|
Моторин Андрей Владимирович
Год рождения: 1989
Университет ИТМО, факультет систем управления и робототехники,
кафедра информационно-навигационных систем, ассистент
e-mail: motorin.a@mail.ru
УДК 629.05
СРЕДА МОДЕЛИРОВАНИЯ ЗАДАЧ ОДНОВРЕМЕННОЙ НАВИГАЦИИ
И КАРТОГРАФИРОВАНИЯ В ROBOT OPERATING SYSTEM
Титов Р.У., Моторин А.В.
Научный руководитель – д.т.н., профессор Степанов О.А.
Работа посвящена моделированию задачи одновременной навигации и картографирования SLAM.
Рассмотрено построение модели робота для обработки и получения реальных данных с
использованием программного обеспечения ROS и MATLAB.
Ключевые слова: метод SLAM, модель робота, лазерный сканер.
Введение. В настоящее время мобильные роботы могут самостоятельно перемещаться
в окружающем пространстве и выполнять множество различных действий с помощью
манипуляторов. Однако даже самые современные из них не в состоянии выполнять весь
комплекс работ без участия оператора-человека. В этой связи одной из актуальных
современных задач навигации является создание таких систем, в которых робот, в случае
потери связи с оператором-человеком, мог бы самостоятельно выполнять ряд операций,
связанных с ориентацией в пространстве [1, 2].
– Выбор алгоритма решения задачи картографирования и навигации. Задача автономной
навигации мобильного робота включает в себя процесс картографирования и точного
определения параметров собственного местоположения с помощью методов
одновременной локализации и картографирования SLAM (Simultaneous Localization and
Mapping). В основе метода SLAM, как правило, лежит возможность измерения расстояний
до окружающих объектов и оценка изменения положения относительно них. SLAM
решает одновременно две проблемы: построение карты местности, окружающей робота, и
определение положения робота на этой карте. Карта помещения содержит информацию о
расположении стен и других препятствий. Это позволяет роботу перемещаться в
пространстве и планировать путь к цели таким образом, чтобы обходить препятствия в
виде стен и объектов. Сделав первые замеры расстояний, робот запоминает их и движется
в направлении других объектов. После того, как все объекты в помещении найдены, и
расстояние до них измерено, робот возвращается на исходную позицию.
– Выбор технической платформы для решения задачи. Для оценки изменения положения
робота в пространстве используются лазерные дальномеры (лидары) и видеокамеры. Для
Альманах научных работ молодых ученых
XLVII научной и учебно-методической конференции Университета ИТМО. Том 1
168
осуществления навигации необходимы также автономные датчики, отслеживающие
перемещения робота в пространстве, такие как: датчики угла поворота моторов
(энкодеры), одометры, инерциально-измерительные устройства и другие. Для решения
задачи определения параметров собственного положения и построения карт навигации
наиболее предпочтительным является применение лазерного сканера HOKUYO URG-
UG01. В линейке лазерных дальномеров эта модель является одной из самых компактной,
легкой и энергоэффективной. Указанный сканер является одним из самых доступных
дальномеров на рынке. Он позволяет выполнять измерения с точностью около 3%, имеет
диапазон измерения 5,6 м, cектор сканирования 240° и интерфейс подключения USB 2.0.
Лазерный дальномер URG-04LX-UG01 полностью отвечает таким требованиям, как
высокая функциональность, малые габаритные размеры и низкое энергопотребление [3].
– Построение модели мобильной платформы и получение данных. Решение задачи SLAM
проблематично по причине того, что необходимо моделировать окружающую обстановку.
Существует разработанный пакет ROS (Robot Operating System), в котором есть среда
Gazebo. ROS, работающий под управлением операционной системы Ubuntu, позволяет
разработчикам использовать для роботов уже готовые решения, при этом сам
программный код претерпевает минимальные изменения. Также ROS поддерживает
параллельные вычисления и отлично взаимодействует с различными библиотеками,
такими как Qt и OpenCV [4].
Программа Gazebo имеет гибкий дизайн и удобный интерфейс, поддерживающий
одновременную работу с несколькими устройствами. В Gazebo доступен редактор, который
позволяет создавать 3D-сцены без программирования. Моделируемые сенсоры: лазерный
дальномер, камера, кинект-сенсор, устройство для чтения RFID-меток и бамперы [5].
С помощью пакетов ROS и Gazebo авторами был смоделирован робот «Turtlebot»
(рис. 1, а), а с использованием функции «Gmapping» и модельных данных лазерного сканера
построена карта местности (рис. 1, б).
а
б
Рис. 1. Визуализатор работы симулятора Gazebo
В результате применения этого алгоритма и работы пакета по визуализации
полученных данных «Rviz» получена картина, отображающая виртуальную модель среды и
ее фиксацию на карте.
Для отображения и обработки численных значений массива дальностей до
препятствий, полученных с лидара, использовался пакет Simulink математической среды
MATLAB. С помощью указанного пакета получены данные, на основе которых в
дальнейшем будет решена задача SLAM (рис. 2).
Альманах научных работ молодых ученых
XLVII научной и учебно-методической конференции Университета ИТМО. Том 1
169
Рис. 2. Координаты препятствий в пакете Simulink
Do'stlaringiz bilan baham: |
