Autonomous robots hold the potential to revolutionize various domains of science, from space and planetary exploration to search and rescue missions. By harnessing their ability to navigate and interact within complex environments, their application has been studied to solve the increasing problem of recovering orbital debris. In the pursuit to obtain a robust and reliable methodology to service malfunctioning tumbling satellites in orbit, the challenge posed by localization and pose estimation while performing complex maneuvers has arisen. To further the capabilities of autonomous flying robots, this thesis proposes a novel method to integrate kinodynamic path planning with perception-aware strategies. This research is driven by the aspiration to attain globally optimal solutions for autonomous guidance by capitalizing on the comprehensive understanding of a known environment. The approach unites the constraint compliance and global optimality of gradient- based optimization and sampling-based kinodynamic path planning, with the use of visual information to obtain a kinodynamic perception-aware path planning algorithm. By fusing these paradigms, the deployed algorithm allows robots to navigate through scenarios in SE ( 3 ) while exploiting the rich description of their surroundings for both obstacle avoidance and improvement of localization. This thesis advances the landscape of visual-based planning by devising a perception- aware framework to address the problem of autonomous flight within the International Space Station (ISS). The methodologies hereby devised are not limited to space applica- tions, but can find numerous avenues for future applications for holonomic robots in general. In the following, the RRT*-GBO algorithm is employed to leverage the combination of sampling-based path planning with gradient-based optimization. This methodology is able to handle highly non-convex and nonlinear problems and will be used to tackle the path-planning problem in SE ( 3 ) for holonomic robots, such as Astrobees and robot manipulators. The method will be then extended by formulating a feature-density function to efficiently plan kinodynamic trajectories by accounting for vision-based cost and con- straints formulation. Both approaches are demonstrated in applications on simulated environments based on real data from the ISS. The perception-aware path planning method is then compared with appropriate reformulation of state-of-the-art approaches in SE ( 3 ) , demonstrating superior performance with a simplified and more flexible approach.     «

Autonomous robots hold the potential to revolutionize various domains of science, from space and planetary exploration to search and rescue missions. By harnessing their ability to navigate and interact within complex environments, their application has been studied to solve the increasing problem of recovering orbital debris. In the pursuit to obtain a robust and reliable methodology to service malfunctioning tumbling satellites in orbit, the challenge posed by localization and pose estima...     »

Autonome Roboter haben das Potenzial, verschiedene Bereiche der Wissenschaft zu revolutionieren, von der von der Weltraum- und Planetenerkundung bis hin zu Such- und Rettungseinsätzen. Durch die Ausnutzung ihrer Fähigkeit, in komplexen Umgebungen zu navigieren und zu interagieren, wurde ihr Einsatz untersucht, um das wachsende Problem der Bergung von Weltraummüll zu lösen. In dem Streben nach um eine robuste und zuverlässige Methode zur Wartung schlecht funktionierender taumelnder Satelliten taumelnden Satelliten in der Umlaufbahn ist die Herausforderung der Lokalisierung und komplexen Manövern. Um die Fähigkeiten von autonomen Robotern zu verbessern, schlägt diese Arbeit eine neuartige Methode zur Integration von kinodynamischer Bahnplanung mit wahrnehmungsbasierten Strategien vor. Diese Forschung wird von dem Bestreben angetrieben, global optimale Lösungen für autonome Führung zu erreichen, indem das umfassende Verständnis einer bekannten Umgebung genutzt wird. Der Ansatz vereint die Einhaltung von Nebenbedingungen und die globale Optimalität der gradientenbasierten basierten Optimierung und der Sampling-basierten kinodynamischen Bahnplanung mit der Verwendung von visueller Informationen, um einen kinodynamischen wahrnehmungsbasierten Bahnplanungsalgorithmus zu erhalten. Durch die Verschmelzung dieser Paradigmen ermöglicht der eingesetzte Algorithmus Robotern die Navigation durch Szenarien in SE ( 3 ) zu navigieren und dabei die umfassende Beschreibung ihrer Umgebung sowohl zur Hindernisvermeidung und Verbesserung der Lokalisierung. Diese Arbeit erweitert die Landschaft der visuell basierten Planung durch die Entwicklung eines wahrnehmungs Rahmenwerk zur Lösung des Problems des autonomen Flugs auf der Internationalen Raumstation (ISS). Die hier entwickelten Methoden sind nicht auf Raumfahrtanwendungen beschränkt. Raumfahrtanwendungen beschränkt, sondern bieten zahlreiche Möglichkeiten für künftige Anwendungen für holonome Roboter im allgemein. Im Folgenden wird der RRT*-GBO-Algorithmus verwendet, um die Kombination der stichprobenbasierten Bahnplanung mit gradientenbasierter Optimierung zu nutzen. Diese Methodik ist in der Lage, hochgradig nichtkonvexe und nichtlineare Probleme zu bewältigen und wird zur Lösung des das Bahnplanungsproblem in SE ( 3 ) für holonome Roboter, wie Astroben und Roboter Manipulatoren. Die Methode wird dann durch die Formulierung einer Merkmalsdichtefunktion erweitert, um effizientes Planen von kinodynamischen Trajektorien unter Berücksichtigung von visionsbasierten Kosten- und straints formuliert. Beide Ansätze werden in Anwendungen in simulierten Umgebungen auf der Grundlage basierend auf realen Daten von der ISS. Die wahrnehmungsgesteuerte Bahnplanungsmethode wird dann mit einer geeigneten Neuformulierung der modernsten Ansätze in SE ( 3 ) verglichen, wobei sich zeigt eine bessere Leistung mit einem vereinfachten und flexibleren Ansatz.     «

Autonome Roboter haben das Potenzial, verschiedene Bereiche der Wissenschaft zu revolutionieren, von der von der Weltraum- und Planetenerkundung bis hin zu Such- und Rettungseinsätzen. Durch die Ausnutzung ihrer Fähigkeit, in komplexen Umgebungen zu navigieren und zu interagieren, wurde ihr Einsatz untersucht, um das wachsende Problem der Bergung von Weltraummüll zu lösen. In dem Streben nach um eine robuste und zuverlässige Methode zur Wartung schlecht funktionierender taumelnder Satelliten...     »