Тема: Построение плана помещения при помощи автономного робота

В настоящее время индустрия автономных и полуавтономных плат­форм получила широкое развитие. Существует множество коммерческих продуктов, выполняющих самые разнообразные функции: от портативных роботов-пылесосов до беспилотных автомобилей. В данном исследовании рассматривается задача автономной навигации роботизированной платфор­мы с использованием стереозрения. Для этого необходимо решить несколь­ко нетривиальных задач: определение препятствий (obstacles detection), определение положения робота (pose estimation), построение карты местно­сти (mapping) и построение маршрута (path planning). Данные подзадачи могут решаться независимо друг от друга или же синхронизировать свои данные — всё зависит от общей архитектуры алгоритма.
В настоящем исследовании предлагается для определения препят­ствий использовать стереозрение. Алгоритмы стереозрения позволяют опре­делять расстояния до объектов, используя откалиброванную стереопару. В процессе калибровки происходит нахождение внутренних параметров каме­ры, их взаимного расположения и матрицы триангуляции (размера 4 х 4). После этого находятся преобразования, которые преобразуют изображе­ния с камер так, чтобы плоскости камер совпали, а эпиполярная плоскость была ортогональна плоскостям камер (рис. 1). Для нахождения рассто­яния от стереопары до некоторой точки, необходимо определить коорди­наты её проекций A^Xf yieft), A^x^ght, yright). Так как после калибров­ки yieft = yright, то поиск точки с одного изображения необходимо про­изводить только вдоль оси x другого. Найденная глубина (диспаритет, disparity) d = xleft — xright позволяет определить реальные координаты объекта (X/W,Y/W,Z/W):
(X Y Z W) T = Q (xieft yieft d 1) T
После того, как в каждом конкретном случае известно расположение препятствий и данных о местоположении робота, можно провести постро­ение карты местности. Метод одновременной локализации и построения карты (Simultaneous Localization and Mapping — SLAM) без внешних данных о положении робота позволяет построить карту местности. Но, к со­жалению, этот подход сложен в настройке параметров, требует множества вычислительных ресурсов и его реализация выходит за предмет данного исследования. Вместо этого предлагается использовать встроенные в робо­тизированную платформу датчики (энкодеры).
Последним этапом в автономном построении карты местности явля­ется задача планирования маршрута до точки. Это задача решается при помощи теории графов. Существуют как точные решения данной задачи (алгоритм Дейкстры во взвешенном графе или поиск в ширину в невзвешенном),так и эвристические, которые различным образом оптимизируют нахождение пути (большинство из них основаны на алгоритме А*(рис. 2), являющимся эвристической модификацией алгоритма Дейкстры). Также существуют алгоритмы обзора местности без поиска пути до конкретных точек.
Таким образом, в данный момент существует большое количество разнообразных методов и подходов, позволяющих построить карту мест­ности в автономном роботе. В данном исследовании предлагается подход, реализуемый на встраиваемом оборудовании и работающий в режиме ре­ального времени.
Рис. 1: Справа: изображения на неоткалиброванных камерах. Слева: ректифицированные изображения.
Настоящая диссертация является дальнейшим развитием работы [1], где было реализовано построение карты местности при помощи платформы, управляемой вручную. Так как вычисления велись на полноценном компьютере, а навигация шла вручную, то для реализации целей настоя­щей работы потребовалось значительная оптимизация алгоритмов и про­граммного кода, также некоторые модули были модифицированы.
Рис. 2: Демонстрация работы алгоритма А*. Синий цвет - препятствия, зеленый цвет - свободные точки, черный цвет - начальная точка, красный цвет - конечная точка, белый цвет - проанализированные пиксели.
Купить

В результате данного исследования был создан программно-аппаратный комплекс, производящий автономное построение карты местности при по­мощи стереозрения. За основу был взят комплекс, созданный в ходе преды­дущей работы автора, в котором производилось построение карты мест­ности роботом, соединенным с вычисляющим устройством - компьюте­ром. Для создания автономного комплекса, выполняющего все вычисления на встраиваемом микрокомпьютере, существующие алгоритмы построения карты глубины, определения препятствий и нанесения их на карту были существенно дополнены и оптимизированы. Помимо этого, был реализован алгоритм построения пути для автономного движения, который учитывал найденные препятствия и построенную карту местности. Реализованный комплекс может автономно исследовать офисные и жилые помещения и строить двумерную карту местности в режиме реального времени. Поль­зователь может отслеживать движения платформы и ход построения кар­ты по беспроводному каналу связи. Данная работа опиралась на новые исследования в предметно области, и в ней использовались современные информационные и инженерные технологии.
Купить