Ein mengenbasierter Multifusionsansatz zur Navigation mobiler Plattformen mit garantierter Kollisionsfreiheit

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Eine autonome, mobile Plattform muss in der Lage sein, in einer ihr teilweise unbekannten und sich stetig ändernden Umwelt zu agieren. Damit verbunden ist die Erfassung von verschiedenen Informationen. Diese sind dabei grundsätzlich mit Störungen behaftet. Unter der Annahme, dass die Unbestimmtheiten sicher begrenzt sind, können die interessierenden Schätzgrößen als Mengen modelliert werden. In dieser Arbeit wird ein mengenbasiertes Navigationskonzept vorgestellt, das die gegebenen Informationen sicher und zielführend verarbeiten kann. Um die notwendige hohe Genauigkeit bei der Lageberechnung der Plattform zu erreichen, werden möglichst vielfältige Informationen unterschiedlichster Quellen gesammelt und fusioniert, so dass ein insgesamt präziseres Schätzgebiet entsteht. Diese Verschmelzung der Informationen wird mengenbasierte Multifusion genannt. Das Prinzip der Multifusion lässt sich auch auf die Bewegungsführung übertragen. Bei dieser werden verschiedene Informationen verknüpft, um einen zielgerichteten und kollisionsfreien Pfad durch eine Umgebung mit unbekannten statischen und dynamischen Hindernissen zu berechnen. Die Verifikation der vorgestellten mengenbasierten Algorithmen erfolgt mit realen und simulierten Experimenten.