Principy řízení mobilních servisních robotů

Abstract

Laserové senzory jsou velmi často a úspěšně nasazovány do mobilních robotů pro potřeby lokalizace. Tato disertační práce se věnuje metodám lokalizace mobilních robotů pomocí zarovnání laserových snímků a simultánní lokalizaci a mapování (SLAM). V úvodu práce jsou představeny a rozděleny již existující metody pro zarovnání laserových snímků. Jedná se o bodově orientované metody, metody založené na význačných rysech, klasické i pravděpodobnostní metody. Jádrem této disertační práce je návrh nové bodově orientované metody založené na korelačních principech. Základem metody je nalezení vhodné reprezentace a výpočtu korelačního koeficientu pro třídimenzionální korelaci. Roněž jsou provedeny optimalizace, které výrazným způsobem snižují výpočetní náročnost nové metody. V další části práce jsou provedena experimentální měření a porovnání s existujícími algoritmy. Provedené experimenty mají za úkol ukázat zejména robustnost metody vůči dynamickým objektům, robustnost metody vůči vlastnostem prostředí a výpočetní náročnost metody.

Laser range finders are frequently and successfully being used for localization of mobile robots. In this thesis we study localization methods based on scan matching and simultaneous localization and mapping (SLAM). By way of introduction the existing scan matching methods are introduced and divided into several groups. Especially point to point-based methods, feature to feature-based methods, classical methods and heuristic methods are described. The kernel of this thesis is the design of a new point to point-based method, which is based on correlation principle. The basic element of the new method is the suitable representation and calculation of correlation coefficient for three dimensional crosscorrelation. The optimizations, which decrease computation cost, are also included. Finally the experimental results and comparison with existing methods are proposed. The experiments have to particularly prove the dynamic objects robustness and the environment properties robustness and also the computation cost.