Robotersimulation für den Marsmond Phobos

Roboter gestützte Erkundungsaufgaben mit Anwendungen in der Raumfahrt werden in den kommenden Jahren immer mehr zunehmen. Das Explorationslabor des DLR bietet hierbei ideale Bedingungen, um Roboter für solche Missionen zu entwickeln und zu testen.

In dieser Zusammenarbeit zwischen dem Institut für Robotik und Mechatronik des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR) und Fakultät für Geoinformation der Hochschule München (HM) geht es um die realitätsgenaue Erfassung und Digitalisierung des Planetaren Explorationslabors (PEL) für die Roboter gestützte Weltraummissionen zum Marsmond Phobos.

Die Herausforderung hierbei ist, die Testumgebung so detailgenau wie möglich zu digitalisieren (‘modelling the reality‘). Hierbei kommen die Laserscanner der HM zum Einsatz.

Zur Erfassung wird der hochauflösende Laserscanner Z+F Imager 5016 verwendet. Der Scanner wird auf mehreren Standpunkten um das Testbett aufgestellt, pro Standpunkt ergibt dies ca. 50 Millionen Punkte.

Ergebnis Punktewolke: Die mit dem Z+F Imager 5016 aufgenommene und mit Farbdaten der integrierten Kamera fusionierte und bereinigte Punktwolke besteht aus ca. 14 Mio Punkten. Für den Einsatz im Simulator muss jetzt im nächsten Schritt ein Mesh gerechnet werden. Es entsteht ein texturiertes 3D Modell des Testfeldes, in Auflösungsstufen von ca. 200.000 bis ca. 8 Millionen Dreiecken.

Mit einem digitalen Modell dieses Testgeländes können jetzt Algorithmen zur Robotersteuerung, Umgebungserfassung, Lokalisierung oder Exploration bereits vorab im Simulator entwickelt und unterschiedliche Szenarien leichter erprobt werden. Dies beschleunigt die Entwicklungszeit und vereinfacht die Testabläufe.

Außerdem wurde die Testumgebung mit dem handgetragenen mobilen Laserscanner XGRIDS Lixel L2 pro erfasst Mit dem ca. 10 Minuten dauernden dynamischen Scan wurden bei einem Rundgang um das PEL mit dem 360-Grad-Rotationsscanner und den internen Kameras des MLS das Testfeld und die darauf befindlichen „Hindernisse“ in verschiedenen Ebenen erfasst. Der Weg wurde dabei so gewählt, dass sich auch bei „Hindernissen“ und Senken möglichst keine Scan-Abschattungen ergeben.

Zur Erstellung der Punktwolke kommt XGRIDS integrierter SLAM-Algorithmus zum Einsatz. Bei der Rohdatenprozessierung mit der XGRIDS-eigenen Software Lixel Studio wird die erzeugte Punktwolke nochmals verbessert, dynamische Objekte und Reflexionen herausgerechnet und die Punktwolke mit 1 mm Punktabstand ausgegeben.

Die finale colorierte Punktwolke des Testfeldes besteht aus ca. 2.5 Mio Punkten und wird dann in ein 3D-Modell (ca. 80.000 Faces) überführt.

Thomas Abmayr, Jörg Heblinski