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'''AMOR''' (kurz für '''''A'''utonomous '''M'''obile '''O'''utdoor '''R'''obot'') ist ein Außenbereichsroboter des Instituts für Echtzeit Lernsysteme an der [[Universität Siegen]].<br />
Dieser [[Autonomes Fahrzeug|fahrende Roboter]] basiert auf einem [[Quad]] vom Typ Yamaha Kodiak 400, das mit verschiedenen Aktoren und Sensoren ausgerüstet wurde. Lenkung, Gas, Bremse und Gangschaltung können fernbedient oder vom eingebauten Computer gesteuert werden. Um seinen Zustand und seine Umgebung zu erfassen, ist AMOR mit folgenden Sensoren ausgestattet:<br />
* [[Laserscanner]] (zwei vorne, einer hinten)<br />
* [[Ultraschallsensor]]en (fünf vorne)<br />
* Bildgebende Kameras (eine vorausschauend, eine zentral mit Rundumsicht)<br />
* [[Smart-Kamera]]<br />
* [[Inertiales Navigationssystem|Inertialsensorsystem]] aus mehreren [[Beschleunigungssensor|Beschleunigungs-]] und [[Drehratensensor]]en pro Achse<br />
* Optische Bewegungserkennung (OBE) (zwei Einheiten am Heck des Fahrzeugs)<br />
* Elektronischer [[Kompass]]<br />
* Differentielles [[Global Positioning System|GPS]]<br />
* Wetterstation<br />
<br />
== Konzept ==<br />
Der Roboter sollte Geländegängigkeit, hohe Reichweite und Robustheit gegenüber Wetter- und Umwelteinflüssen in sich vereinen. Um einerseits eine hohe Geländegängigkeit und andererseits eine hohe Reichweite zu ermöglichen, wurde auf ein kettengetriebenes Fahrzeug aufgrund des hohen Energieverbrauchs verzichtet. Stattdessen wurde ein kleineres radgetriebenes Fahrzeug mit Verbrennungsmotor ausgewählt. Die Wahl fiel auf ein sogenanntes ATV (All Terrain Vehicle), welches trotz geringer Größe sehr geländegängig ist. Diese Fahrzeuge sind des Weiteren sehr robust und unempfindlich gegenüber Umwelteinflüssen.<br />
Ein Zentraler Punkt des Projektes ist die Verwendung von vielen kostengünstigen Sensoren, welche ihre jeweiligen Stärken bei verschiedenen Wetter- und Umweltbedingungen ausspielen können.<br />
<br />
Um die Menge der zu verarbeitenden Daten zu verringern, und die Einhaltung von [[Echtzeit]]anforderungen zu gewährleisten, werden die Daten verschiedener einzelner Sensoren in Mikrorechnern vorverarbeitet. Der Roboter verfügt über einen leistungsstarken Rechner auf x86 Basis, der über einen [[CAN-Bus]] an die Sensoren und Aktoren angebunden ist und so die Steuerung des Fahrzeugs übernimmt.<br />
<br />
== Auszeichnungen ==<br />
Der erste große Erfolg, den das AMOR-Team um Institutsleiter [[Klaus-Dieter Kuhnert]] erreichen konnte, war der Sieg des ''Urban/Non-urban Autonomous Reconnaissance Scenario'' auf der C-[[ELROB]] 2007. Während derselben Veranstaltung belegte AMOR einen zweiten Platz im ''Non-urban Reconnaissance Scenario'' sowie den fünften Platz im ''Urban Reconnaissance Scenario''.<br />
<br />
Im Rahmen der M-[[ELROB]] 2010 wurde AMOR nach den Siegen in den Kategorien ''Maultier'' und ''Transport'' und einem zweiten Platz in der Kategorie ''Annäherung'' mit dem Innovationspreis ausgezeichnet.<br />
<br />
== Weblinks ==<br />
*[https://www.ezls.fb12.uni-siegen.de/ Institut für Echtzeit Lernsysteme, Universität Siegen]<br />
*[https://www.elrob.org/ European Land Robot Trial (ELROB)]<br />
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[[Kategorie:Autonomer mobiler Roboter|Amor]]</div>imported>SchlurcherBot