НАВІГАЦІЯ МОБІЛЬНОГО РОБОТА НА ОСНОВІ МЕТОДІВ ЛАЗЕРНОЇ ДАЛЬНОМЕТРІЇ

Ключові слова: мобільний робот, система навігації, лазерний далекомір, скануючий лідар, карта місцевості, динамічні перешкоди.

Анотація

Стаття присвячена вирішенню проблеми пошуку людей, які знаходяться під уламками зруйнованих будівель, що потребує невідкладного вирішення для забезпечення ефективної рятувальної операції. У статті розглянуто використання сучасних технологій залучення до пошуково-рятувальних робіт мобільних роботів, здатних самостійно орієнтуватися в складних умовах завалів. В даній роботі основним об’єктом дослідження виступає система навігації, призначена для таких мобільних пошукових роботів. Предметом дослідження є методи визначення місця розташування робота та побудови карти невідомої території, що є критично важливим для успішного виконання завдань пошуку і порятунку. Метою даного дослідження є визначення найбільш універсального та точного способу навігації, який дозволить ефективно керувати рухом мобільного робота в умовах наявності динамічних перешкод, що постійно змінюються. Для вирішення поставлених завдань в роботі використані сучасні методи лазерної далекометрії та SLAM-методи (Simultaneous Localization and Mapping), які застосовуються для точного створення карти території та локалізації робота на ній. У рамках дослідження запропоновано новий алгоритм керування навігаційною системою мобільного робота, який базується на використанні методу лазерної далекометрії для сканування навколишнього середовища. Показано, що метод дозволяє детально сканувати простір навколо робота та забезпечує отримання точних даних про розташування об’єктів і можливих перешкод. Зазначено, що запропонований підхід до навігації, що базується на використанні лідара, надає роботу можливість створювати карту простору навіть у тих випадках, коли структура цієї території невідома заздалегідь. Використання методу дозволяє точно визначати позицію робота на створеній карті, що є ключовим для забезпечення безпечного та ефективного руху в умовах завалів. Показано, що використання лідара значно підвищує точність орієнтації робота в просторі, що в свою чергу, сприяє успішному виконанню рятувальних операцій, де швидкість та своєчасність має вирішальне значення. Доведено, що завдяки цим можливостям робот здатний уникати перешкод та швидко адаптуватися до змінної ситуації, що виникає під час проведення пошукових робіт у завалах.

Посилання

1. Четверта доба: розумні роботи, свідомі комп’ютери і майбутнє людства. URL: https://kmbs.ua/index.php/ua/article/the-fourth-age
2. Ганенко Л.Д., Жебка В.В. Аналітичний огляд питань навігації мобільних роботів в закритих приміщеннях. Телекомунікаційні та інформаційні технології. 2023. No 3(80): С. 85–98 doi: 10.31673/2412-4338.2023.038087
3. Lee G. H., Marcelo H. Ang Jr. Mobile Robots Navigation, Mapping, and Localization Part I, Encyclopedia of Artificial Intelligence, 2009. doi: 10.4018/978-1-59904-849-9.ch158
4. Endres F., Hess J., Engelhard N. [et al.]. An evaluation of the RGB-D SLAM system. Robotics and Automation (ICRA): 2012 IEEE International Conference. 2012:1691–1696.
5. Lu F., Milios E. Robot pose estimation in unknown environments by matching 2d range scans. Journal of Intelligent and Robotic Systems. 1997;18(3):249–275.
6. Park J., Lee S., Park J. Correction robot pose for SLAM based on Extended Kalman Filter in a rough surface environment. International Journal of Advanced Robotic Systems. 2009;6(2):67–72.
7. Eliazar A., Parr R. DP-SLAM: Fast, robust simultaneous localization and mapping without predetermined landmarks. Proceedings of the 18th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI). 2003:1135–1142.
8. Zhang Z. A flexible new technique for camera calibration. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2000; 22(11):1330–1334.
9. Steux B., Hanzaoui O.EI. TinySLAM: A SLAM algorithm in less than 200 lines C-language program. Control Automation Robotics & Vision (ICARCV): 11th International Conference. 2010:1975–1979.
10. Garrido-Jurado, S., Munos-Salinas R., Madrid-Cuevas F.J., Marin-Jimenez M.J. Automatic generation and detection of highly reliable fiducial markers under occlusion. Pattern Recognition. 2014; 47(6):2280–2292.
Опубліковано
2024-12-17
Як цитувати
Стрельцов, О. В., Гриньов, М. А., Скалозуб, В. Ю., & Буюклі, Д. М. (2024). НАВІГАЦІЯ МОБІЛЬНОГО РОБОТА НА ОСНОВІ МЕТОДІВ ЛАЗЕРНОЇ ДАЛЬНОМЕТРІЇ. Системи та технології, 68(2), 71-77. https://doi.org/10.32782/2521-6643-2024-2-68.8
Розділ
КОМП’ЮТЕРНА ІНЖЕНЕРІЯ