Метод одновременной навигации и картографирования (SLAM)является одним из наиболее актуальных подобластей робототехники. Понятие процесса SLAM на интуитивном уровне может быть представлено на простом примере. Рассмотрим простой мобильный робот, оснащенный набором колес, соединенных с двигателем, и камерой. Такой небольшой набор представляет собой физическое устройство, способное изменять скорость и направление движения.
Представим, что наш робот управляется удаленно оператором для отображения труднодоступных мест. Приводы позволяют роботу перемещаться, а камера обеспечивает достаточную визуальную информацию для оператора, чтобы понять, где находятся окружающие объекты и как робот ориентирован по отношению к ним. То, что делает человек - оператор - это пример SLAM.
Определение местоположения объектов в окружающей среде - это отображение и создание положения робота относительно объектов окружающего мира, которое является примером локализации.
Подобласть SLAM пытается предоставить роботам возможность автономно выполнять процесс локализации и картографирования. Решение проблемы SLAM позволит роботам создавать карты без какой-либо помощи со стороны человека.
Решение проблемы SLAMоткроет бесчисленные возможности в картографировании и навигации технических систем. Карты могут быть сделаны в зонах, опасных или недоступных для людей, таких как глубоководные среды или в условиях неустойчивой поверхности Земли. Так же решение проблемы SLAMпоможет устранить уже существующие проблемы навигации, связанные с системой глобального позиционирования (GPS)или с искусственными маяками. Это помогло бы сделать навигацию в космосе, в частности в местах, близких к космическим станциям или планетам. Даже в местах, где достаточно широко применяются GPS,методы SLAM смогут внести существенный вклад в навигации и картографировании, так как на сегодняшний день GPSможет дать только приблизительные координаты объектов, точность которых не может способствовать выполнению роботом поставленной за-дачи. Из-за среднеквадратичной суммарной погрешности равной, примерно, 13,1 м.
[1], GPS не может быть использована мобильными роботами в небольших помещениях или в зонах с сильными помехами со стороны, создающими трудность, искажения для передачи и приема необходимых данных. Использование искусственных маяков для навигации дает достаточно точные данные о местоположении робота и препятствий, но остаются проблема с передачей данных на расстоянии и сама установка маяков является дорогостоящим мероприятием с точки зрения времени и де-нежных средств. [2]
Целью является программная реализация алгоритма Fast-SLAMи разработка на его основе приложения для моделирования процесса движения и навигации мобильного робота в закрытом пространстве. Исходя из цели, задачами будут являться следующие:
1 Обзор наиболее распространенных методов одновременной навигации и картографирования (SLAM);
2 Разработка математической модели движения мобильного робота и моделей датчиков;
3 Разработка программного модуля, реализующего алгоритм Fast-SLAM;
4 Тестирование приложения и анализ работы алгоритма Fast-SLAM.
Был произведен обзор основных распространенных методов SLAM,описаны принципы их работы и указаны основные достоинства и недостатки каждого метода. Разработаны упрощенная математическая модель движения мобильного робота на плоскости. Для обнаружения ориентиров и определения расстояния до них была разработана упрощенная модель сканирующего лазерного дальномера. Так же реализована упрощенная модель одометрического датчика. Для проверки корректности работы реализованного алгоритма Fast-SLAMбыли проведены тестовые замеры параметров системы, в результате которых не были выявлены отклонения ожиданий и действительности.
В результате выполнения ВКР был разработан программный модуль, реализующий алгоритм Fast-SLAM, позволяющий моделировать процесс движения и навигации мобильного робота в закрытом пространстве.
Помощь студентам и аспирантам в выполнении работ от наших партнеров
