Меню
Публикации
2024
2023
2022
2021
2020
2019
2018
2017
2016
2015
2014
2013
2012
2011
2010
2009
2008
2007
2006
2005
2004
2003
2002
2001
Главный редактор
![](/pic/nikiforov.jpg)
НИКИФОРОВ
Владимир Олегович
д.т.н., профессор
Партнеры
doi: 10.17586/2226-1494-2020-20-3-371-376
УДК 004.42
ИССЛЕДОВАНИЕ СИСТЕМЫ НАВИГАЦИИ ДЛЯ МОБИЛЬНЫХ РОБОТОВ НА ОСНОВЕ ОДНОВРЕМЕННОЙ ЛОКАЛИЗАЦИИ И ПОСТРОЕНИЯ КАРТЫ
Читать статью полностью
![](/images/pdf.png)
Язык статьи - русский
Ссылка для цитирования:
Аннотация
Ссылка для цитирования:
Осман Валаа, Громов В.С. Исследование системы навигации для мобильных роботов на основе одновременной локализации и построения карты // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2020. Т. 20. № 3. С. 371–376. doi: 10.17586/2226-1494-2020-20-3-371-376
Аннотация
Предмет исследования. Рассмотрена задача навигации для мобильных роботов на основе метода одновремен- ной локализации и построения карты. Камера INTEL Realsense Depth использована для получения данных от окружающей среды. Методы. Использован метод Real-Time Appearance-Based Mapping для построения облака точек. Спроецировано изображение на плоскость для получения двухмерной карты стоимости. Применен алго- ритм D* для планирования глобального пути к желаемой цели, а подход с динамическим окном использован в качестве локального планировщика. Основные результаты. Представлены методы построения: облака точек изображения, полученного от камеры INTEL Realsense Depth, и пути от местоположения робота до желаемой цели. Практическая значимость. Предлагаемый подход является быстрым и надежным, может быть использо- ван для внутренней навигации (заводы, компании и т. д.), и позволяет проводить вычисления с использованием центрального процессора без необходимости использования графического процессора.
Ключевые слова: навигация, планирование пути, RTAB-Map, SLAM, алгоритм D*
Список литературы
Список литературы
-
Meyer J.-A., Filliat D. Map-based navigation in Mobile robots: II. A review of map-learning and path-planning strategies // Cognitive Systems Research. 2003. V. 4. N 4. P. 283–317. doi: 10.1016/S1389-0417(03)00007-X
-
Güzel M. Autonomous vehicle navigation using vision and mapless strategies: A survey // Advances in Mechanical Engineering. 2013. P. 234747. doi: 10.1155/2013/234747
-
Aulinas J., Petillot Y., Salvi J., Lladó X. The SLAM problem: a survey // Frontiers in Artificial Intelligence and Applications. 2008. V. 184. P. 363–371. doi: 10.3233/978-1-58603-925-7-363
-
Labbé M., Michaud F. RTAB-Map as an open-source lidar and visual simultaneous localization and mapping library for large-scale and long-term online operation // Journal of Field Robotics. 2019. V. 36. N 2. P. 416–466. doi: 10.1002/rob.21831
-
Mur-Artal R., Tardós J.D. ORB-SLAM2: An open-source SLAM system for monocular, stereo, and RGB-D cameras // IEEE Transactions on Robotics. 2017. V. 33. N 5. P. 1255–1262. doi: 10.1109/TRO.2017.2705103
-
Victerpaul P., Saravanan D., Janakiraman S., Pradeep J. Path planning of autonomous mobile robots: A survey and comparison // Journal of Advanced Research in Dynamical and Control Systems. 2017. V. 9. N 12(spec.issue). P. 1535–1565.
-
Liu X., Gong D. A comparative study of a-star algorithms for search and rescue in perfect maze // Proc. of the International Conference on Electric Information and Control Engineering (ICEICE 2011). 2011. P. 24–27. doi: 10.1109/ICEICE.2011.5777723
-
Stentz A. The D* algorithm for real-time planning of optimal traverses: Technical Report, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, 1994. CMU-RI-TR-94-37.
-
Fox D., Burgard W., Thrun S. The dynamic window approach to collision avoidance // IEEE Robotics and Automation Magazine. 1997. V. 4. N 1. P. 23–33. doi: 10.1109/100.580977
-
Taketomi T., Uchiyama H., Ikeda S. Visual SLAM algorithms: A survey from 2010 to 2016 // IPSJ Transactions on Computer Vision and Applications. 2017. V. 9. P. 16. doi: 10.1186/s41074-017-0027-2
-
Rublee E., Rabaud V., Konolige K., Bradski G. ORB: An efficient alternative to SIFT or SURF // Proc. of the IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV 2011). 2011. P. 2564–2571. doi: 10.1109/ICCV.2011.6126544
-
Hast A., Sablina V.A., Kylberg G., Sintorn I.-M. A simple and efficient feature descriptor for fast matching // Full Papers Proc. 23rd International Conference in Central Europe on Computer Graphics, Visualization and Computer Vision (WSCG). University of West Bohemia, Plzen, Czech Republic. 2015. P. 135–142.
-
Yuvaraju M., Sheela K., Sobana R. Feature extraction of real-time image using sift algorithm // International Journal of Research in Electrical and Electronics Engineering. 2015. V. 3. N 4. P. 1–7.
-
Labbé M., Michaud F. Online global loop closure detection for large-scale multi-session graph-based SLAM // Proc. of the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2014). 2014. P. 2661–2666. doi: 10.1109/IROS.2014.6942926