РАЗРАБОТКА И ROS-МОДЕЛИРОВАНИЕ АЛГОРИТМА ПОСТРОЕНИЯ ОПТИМАЛЬНОГО МАРШРУТА ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ НЕИЗВЕСТНЫХ ОБЛАСТЕЙ КАРТЫ НАЗЕМНЫМ БЕСПИЛОТНЫМ РОБОТОМ В СТАТИЧЕСКОЙ СРЕДЕ
СОДЕРЖАНИЕ 2
ВВЕДЕНИЕ 3
ОСНОВНАЯ ЧАСТЬ 5
1 Постановка задачи 5
1.1 Используемый инструментарий 5
1.2 Разработка утилиты для создания 3D-карт в Gazebo на основе произвольных изображений
или данных лазерного сканирования 5
1.3 Базовый проект 7
1.4 Реальные сенсорные данные для импорта 7
2 Фильтрация карты 10
2.1 Линейные фильтры 10
2.2 Нелинейные фильтры 11
2.3 Фильтры с нечеткой логикой 11
2.4 Salt-and-pepper фильтры 12
2.5 Выбор фильтра для реализации 12
2.6 Реализация фильтра 13
3 Импорт карты 16
3.1 Автоматическое преобразование карты в 3D-модель 16
3.2 Автоматическая генерация world-файла 17
3.3 Построение карты высот 17
3.4 Проверка работоспособности симуляции 19
3.5 Возможности утилиты 20
4 Разработка алгоритма генерации оптимального маршрута для изучения неизвестных областей карты 22
4.1 Существующие подходы 22
4.2 Концепция алгоритма 24
4.3 Реализация алгоритма 26
4.4 Результаты экспериментов 27
4.5 Дальнейшие улучшения алгоритма 29
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 31
ПРИЛОЖЕНИЯ 35
ПРИЛОЖЕНИЕ А 35
ПРИЛОЖЕНИЕ Б 41
ПРИЛОЖЕНИЕ В 43
ПРИЛОЖЕНИЕ Г
В настоящее время различными командами по всему миру интенсивно ведутся разработки и развитие мобильных робототехнических систем (РТС) с элементами искусственного интеллекта, и задачи навигации - одна из основных трудностей, встающих перед мобильными РТС. Важными подзадачами навигации автономного устройства являются локализация, построение карты и планирование маршрута[1]. Локализация отвечает за точное определение текущей позиции РТС в окружающем пространстве. Построение карты происходит посредством сбора сенсорных данных РТС и сохранением их в удобной для последующей обработки форме. Используя данные, полученные в ходе построения карты, становится возможным планирование маршрута, позволяющего из стартовой позиции достигнуть цели, избегая препятствия.
Навигация может проводиться в условиях разной степени известности окружающей среды: при наличии полной карты местности, ее частичном наличии и при полном отсутствии. В первом случае задача картографирования не ставится и используются алгоритмы определения местоположения робота и последующего построения маршрута к цели. Для навигации в условиях отсутствии части информации об окружающей среде используются методы, позволяющие проводить картографирование неизвестных областей карты в ходе движения робота к цели, например, метод одновременной локализации и построения карты (англ. Simultaneous Localization and Mapping- SLAM)[2][3]. Однако перед РТС также может ставиться задача изучения и картографирования неизвестных областей карты. Теоретическая часть данной работы посвящена разработке и моделированию алгоритма для изучения неизвестных областей карты.
Навигационные алгоритмы должны быть тщательно проверены перед их интеграцией в программное обеспечение реальной РТС. Тестирование обычно проводится с помощью компьютерных симуляций, которые являются
эффективным и недорогим способом убедиться в работоспособности новых методов, корректности алгоритмов и возможности их применения в существующих РТС [4]. Лучший способ создать окружающую среду в симуляции - это использовать экспериментальные сенсорные данные. Для нашего исследования мы используем Robot Operating System. Однако, до сих пор не существовало простого и удобного инструмента для обработки и импорта реальных сенсорных данных, и разработка утилиты с таким функционалом является практическим вкладом данной работы.
В практической части данной работы представлена разработка утилиты для автоматического создания реалистичных ландшафтов в среде симулятора Gazebo на основе произвольных изображений и карт, созданных в ходе экспериментальных исследований реального мира при помощи бортовых датчиков РТС. Утилита позволяет проводить фильтрацию и подготовку изображения к импорту в качестве карты высот в Gazebo в автоматическом режиме. Утилита находится в свободном доступе в качестве ROS-пакета.
В теоретической части представлен вариант алгоритма построения маршрута для изучения неизвестных областей карты. Алгоритм реализован в среде ROS/Gazeboи проверен в работе в созданной на основе реальных сенсорных данных карте. Алгоритм имеет явные отличия от существующих алгоритмов и позволяет эффективно расходовать энергоресурсы РТС. В то же время, алгоритм имеет возможности для дальнейшего улучшения и доработки.
В ходе выполнения этой работы были написаны и приняты для публикации 4 статьи:
• «Разработка автоматизированного инструментария для фильтрации и импорта карты высот в систему Gazebo» - Открытый конкурс научных работ среди обучающихся на соискание премии имени Н.И. Лобачевского
• «Программный инструмент для создания Bd-карт в gazebo на основе произвольных изображений или данных лазерного сканирования» - Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта (БТС-ИИ-2017). Индексируется в системе РИНЦ.
• «Automatic mapping and filtering tool: from a sensor-based occupancy grid to a 3D Gazebo octomap» - International Conference on Mechanical, System and Control Engineering(ICMSC). Индексируется в системе SCOPU S.
• «Tool for 3D Gazebo Map Construction from Arbitrary Images and Laser Scans» - Developments in eSystems Engineering (DeSE). Индексируется в системе SCOPUS.
В дальнейшем планируется доработка утилиты и целях повышения удобства ее использования. Также планируется дальнейшее тестирование и улучшение предложенного алгоритма построения маршрута с использованием множественных симуляций, созданных с помощью разработанной утилиты.
