Desenvolvimento de sistema de navegação autônomo com exploração de fronteira

Abstract

O campo da robótica vem obtendo significativos avanços nas últimas décadas. Uma de suas principais áreas, a da robótica móvel tenta solucionar uma gama de problemas incluindo neles o problema da localização, do SLAM (Localização e Mapeamento Simultâneos), do planejamento de trajetória e da exploração. O problema da navegação autonôma vem sendo estudado a tempos pela comunidade ciêntifica, já que possui uma grande importancia, dado o fato que para se locomover entre dois pontos o robô ou veiculo autônomo precisa de um algoritmo de planejamento de trajetória, porém com o advento do ROS (Sistema operacional de robôs) a situação ficou mais fácil, já que é possível utilizar algoritmos e programas em alto nível em diversos hardwares diferentes de baixo nível. As técnicas tradicionais tendem a considerar um modelo global do ambiente; no entanto, os problemas reais de planejamento de trajetórias usualmente estão no âmbito de ambientes desconhecidos ou parcialmente desconhecidos. Neste contexto entra a situação de exploração, em que o robô não possui um mapa e deseja navegar pelo ambiente, para isso é necessária uma estratégia de exploração. Já que caminhos ideais podem ser entendidos como trajetórias que melhor atingem um objetivo, minimizando a distância percorrida ou o tempo gasto, por exemplo, a estratégia de exploração utilizada aqui é a de exploração de fronteiras, a qual leva um robô sempre a navegar até a fronteira de um mapa conhecido com a finalidade de ampliá-lo. Tambem, a utilização de visão computacional em robôs móveis significa um grande aumento em suas habilidades sensoriais, o que significa uma maior versatilidade e segurança nas aplicações do robô. Neste trabalho é desenvolvido um sistema, utilizando ROS, que possa realizar a exploração de fronteira de modo a construir um mapa do ambiente de maneira autônoma. São abordados conceitos chave para o entendimento do sistema, como localização, SLAM, planejamento de trajetória, exploração, descritores de características visuais e odometria visual, bem como uma abrangente revisão de literatura sobre os últimos avanços na área. Ao final é demonstrado por meio de dois experimentos em simulação, utilizando o simulador gazebo, os resultados obtidos, ressaltando em conclusão as diferenças entre a odometria obtida por laser e a odometria visual.

Abstract: The field of robotics has been making significant advances in recent decades. One of its main areas, that of mobile robotics, tries to solve a range of problems, including the problem of location, SLAM (Simultaneous Location and Mapping), trajectory planning and exploration. The problem of autonomous navigation has been studied for a long time by the scientific community, since it has great importance, given the fact that to move between two points the robot or autonomous vehicle needs a trajectory planning algorithm, however with the advent of ROS (Robots operating system) the situation has become easier, since it is possible to use high-level algorithms and programs on several different low-level hardware. Traditional techniques tend to consider a global model of the environment; however, the real problems of trajectory planning are usually within the scope of unknown or partially unknown environments. In this context, the exploration situation enters, in which the robot does not have a map and wants to navigate the environment, for this an exploration strategy is necessary. Since ideal paths can be understood as trajectories that best reach an objective, minimizing the distance traveled or the time spent, for example, the exploration strategy used here is the frontier exploration, which leads a robot to always navigate to the border of a known map for the purpose of enlarging it. Also, the use of computer vision in mobile robots means a great increase in their sensory abilities, which means greater versatility and safety in the robot's applications. In this work, a system is developed, using ROS, that can carry out frontier exploration in order to build an autonomous map of the environment. Key concepts for understanding the system are addressed, such as location, SLAM, trajectory planning, exploration, descriptors of visual characteristics and visual odometry, as well as a comprehensive review of the literature on the latest advances in the area. At the end it is demonstrated by means of two experiments in simulation, using the gazebo simulator, the results obtained, emphasizing in conclusion the differences between the odometry obtained by laser and the visual odometry.