8331763665

2

1.2. Motywacja i uzasadnienie podjęcia tematu

dowy i aktualizacji mapy otoczenia oraz przykładowe rozwiązanie problemu samolokaliza-cji na podstawie pojedynczego pomiaru (skanu) i znajomości mapy otoczenia. Praca może być postrzegana jako wprowadzenie do zagadnienia jednoczesnej budowy mapy i ustawicznej lokalizacji. Problem w głównej mierze rozpatrywano w oparciu o przygotowane w Matlabie (wersja 7.0.1) środowisko symulacyjne. Dodatkowo przeprowadzono badania algorytmu wykorzystując dane eksperymentalne dostarczone przez skaner laserowy w statycznym środowisku rzeczywistym. Prace wykonywane były na komputerze z systemem Windows XP i procesorem Intel Celeron M420 1,60GHz.

1.2 Motywacja i uzasadnienie podjęcia tematu

Praca powstała ze względu na duże znaczenie narzędzi lokalizacyjnych dla robotyki mobilnej. Określanie pozycji na podstawie mapy daje precyzyjne wyniki bez konieczności ingerowania w środowisko. Mapa, powstała jako rezultat działania algorytmu, może być później wykorzystywana przez inne roboty poruszające się na tym samym terenie. Połączenie obu procesów (mapowania i lokalizacji) jest praktycznym narzędziem pozwalającym uzyskać dużą autonomię robota mobilnego (zarówno naziemnego, powietrznego, a potencjalnie także na- i podwodnego). Może ono zostać użyte przy okazji wykonywania elementarnych zadań jak: parkowanie, omijanie przeszkód, odnajdywanie bezkolizyjnych ścieżek, generowanie trajektorii ruchu on-line, inspekcja pomieszczeń, itp.

Na zastosowanie skanera laserowego do realizacji projektu zdecydowano się głównie ze względu na fakt, że dostępne dziś urządzenia oferują dużą precyzję i krótki czas wykonywania pomiaru. Ponadto ilość próbek odległości zawartych w jednym skanie znacząco przewyższa możliwości związane z zastosowaniem szeregu pojedynczych dalmierzy. Wykorzystanie wizji (lub stereowizji) wymaga wielokrotnie większych nakładów obliczeniowych oraz generuje wiele problemów z dziedziny widzenia maszynowego. Co więcej, w pracy skupiono się jedynie na przypadku otoczenia dwuwymiarowego, gdzie zastosowanie wizji jest wysoce redundantne.

Dobrze zaprojektowany system mapowania i lokalizacji pozwala na implementację w czasie rzeczywistym, co omija wymóg wstrzymania pracy robota na potrzeby percep-cyjne (ang. stop-look-update process). Z tego względu system taki nie tylko zapewnia poprawną samolokalizację, ale także zabezpiecza przed niepożądaną kolizją w dynamicznych środowiskach. Właściwa analiza danych otrzymywanych ze skanera może bowiem spełniać jego pierwotne zadanie, czyli funkcję bariery świetlnej.