GATOR

Kontakt: Patrick Fleischmann, Thorsten Ropertz, Patrick Wolf

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Beschreibung

Dieser Roboter basiert auf einem John Deere XUV 855D Gator. Ausgestattet ist das Fahrzeug mit einem 17 kW Dieselmotor, einem Automatikgetriebe, einem Nachfrage-gesteuerten Vierradantrieb und vier unabhängigen dual A-arm Radaufhängungen, welche vor allem das Fahren auf unebenem Terrain vereinfachen. Zusätzlich wurde das Fahrzeug mit einem Drive-by-Wire System versehen, um autonomes Fahren zu ermöglichen. Aus diesem Grund ist der Gator vollständig über einen Computer steuerbar. Zur dieser Steuerung gehören Zündung, Gas, Bremse, Lenkung, Gangschaltung und Lichtsteuerung.

Die Vorderseite des Gators ist mit einer Reihe von Sensoren bestückt, welche das Umgebungsgelände einschätzen und bewerten und somit die Fahrt durch Waldstücke und über Felder ermöglichen. Unter anderem handelt es sich hierbei um zwei Stereo-Kameras und zwei time-of-flight Kameras.

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Publications

2018

Simon Velden
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Multi Feature Maps for Autonomous Off-Road Navigation in Rough Environments
Master's Thesis, Robotics Research Lab, TU Kaiserslautern, 2018, June 06, Kaiserslautern, Germany, unpublished, supervised by Patrick Wolf
Thorsten Ropertz, Patrick Wolf, Karsten Berns
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Behavior-Based Low-Level Control for (semi-) Autonomous Vehicles in Rough Terrain
Proceedings of ISR 2018: 50th International Symposium on Robotics, VDE VERLAG GMBH, pp. 386--393, 2018, June 20--21, Munich, Germany, ISBN: 978-3-8007-4699-6
Patrick Wolf, Thorsten Ropertz, Moritz Oswald, Karsten Berns
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Local Behavior-Based Navigation in Rough Off-Road Scenarios based on Vehicle Kinematics
2018 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), pp. 719--724, 2018, May 21--25, Brisbane, Australia
Sebastian Müller, Patrick Wolf, Karsten Berns, Peter Liggesmeyer
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Combining Behavior-Based and Contract-Based Control Architectures for Behavior Optimization of Networked Autonomous Vehicles in Unstructured Environments
Commercial Vehicle Technology 2018. Proceedings of the 5th Commercial Vehicle Technology Symposium -- CVT 2018, Springer Vieweg, pp. 324--335, Commercial Vehicle Alliance Kaiserslautern (CVA), 2018, March 13--15, Kaiserslautern, Germany, ISBN 978-3-658-21299-5, DOI 10.1007/978-3-658-21300-8, URL: https://link.springer.com/content/pdf/10.1007%2F978-3-658-21300-8.pdf
Alexander Matheis
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Realistic Simulation of GPS Signal Quality for Autonomous Robots by using Virtual Satellites
Project Report, Robotics Research Lab, University of Kaiserslautern, 2018, February 13, Kaiserslautern, Germany, unpublished, supervised by Patrick Wolf

2017

Felix Hasselwander
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Object Tracking and Movement Prediction
Bachelor's Thesis, Robotics Research Lab, University of Kaiserslautern, 2017, September 20, Kaiserslautern, Germany, unpublished, supervised by Patrick Wolf
Thorsten Ropertz, Patrick Wolf, Karsten Berns
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Quality-Based Behavior-Based Control for Autonomous Robots in Rough Environments
Proceedings of the 14th International Conference on Informatics in Control, Automation and Robotics (ICINCO 2017), SCITEPRESS -- Science and Technology Publications, Lda, vol. 1, pp. 513--524, INSTICC, 2017, July 26--28, Madrid, Spain, ISBN: 978-989-758-263-9; DOI: 10.5220/0006481405130524

2016

Patrick Fleischmann, Thomas Pfister, Moritz Oswald, Karsten Berns
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Using OpenStreetMap for Autonomous Mobile Robot Navigation
Proceedings of the 14th International Conference on Intelligent Autonomous Systems (IAS-14), 2016, July 3-7, Shanghai, China, Best Conference Paper Award - Final List
Patrick Vatter
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Structured Design of Quality-Sensitive Behavior-Based Perception Systems
Master's Thesis, Robotics Research Lab, University of Kaiserslautern, 2016, April 29, unpublished, supervised by Thorsten Ropertz
Patrick Fleischmann, Johannes Kneip, Karsten Berns
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An Adaptive Detection Approach for Autonomous Forest Path Following using Stereo Vision
Proceedings of the 14th International Conference on Control, Automation, Robotics and Vision (ICARCV 2016), 2016, November 13-15, Puket, Thailand

2015

Patrick Fleischmann, Karsten Berns
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A Stereo Vision Based Obstacle Detection System for Agricultural Applications
Proceedings of Field and Service Robotics (FSR), 2015, 24-26 June, Toronto, Canada