung von Systembeschränkungen. Die Parametrierung des Systems erfolgt dabei auf Basis einer automatischen Parameterexploration mittels eines Black-Box Optimierungsansatzes. Das Konzept wird innerhalb einer Simulationsumgebung und auf einem realen mobilen Robotersystem umgesetzt, verifiziert und validiert.

In this thesis, a concept for a flexible and adaptive mobile robot systems for following people in urban environments is developed, realized and investigated. The sub-aspects of environment perception and state estimation, trajectory planning and automatic parameter exploration of the mobile robot system are considered. Increasing urbanization and the enormous growth rates of e-commerce are leading to an increase in inner-city freight transport, which is competing with the likewise growing individual and public transport for the scarce resource of transport space. These developments are leading to an increasing demand for alternative means of goods transport for inner-city logistics, especially under the change towards car-free inner cities. In this context, autonomous mobile robot systems have the potential to contribute to optimizing the last mile, i.e. the distance between the distribution center and the end customer. One approach involves following systems that transport goods and deliveries while following a person on sidewalks. When operating on the sidewalk, these following systems are subject to special technical challenges, as the environment is shared with many other road users and at the same time the loss of the person to be followed must be avoided. The complexity of modern control and environment perception approaches leads to a high number of parameters, while the exploration of these parameterization is a very time-consuming task and can only be carried out by experienced persons. This results in the need for methods and concepts for automatic parameter exploration and optimization for mobile autonomous robot systems for following persons in urban environments. The central result of this work is a concept for automatic parameter exploration for the state estimation of the person to be followed and the trajectory planning of a mobile robot. The developed concept integrates the three sub-concepts of environment perception and state estimation of the person to be followed, the design of the control engineering framework for trajectory planning and the concept for automatic parameter exploration and optimization. The environment of the robot is perceived by means of heterogeneous sensor systems, the person to be followed is detected and identified and integrated into a state estimation in order to predict future trajectories. On this basis, the control engineering framework calculates trajectories of the mobile robot system according to a multi-criteria optimization function and in compliance with system constraints. The parameterization of the system is based on an automatic parameter exploration using a black-box optimization approach. The concept is implemented, verified and validated within a simulation environment and a real mobile robot system.

OpenAccess:
PDF
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