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Presentazione Tesi Laurea Triennale

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Localizzazione e simultanea mappatura nella navigazione robotica mediante algoritmi genetici
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  • 1. Localizzazione e simultanea mappatura nella navigazione robotica mediante Algoritmi Genetici UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI TRIESTEFACOLTÀ DI INGEGNERIADipartimento di Elettrotecnica, Elettronica ed InformaticaTesi di Laurea in SISTEMI OPERATIVILaureando:Lorenzo Zampese Relatore:Enzo MUMOLOCorrelatore:Massimiliano NOLICHAnno Accademico 2007-2008
  • 2. Obiettivi
    • Creare ambiente di sviluppo/testing per algoritmi di tipo Simultaneous Localization And Mapping
    • (SLAM) per robot mobili
    • Integrazione/test Genetic Look-up basedAlgorithmfor Scan Matching (Glasm)
    • Sviluppo e test di un algoritmo per l’esplorazione e mappatura (ad esempio: ricerca dei “varchi” tra gli ostacoli).
  • 3. Sviluppo del lavoro
    • Installazione di un simulatore client-server di robot mobili (Player-Stage) per testare algoritmi di tipo SLAM in ambiente Linux
    • Creazione di un “client” SLAM perPlayer-Stage,
    • integrazione di una libreria per Glasm,implementazione algoritmo esplorazione
    • Analisi dati su prove “indipendenti”
    • Analisi mappe prodotte da esplorazione
  • 4. Il simulatore robotico Player Stage Client PLAYER STAGE (mondi a 2D) ROBOT REALE GAZEBO (mondi a 3D) tcp/udp simulazione interfacce del robot simulazione degli ambienti Cliente
    • Programma scritto in
    • C
    • C++
    • Java
    • Pyton
  • 5. Algoritmo di Scan Matching
    • Ricerca trasformazione ottimale che realizza la corrispondenza di un oggetto rispetto a un altro (locale e globale)
    • Basata su ricerca corrispondenze tra 2 scansioni di dati sensoriali quali laser
    • Applicazioni nella localizzazione dei robot, e computer-vision
  • 6. Algoritmo di Scan Matching: risultati sperimentali
    • Esempio errori di localizzazione :
    • Glasm e odometria Reale
  • 7. Esplorazione di ambienti sconosciuti
    • Problema 1 : ricostruire la mappa dell’ambiente dai dati sensoriali (laser)
    • Problema 2 : Localizzazione del robot all’interno dell’ambiente
    • Problema 3 : come determinare il percorso utile per realizzare l’esplorazione
  • 8. Il modello cognitivo utilizzato SENSE ACT PLAN Compiti dei blocchi: * Sense: Percezione * Plan: Modellazione-Pianificazione * Act: controllo motori
  • 9. L'algoritmo di esplorazione Inizio Esiste “varco”inesplorato ? E’ la posizionedi partenza ? Fine Back tracking No Si No Si Scegli “varco” diampiezza maggioree che conduce il più lontano possibile Sposta robot Registra dati (posizione, ambiente)
  • 10. Risultati sperimentali
    • Esplorazione con odometro ideale, e reale
  • 11. Conclusioni
    • Il corretto funzionamento del programma è stato verificato utilizzando diversi ambienti
    • Tutti gli algoritmi di scan-matching hanno un “accumulo di errori”.
    • Glasm realizza la localizzazione con un errore inferiore rispetto ad altri algoritmi, e può essere ulteriormente migliorato
    • L’algoritmo di esplorazione proposto è valido
  • 12.  
  • 13. Introduzione
    • Robotica e dispositivi mobili
    • Molte possibilità di sviluppo, aspettative e interesse tecnico scientifico
    • Un classico problema aperto: Simultaneous Localization And Mapping (SLAM)
  • 14. La simulazione effettuata
    • nelle prove di local-scan-matching, Glasm migliora sensibilmente le stime odometriche
    • L’algoritmo di esplorazione realizza con successo la mappatura
    • Il tipico problema dell’accumulo d’errori, richiede l’ottimizzazione nel numero di spostamenti da compiere
  • 15. Un Sistema robotico PC Microcontrollore Sensore di prossimità Sensore di temperatura Sensore di contatto Sensore di orientamento Sensore odometrico Attuatori
  • 16. Sensori e attuatori (1)
    • Sensori
      • Di prossimità (Ultrasonici, laser)
      • Di contatto (Bumper)
      • Odometrici (Encoder ottici incrementali)
    • Attuatori
      • Motori a corrente continua
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