Навигация и управление мобильным роботом, оснащенным лазерным дальномером тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.02.05, кандидат технических наук Минин, Андрей Анатольевич

• Минин, Андрей Анатольевич
• кандидат технических наук
• 2008

Оглавление диссертации кандидат технических наук Минин, Андрей Анатольевич

Введение.

Глава 1. Анализ проблем и существующих методов решения задач

I и ' < навигации для мобильного робота.

1.1. Задачи, решаемые мобильными роботами.

1.2. Средства очувствления мобильных роботов.

1.2.1. Навигация мобильного робота в искусственной среде с помощью сканирующего дальномера.

1.3. Задачи навигации мобильного робота.

1.4. Существующие методы решения задачи локальной навигации.

1.4.1. Поиск экстремума функции различия.

1.4.2. Совмещение сканов методом ICP.

1.4.3. Выделение характерных черт.

1.5. Решение задач глобальной навигации. Вероятностные алгоритмы.

1.5.1. Метод фильтрация Калмана.

1.5.2. Метод фильтрации частиц.

1.5.3. Метод локализации Монте-Карло.

Выводы.

Глава 2. Решение задачи локализации с помощью определения параметров движения.

2.1. Задача определения угловой и линейной скорости по дальнометрическим измерениям.

2.1.1. Математическая модель относительного движения точек в дальнометрическом изображении.

2.1.1.1. Движение мобильного робота без проскальзывания.

2.1.1.2. Движение мобильного робота с учетом проскальзывания. з Стр.

2.1.2. Уравнение связи движения робота с функцией сечения рельефа.

2.1.3. Дискретизация задачи.

2.1.4. Определение параметров движения.

2.1.4.1. Определение оценок с помощью псевдообратной матрицы.

2.1.4.2. Определение оценок с помощью метода рекуррентной фильтрации.

2.1.4.3. Выбор параметров фильтра.

2.1.5. Исследование работы алгоритма рекуррентной фильтрации в среде MatLab.

2.2. Исследование работы разработанного алгоритма при движении мобильного робота в частных случаях.

2.2.1. Движение мобильного робота вдоль плоской стены.

2.2.2. Вращение робота в цилиндрическом рельефе.

2.2.3. Движение робота к плоской стене.

2.2.4. Поведение матрицы ковариации ошибок оценок.

2.3. Исследование поведения оценок параметров движения мобильного робота во времени.

2.4. Получение оценок координат положения мобильного робота при движении.

2.4.1. Интегрирование уравнений движения.

2.4.2. Использование расширенного фильтра Калмана.

2.5. Предварительная обработка дальнометрического изображения.

2.6. Исследование шумов.

2.6.1. Подтверждение нормальности распределения.

2.7. Точность определения параметров движения.

2.7.1. Точность метода рекуррентной фильтрации.

2.7.2. Точность определения координат робота.

4 Стр.

2.8. Определение линейной и угловой скоростей робота в среде с динамическими препятствиями.

2.9. Комплексирование дальнометрических данных с информацией от других датчиков мобильного робота.

2.9.1. Комплексирование с данными гироскопа.

2.9.2. Комплексирование с данными спутниковой навигационной системы (СНС).

2.10. Построение карты.

2.10.1. Виды описаний окружающей среды.

2.10.2. Построение сетчатой карты для мобильного робота, оснащенного лазерным дальномером.

2.11. Решение задачи глобальной навигации.

2.11.1. Предсказание положения мобильного робота.

2.11.2. Коррекция положения робота.

Выводы.

Глава 3. Управление мобильным роботом по данным лазерного дальномера.

3.1. Обеспечение движения вдоль стены.

3.2. Движение в заданную точку на карте.

3.2.1. Планирование пути по карте.

3.2.2. Модификация алгоритма поиска пути в точку для безопасного движения робота.

3.2.3. Движение по траектории.

Выводы.

Глава 4. Моделирование и экспериментальные исследования.

4.1. Разработка системы управления мобильного робота.

4.1.1. Состав оборудования мобильного робототехнического комплекса.

5 Стр.

4.1.2. Программное обеспечение системы управления мобильного робототехнического комплекса.

4.1.2.1. Архитектура системы управления.

4.1.2.2. Межзадачное взаимодействие.

4.1.2.3. Пользовательский интерфейс системы управления.

4.1.3. Тестирование работы системы управления в среде

Player/Stage.

4.2. Результаты экспериментов.

4.2.1. Локализация робота и построение карты.

4.2.2. Движение в заданную точку.

Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Навигация и управление мобильным роботом, оснащенным лазерным дальномером»

Современная робототехника в целом и мобильная робототехника в частности развиваются семимильными шагами. Прогресс достигается благодаря усовершенствованию исполнительных механизмов, вычислительных средств, и, главным образом, сенсорных систем. Основной тенденцией современной мобильной робототехники является переход от телеуправляемых систем, которые требуют непосредственного участия человека для выполнения всех действий робота, к автономным системам, в которых оператор лишь указывает конечные и промежуточные цели.

Разработки мобильных роботов ведутся в рамках проведения инопланетных исследований, где большая задержка сигнала не позволяет осуществлять телеуправление, в военных исследованиях для создания автоматических боевых машин, способных скрытно осуществлять разведку и даже решать боевые задачи без участия оператора. Также автоматизация мобильных роботов необходима для облегчения работы оператора, который может не успевать воспринимать поток информации, поступающий от сенсорных систем робота. Помимо перечисленных экстремальных областей мобильные роботы находят применение и в обычной жизни для создания роботов-помощников, роботов-пылесосов и т.п. Информационные системы таких мобильных роботов должны удовлетворять следующим требованиям:

• обеспечение автоматического движения;

• обеспечение безопасности транспортного средства;

• определение положения мобильного робота в пространстве;

• составление описания рабочей зоны.

Удовлетворение этих требований возможно с помощью оснащения современных мобильных роботов различными сенсорами: одометрическими датчиками, системами спутниковой навигации, инерциальными измерительными системами, видеокамерами, сонарами и лазерными сканирующими дальномерами. Обилие и широкое разнообразие сенсорных систем, которыми оснащаются современные мобильные роботы, и в то же время рост вычислительной мощности бортовых систем управления позволяет разрабатывать различные методы обработки сенсорной информации для решения задач навигации и управления мобильными роботами.

Ключевой проблемой мобильной робототехники является решение задачи навигации, что подразумевает под собой определение положения мобильного робота в рабочем пространстве — локализацию и составление представления, описания окружающего мира — картографию. Информация о текущем положении робота необходима для решения большинства встречающихся задач управления: прохождения заданной траектории, поиска пути в заданную точку, возвращения в исходное положение. Информация об окружающем мире, которая чаще всего представляется в виде карты или плана местности, необходима для запоминания пройденного маршрута, планирования траектории в обход статических препятствий, слежения за динамическими объектами. Задача локализации является наиболее сложной, хотя она может быть решена при помощи датчиков спутниковых навигационных систем (СНС) таких как GPS и ГЛОНАСС, но на настоящий момент в большинстве случаев эти системы не позволяют получить точности, необходимой для управления мобильным роботом. Кроме того, их применение ограничивается зонами доступности сигнала спутников, что делает невозможным определение положения робота внутри зданий, а также вблизи высоких сооружений и деревьев. Наиболее точное решение навигационной задачи может быть получено с помощью систем технического зрения на основе видеокамер, лазерных дальномеров и других сенсоров. Такие системы также позволяют формировать описание окружающей робот зоны, выявлять потенциальные опасности, находить ориентиры целей. Информационный поток с таких датчиков довольно высок (от 5 КБайт/сек. для лазерного дальномера до 8 Мбайт/сек. для видеокамер), поэтому методы обработки такой информации требуют сложных алгоритмов, значительных вычислительных мощностей и получили развитие только в последнее время.

Среди датчиков, входящих в системы технического зрения мобильных роботов, большой популярностью среди разработчиков пользуются лазерные сканирующие дальномеры. Эти датчики позволяют измерять расстояния до ближайших объектов за счет излучения пучка лучей лазера в плоскости. Результатом измерения является массив дальностей до ближайших объектов, находящихся на пути лучей - своеобразное изображение сечения окружающего мира в плоскости, называемое также сканом. Лазерные дальномеры имеют высокую точность измерения расстояния (до 10-15 мм.) при больших диапазонах (до 80 м.) и скоростях измерения (до 75 сканов в секунду). Они могут применяться на мобильных роботах, двигающихся по пересеченной местности, для составления цифрового описания рельефа рабочей зоны и определения её проходимости. Более эффективное использование лазерного дальномера возможно в искусственных средах, например офисных и производственных помещениях, где движение совершается в плоскости и сечение рельефа неизменно с высотой. Измерение такого рельефа может быть получено с помощью лазерного дальномера, установленного на мобильном роботе в плоскости, параллельной поверхности движения. В этом случае, информации сканирующего дальномера оказывается достаточно для решения задачи навигации и управления мобильного робота. Эта проблема — навигация и управление мобильным роботом, оснащенным лазерным дальномером, в искусственной среде решается в диссертационной работе.

Другая проблема, исследуемая в диссертации — комплексирование данных от различных датчиков мобильного робота, устанавливаемых для получения большей точности и надежности решения задачи навигации. Различные датчики могут использоваться как совместно для получения более точной информации о положении робота, чем позволяет каждый из датчиков (например, интеграция данных глобального позиционирования с данными инерциальной навигационной системы), так и по отдельности, в случае недоступности показаний какого-либо из них (например, пропадание сигнала спутника в городских условиях). Разрабатываемые методы навигации и управления должны учитывать специфику используемых датчиков, возможности по комплексированию информации с доступных сенсоров.

Исследования в области развития методов навигации и управления мобильными роботами ведутся во многих научных центрах нашей страны — в МГТУ им. Баумана [4],[5],[6], ИПМ им. М.В. Келдыша РАН [7] в ЦНИИ Робототехники в Санкт-Петербурге [28], и в Институте проблем механики РАН, а также в университетах США - Карнеги Меллон (Carnegie Mellon University) [18], Стэнфорд (Stanford University) [24], Германии - Бонн (University of Bonn) [14], Австралии - Сидней (The University of Sidney) [22] и других стран.

Целью диссертационной работы является решение задачи навигации мобильного робота в искусственной среде по данным сканирующего лазерного дальномера и информации от других датчиков, а также разработка методов управления мобильным роботом по дальнометрическим данным.

В соответствии с этим в работе поставлены и решены следующие задачи.

• Анализ существующих методов решения задачи навигации.

• Разработка метода определения линейной и угловых скоростей мобильного робота по данным лазерного дальномера и решение задачи локализации.

• Разработка методов комплексирования данных дальномера с информацией от других датчиков робота.

• Разработка методов управления движением робота и планирования пути в заданную точку на карте.

• Проведение экспериментальных исследований на компьютерной модели и на макете мобильного робота.

В работе используется сочетание классических подходов к решению кинематической задачи плоского движения твердого тела с применением методов фильтрации Калмана и других вероятностных методов, позволяющих учесть неточность измерений лазерного дальномера и других датчиков мобильного робота. Достоверность полученных результатов подтверждается численными и натурными экспериментами

Изложение материалов исследования в диссертации построено следующим образом. В первой главе диссертационной работы представлен аналитический ч обзор существующих разработок мобильных роботов и проведен анализ проблем, возникающих при решении задач навигации мобильного робота, оснащенного лазерным дальномером. Значительное внимание уделено существующим, в том числе, вероятностным методам решения задачи локализации робота и построения плана рабочей сцены.

Вторая глава посвящена аналитическому выводу метода определения характеристик движения мобильного робота - линейной и угловой скоростей по изменению дальнометрического изображения. С помощью разработанного метода аналитически установлены зависимости между движением робота и изменением дальнометрического изображения в частных случаях. Проведено исследование точности разработанного метода и разработаны методы комплексирования данных дальномера с информацией от других датчиков. Предложен способ описания окружающего мира с помощью сетчатой карты и вероятностный метод коррекции накапливающейся ошибки при определении положения мобильного робота.

В третьей главе предложены методы управления мобильным роботом с использованием дальнометрических данных при выполнении движения по естественным ориентирам. Также предложен улучшенный метод планирования пути в заданную точку с использованием результатов решения задачи навигации: положения робота и построенной карты местности.

Четвертая глава содержит материалы, полученные при экспериментальных исследованиях работы разработанных алгоритмов навигации и управления, реализованных на компьютерной модели мобильного робота в специальном пакете Player/Stage, а также на макете мобильного робота, созданного в центре «Робототехника» МГТУ им. Баумана.

В заключение работы приведена общая характеристика выполненных исследований и основные выводы по результатам диссертации.

На защиту выносятся:

• Способ определения линейной и угловых скоростей мобильного робота по данным лазерного дальномера.

• Метод решения задачи локализации мобильного робота.

• Метод определения точности решения навигационной задачи.

• Метод комплексирования данных дальномера с информацией от других датчиков робота.

• Методы планирования пути и управления движением мобильного робота по карте.

Заключение диссертации по теме «Роботы, мехатроника и робототехнические системы», Минин, Андрей Анатольевич

Выводы и заключение

В диссертационной работе получены следующие научные результаты.

1. Разработан новый метод определения оценок линейной и угловой скоростей робота с помощью решения избыточной системы уравнений, описывающих кинематику движения точки сечения рельефа в координатах дальномера. Эта задача решена с помощью алгоритма рекуррентной фильтрации, позволяющего получить оценки линейной и угловой скоростей робота, а также матрицу ковариации ошибок оценок. Показано, что полученные оценки могут быть применены для решения локальной задачи навигации робота, то есть для определения положения робота по последовательно полученным сканам. Предложен метод получения оценок координат робота совместно с оценкой их точности — матрицей ковариации ошибок оценок.

2. Разработаны методы комплексирования данных дальномера с информацией других датчиков робота: гироскопа и спутниковой навигационной системы, позволяющие улучшить точность решения задачи навигации мобильного робота

3. Предложен метод использования матрицы ковариации ошибок оценок координат положения робота в так называемом фильтре частиц для решения задачи глобальной навигации. Метод позволяет учесть движение робота и характер изменения сечения рельефа для обоснованного выдвижения гипотез о положении робота.

4. Модифицирован метод планирования пути мобильного робота по построенному плану местности, обеспечивающий безопасное движение робота в среде с препятствиями.

5. Проведены экспериментальные исследования на компьютерной модели и на макете реального мобильного робота. Эксперименты подтвердили работоспособность предложенных методов навигации и управления мобильного робота.

Новизна разработанного метода локализации мобильного робота состоит в том, что он позволяет получить не только оценки скоростей робота и оценки его положения, но и характеризующую их матрицу ковариации ошибок оценок. Эта матрица является характеристикой точности решения задачи локализации и зависит как от характера сечения рельефа, так и от движения мобильного робота. В ранее использовавшихся алгоритмах локализации такая оценка не может быть получена. Наличие матрицы ковариации ошибок оценок является существенной особенностью разработанного метода определения положения мобильного робота. Эта оценка точности может быть использована для комплексирования данных дальномера с информацией других датчиков и для обоснованного выдвижения гипотез в фильтре частиц при решении задачи глобальной навигации.

Разработка основных теоретических положений диссертации и создание метода определения оценок скоростей мобильного робота по дальнометрическим данным стали возможными благодаря комплексному использованию классических подходов, описывающих кинематику движения плоского тела, и вероятностных алгоритмов — фильтра Калмана и фильтра частиц, позволяющих оценивать не только значения искомых параметров, но и их статистические характеристики.

Разработанные методы локализации и управления мобильным роботом опробованы экспериментально. Экспериментальные работы по созданию реального мобильного робота, оснащенного лазерным дальномером, проведены на базе НУЦ «Робототехника» МГТУ им. Баумана в рамках НИР. Разработана распределенная система управления мобильного робота, оснащенного лазерным дальномером, модули которой реализуют предложенные в диссертации алгоритмы. Созданная система управления протестирована на компьютерной модели и на реальном мобильном роботе. Разработанные в диссертационной работе алгоритмы подтвердили свою практическую эффективность для навигации и управлении мобильным роботом. Созданный мобильный робот прошел успешные испытания, по результатам которых принято решение о проведении ОКР по созданию нескольких подобных роботов.

Предложенные алгоритмы навигации и управления могут быть применены при создании систем управления современных мобильных робототехнических систем, оснащенных различными типами датчиков для облегчения работы оператора. Полученные решения навигационных задач могут выполняться на современных вычислительных машинах в режиме реального времени, то есть могут быть использованы для создания автономных мобильных систем.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Минин, Андрей Анатольевич, 2008 год

1. Девянин Е.А. О движении колесных роботов // Мобильные роботы и мехатронные системы: Труды Всерос. конф. -М., 1998. - С.169-200.

2. Зенкевич C.JL, Назарова А.В. Система управления мобильного робота //Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Приборостроение 2006. - №3- С.31-51.

3. Зенкевич С.Л., Минин А.А. Построение плоской карты мобильным роботом // Мобильные роботы и мехатронные системы: Труды Всероссийской школы-конференции. — М., 2006. — С. 161-173.

4. Носков В.П., Рубцов И.В. Опыт решения задачи автономного управления движением мобильных роботов // Мехатроника, автоматизация, управление. -2005.-№12.-С. 21-24.

5. Носков В.П., Носков А.В. Навигация мобильных роботов по дальнометрическим изображениям // Мехатроника, автоматизация, управление. 2005. -№12. - С. 16-21.

6. Носков В.П., Рубцов И.В. Формирование объединенной модели внешней среды на основе информации видеокамеры и дальномера // Мехатроника, автоматизация, управление. 2007. - №8. - С. 2-5.

7. Besl P. J., Mckay N. D. A method for registration of 3-D shapes // IEEE Trans, on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 1992. - Volume 14, Issue 2.-P. 239-256.

8. O.Cheng Yang, Maimone Mark W., Matthies Larry M. Visual odometry on the Mars exploration rovers // IEEE Robotics & Automation Magazine. 2006. -Volume 13, Issue 2. - P. 54-62.

9. Forsyth David A., Ponce Jean D. Computer vision: modern approach. — Upper Saddle River: Prentice Hall, 2003. 682 p.

10. Grewal Mohinder S., Andrews Angus P. Kalman Filtering: Theory and Practice. -New-York: A Wiley Interscience publications, 2001. -401 p.

11. Grisetti G., Stachniss C., Burgard W. Improved Techniques for Grid Mapping With Rao-Blackwellized Particle Filters //Transactions on IEEE Robotics. 2007.- Volume 23, Issue 1. P. 34-46.

12. LaValle Stevene M. Planning algorithms. New York: Cambridge University press, 2006. - 842 p.

13. Living the dream. An overview of the Mars exploration project. Mars exploration rover mobility development/ Randel A. Lindemann, Donald B. Bickler, Brian D. Harrington et al. // IEEE Robotics & Automation Magazine. 2006. -Volume 13, Issue 2.-P. 12-18.

14. Lu F. and Milos E. Robot Pose Estimation in Unknown Environment by Matching 2D RangeScans // Proc IEEE Сотр. Soc. Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition. Seattle (WA), 1994. - P. 935-938.

15. Thrun S., Bennewitz M., Burgard W. et al. MINERVA: A second generation mobile tour-guide robot // Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation. Detroit, 1999. - Volume 3. - P. 1999-2005.

16. Robust Monte Carlo Localization for Mobile Robots / Sebastian Thrun, Dieter Fox, Wolfram Burgard and Frank Dellaert // Artificial Intelligence. 2000. -Volume 128, number 1-2. - P. 99-141.

17. Thrun. S. Robotic mapping: A survey // Exploring Artificial Intelligence in the New Millenium. San Francisco: Morgan Kaufmann, 2002. - P. 2-36.

18. Thrun S. Particle filters in robotics // Proceedings of the 17th Annual Conference on Uncertainty in AI (UAI). Banff, 2002. - P. 234-248.

19. FastSLAM: An efficient solution to the simultaneous localization and mapping problem with unknown data association / S. Thrun, M. Montemerlo, D. Kolleret al. // Journal of Machine Learning Research. 2004. - V.103, n. 3. -P.87-103.

20. FastSLAM: A factored solution to the simultaneous localization and mapping problem / M. Montemerlo, S. Thrun, D. Koller and B. Wegbreit // Proceedings of the AAA! National Conference on Artificial Intelligence. Edmonton, 2002. -P. 45-58.

21. Thrun S. Stanley: the robot that won the DARPA Grand Challenge. //Journal of Field Robotics. 2006. - Volume 23, Issue 9. - P. 661-692.

22. Thrun Sebastian, Montemerlo Mike, Aron Andrei. Probabilistic terrain analysis for high-speed desert driving // Proceedings of the Robotics Science and Systems Conference. Philadelphia, 2006. - P. 309-326.

23. Zhang Z. Iterative Point Matching for Registration of Free-Form Curves and Surfaces // International Journal of Computer Vision. 1994. - V. 13, n. 2. -P.119-152.

24. Малый энциклопедический словарь Брокгауза и Ефрона, электронный ресурс. http://slovari.vandex.ru/dict/brokminor

25. Интеллектуальная мобильная платформа ЦНИИ РТК. электронный ресурс. http://www.rtc.ru/robotics/mobl-platforma.shtml

26. Официальная страница проекта Debian. электронный ресурс. http://www.debian.org/

27. Официальная страница проекта GCC электронный ресурс. http://gcc.gnu.org/ 35.Laser Measurement Systems Technical description //SICK AG Auto Ident. -Reute, 2003.-40 p.