Εντόπισμος σχετικής θέσης ρομπότ κινούμενης βάσης για σύζευξη, μεταφορά και αποσύζευξη μεταφορικής πλατφόρμας

Abstract

This thesis explores the problem of localization for a differential drive robot designed to autonomously couple with, transport, and decouple from a customized trolley. The system relies on sensor fusion using an Extended Kalman Filter (EKF), integrating data from wheel encoder odometry and visual pose estimates derived from ArUco marker detections. A ROS-based simulation environment was developed to evaluate the system’s localization performance across a range of sensor noise scenarios. Although the design objective was to achieve a localization accuracy of 5 mm, this goal was not met. Furthermore, the EKF did not demonstrate significant improvements over raw odometry, with certain parameters causing it to perform even worse. The study concludes that the chosen sensor fusion strategy was inadequate within the simulation constraints, highlighting the challenges of achieving high-precision localization in realtime applications.Η παρούσα πτυχιακή εργασία εξετάζει το πρόβλημα του σχετικού εντοπισμού θέσης για ένα ρομπότ διαφορικής κίνησης, το οποίο έχει σχεδιαστεί ώστε να συνδέεται, να μεταφέρει και να αποσυνδέεται αυτόνομα από ένα προσαρμοσμένο καροτσάκι. Το σύστημα βασίζεται σε συγχώνευση δεδομένων αισθητήρων μέσω Εκτεταμένου Φίλτρου Kalman (EKF), το οποίο ενσωματώνει δεδομένα οδομετρίας από κωδικοποιητές τροχών και εκτιμήσεις θέσης από ανίχνευση δεικτών ArUco μέσω κάμερας. Υλοποιήθηκε ένα προσομοιωμένο περιβάλλον βασισμένο στο ROS για την αξιολόγηση της απόδοσης του συστήματος υπό διάφορα σενάρια θορύβου αισθητήρων. Αν και ο στόχος ήταν η επίτευξη ακρίβειας 5 mm, αυτός δεν επετεύχθη. Επιπλέον, το EKF δεν παρουσίασε σημαντική βελτίωση σε σχέση με την απλή οδομετρία με ορισμένες περιπτώσεις να έχει χειρότερη απόδοση. Συμπερασματικά, η επιλεγμένη στρατηγική συγχώνευσης αισθητήρων κρίθηκε ανεπαρκής στο πλαίσιο της παρούσας προσομοίωσης, αναδεικνύοντας τις δυσκολίες της επίτευξης υψηλής ακρίβειας σε πραγματικό χρόνο.Complete