KI-gestütztes Navigationssystem

Überblick

Das Projekt KI-gestütztes Navigationssystem entwickelt intelligente Navigationsalgorithmen für autonome mobile Roboter. Mithilfe von Computer Vision und Deep Learning ermöglicht unser System Robotern, komplexe Umgebungen ohne menschliches Eingreifen zu navigieren.

Ziele

Implementierung von SLAM-Algorithmen (Simultaneous Localization and Mapping)
Entwicklung neuronaler Netzwerke zur Hinderniserkennung
Erstellung adaptiver Pfadplanungssysteme
Integration von Sensorfusion für robuste Navigation

Aktueller Fortschritt

Unser Navigationsstack läuft erfolgreich auf mehreren Roboterplattformen und demonstriert Echtzeit-Hindernisvermeidung sowie dynamische Pfadneuplanung. Das System wurde sowohl in Innen- als auch in Außenumgebungen getestet.

Teamstruktur

Projektleitung: Sophie Taylor
ML-Ingenieure: 3 Mitglieder
Robotik-Ingenieure: 2 Mitglieder
Softwareentwickler: 2 Mitglieder

Eingesetzte Technologien

ROS (Robot Operating System)
TensorFlow/PyTorch für ML-Modelle
OpenCV für Computer Vision
LiDAR und RGB-D-Kameras
Programmierung in Python und C++

Hauptmerkmale

Echtzeit-3D-Umgebungskartierung
Deep-Learning-basierte Objekterkennung
Prädiktive Pfadplanungsalgorithmen
Multi-Sensor-Datenfusion
Autonome Erkundungsfähigkeiten

Herausforderungen

Die Navigation in dynamischen Umgebungen erfordert robuste Algorithmen, die sich an wechselnde Bedingungen anpassen können. Wir arbeiten an Herausforderungen in den Bereichen Recheneffizienz, Sensorrauschen und Echtzeit-Leistungsoptimierung.

Zukünftige Ziele

Implementierung von Multi-Roboter-Koordination
Erweiterung auf Flugnavigationsplattformen
Entwicklung von Edge-AI-Deployment für eingebettete Systeme
Teilnahme an Wettbewerben für autonome Navigation

Anwendungen

Unser Navigationssystem hat Anwendungsmöglichkeiten in der Lagerautomatisierung, bei Such- und Rettungseinsätzen, in der Agrarrobotik und bei autonomen Lieferfahrzeugen.