НАУКА и ОБРАЗОВАНИЕ

Файл статьи: SE-BMSTU...o715.pdf (925.71Кб)

УДК 004.896+535.8

Россия,  МГТУ им. Н.Э. Баумана

Для дистанционно управляемого мобильного робота в условиях недостаточной видимости, при отсутствии карт территории, при потери связи требуется применять систему автоматического возвращения к оператору. Для этого необходима  подсистема автономной навигации. Проблема возникает в недетерминированной среде и экстремальных условиях. В настоящее время для навигации широко используются: энкодеры, инерциальные системы, GPS и дальномеры. Но их применение имеет свои недостатки. Использование энкодеров невозможно при проскальзывании колес. Инерциальные системы накапливают ошибку. GPS недостаточно точна для локальной навигации и неустойчива в закрытых помещениях. Система с дальномером имеет высокую стоимость,  требует наличие объектов в зоне видимости.
Альтернативой этим методам является автономная оценка собственного перемещения робота по изображениям с бортовых телекамер – визуальная одометрия, которая не имеет перечисленных недостатков. Целью данной работы является разработка и реализация алгоритма описания траектории мобильного робота по данным визуального одометра для автоматического возвращения к оператору. Для достижения этой цели были поставлены и решены следующие задачи:
•    разработать алгоритм автономного описания траектории мобильного робота по данным визуальной одометрии для автоматического возвращения робота к оператору;
•    выполнить моделирование алгоритма, проверить возможность его применения.
С учетом особенностей данных визуального одометра был разработан алгоритм описания траектории. Для аппроксимации траектории была использована кусочно-полиномиальная функция 3-го порядка, позволившая ввести до 3-х начальных условий, хорошо обусловленная, инвариантная к выбору направления системы координат сохранить порядок следования точек. Алгоритм включает также удаление петель сплайна и естественную параметризацию.
Для проверки алгоритма были использованы данные, записанные в ходе ранее представленного эксперимента с реальным мобильным роботом. Результаты проверки показали, что алгоритм позволяет в реальном времени описывать и сохранять траекторию по данным визуально одометра. Было выполнено так же моделирование возврата робота к оператору по сохраненным данным, показавшее, что визуальный одометр и разработанный алгоритм могут быть использованы для автоматического возвращения мобильного робота к оператору.

1. Dudek G., Jenkin M. Inertial Sensors, GPS, and Odometry // In: Springer Handbook of Robotics / Ed. by B. Siciliano, O. Khatib. Springer Berlin Heidelberg, 2008. P. 477-580. DOI:10.1007/978-3-540-30301-5_21
2. Nist´er D., Naroditsky O., Bergen J. Visual odometry for ground vehicle applications // Journal of Field Robotics. 2006. Vol. 23, no. 1. P. 3-20. DOI: 10.1002/rob.20103
3. Scaramuzza D., Fraundorfer F. Visual Odometry [Tutorial] // IEEE Robotics & Automation Magazine. 2011. Vol. 18, is. 4. P. 80-92. DOI: 10.1109/MRA.2011.943233
4. Jin Xu, Minyi Shen, Weiqiang Wang, Li Yang, Jilin Liu, Kalyaev I. Robust stereo visual odometry for autonomous rover // Proc. of the 6th WSEAS International Conference on Signal, Speech and Image Processing. 2006.
5. Девятериков Е.А., Михайлов Б.Б. Визуальный одометр // Инженерный журнал: наука и инновации . 2012. № 6. Режим доступа: http://engjournal.ru/catalog/pribor/robot/249.html (дата обращения. 01.11.2014).
6. Девятериков Е.А., Михайлов Б.Б. Система управления движением мобильного робота с визуальным одометром // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Информатика. Телекоммуникации. Управление. 2013. Вып. 5 (181). С. 103-108.
7. Девятериков Е.А., Михайлов Б.Б. Использование данных визуального одометра в системе управления мобильного робота // Научно-техническая конференция «Экстремальная робототехника 2012»: сб. тр. СПб ., 2012. С . 155 - 163 .
8. Holland J.M. Designing Autonomous Mobile Robots: Inside the Mind of an Intelligent Machine. Elsevier Inc., 2004. P. 105 - 325.
9. Biswas D.K. Spline Guided Path of a Mobile Robot with Obstacle Avoidance Characteristics // Proc. of the 14^th National Conference on Machines and Mechanisms (NaCoMM09) (NIT, Durgapur, India, 17-18 December 2009). NaCoMM, 2009. P. 226-271.
10. Sprunk C. Planning Motion Trajectories for Mobile Robots Using Splines. University of Freiburg, Faculty of Applied Sciences, Department of Computer Science, 2008. 110 p.