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A graph-theory-based C-space path planner for mobile robotic manipulators in close-proximity environments
In this thesis a novel guidance method for a 3-degree-of-freedom robotic manipulator arm in 3 dimensions for Improvised Explosive Device (IED) disposal has been developed. The work carried out in this thesis combines existing methods to develop a technique that delivers advantages taken from several other guidance techniques. These features are necessary for the IED disposal application. The work carried out in this thesis includes kinematic and dynamic modelling of robotic manipulators, T-space to C-space conversion, and path generation using Graph Theory to produce a guidance technique which can plan a safe path through a complex unknown environment. The method improves upon advantages given by other techniques in that it produces a suitable path in 3-dimensions in close-proximity environments in real time with no a priori knowledge of the environment, a necessary precursor to the application of this technique to IED disposal missions. To solve the problem of path planning, the thesis derives the kinematics and dynamics of a robotic arm in order to convert the Euclidean coordinates of measured environment data into C-space. Each dimension in C-space is one control input of the arm. The Euclidean start and end locations of the manipulator end effector are translated into C-space. A three-dimensional path is generated between them using Dijkstra’s Algorithm. The technique allows for a single path to be generated to guide the entire arm through the environment, rather than multiple paths to guide each component through the environment. The robotic arm parameters are modelled as a quasi-linear parameter varying system. As such it requires gain scheduling control, thus allowing compensation of the non-linearities in the system. A Genetic Algorithm is applied to tune a set of PID controllers for the dynamic model of the manipulator arm so that the generated path can then be followed using a conventional path-following algorithm. The technique proposed in this thesis is validated using numerical simulations in order to determine its advantages and limitations
Probabilistische Methoden für die Roboter-Navigation am Beispiel eines autonomen Shopping-Assistenten
Abstract
Autonomous navigation, in addition to interaction, is a basic ability
for the operation of a mobile service robot. Here, important subskills
are selfocalization, path planning, and motion control with collision
avoidance. A further pre-condition for many navigation tasks ist the
generation of an environment model from sensor observationa, often in
combination with autonomous exploration. In this thesis, these challenges
are considered in the context of the development of an interactive
mobile shopping guide, which is able to provide information about the
shop's products to customers of a home improvement store and guide
them to the respective location.
The focus of this work lies on the initial environment mapping. A method
for Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) has been developed,
which in contrast to other comparable approaches does not
assume the use of high-precision laser range scanners. Instead, sonar
range sensors are used mainly, which feature an inferior spatial resolution
and increased measurement noise. The resulting Map-Match-SLAM
algorithm is based on the well known Rao-Blackwellized Particle Filter
(RBPF), in combination with local maps for representation of most
recent observations and and a map matching function for comparison
of local and global maps. By adding a memory-effcient global map representation
and dynamic adaption of the number of particles, online
mapping is possible even under high state uncertainty resulting from
the sensor characteristics.
The use of local maps for representation of the observations and the
sensor-independent weighting function make Map-Match-SLAM applicable
for a wide range of different sensors. This has been demonstrated
by mapping with a stereo camera and with a single camera, in combination
with a depth-from-motion algorithm for pre-processing. Furthermore,
a SLAM assistant has been developed, which is generating
direction hints for the human operator during the mapping phase, in
order to ensure a route that enables optimal operation of the SLAM algorithm.
The assistant represents an intermediate step between purely
manual mapping and completely autonomous exploration.
A second main part of the work presented here are methods for the autonomous
operation of the robot. For selflocalization, a map matching
approach with local maps is used, similar to the proposed SLAM algorithm.
Improvements of robustness and precision are achieved in combination
with an existing visual localization approach which is using
omnidirectional camera images.
Path planning is done by the utilization of standard graph search algorithms.
To that purpose, the grid cells of the global map are regarded
as graph nodes. Comparitive analysis is presented for search algorithms
with and without heuristics (A*/Dijkstra algorithm), for the specifcs
of typical operation areas. Two different algorithms have been developed
for motion control and collision avoidance: A reactive method,
which is an enhancement of the existing Vector Field Histogram (VFH)
approach, is experimentally compared with a new anticipative method
based on sampling and stochastic search in the trajectory space.
All the developed methods are employed on a team of shopping robots,
which have been in permanent public test operation in a home
improvement store for six months currently. The description of navigation
methods is complemented by an overview of further software componentsof
the robots, e.g. for Human-Robot-Interaction, and a detailed
description of the control architecture for coordination of the subsystems.
Analysis of long term test operation proves that all the applied
methods are suitable for real world applications and that the robot is
accepted and regarded as a valuable service by the customers.Die autonome Navigation stellt neben der Interaktionsfähigkeit eine
Grundlage für die Funktion eines mobilen Serviceroboters dar. Wichtige
Teilleistungen sind dabei die Selbstlokalisation, die Pfadplanung und
die Bewegungssteuerung unter Vermeidung von Kollisionen. Eine Voraussetzung für viele Navigationsaufgaben ist zudem die Erstellung eines Umgebungsmodells aus sensorischen Beobachtungen, unter Umständen
in Verbindung mit einer selbständigen Exploration. Diese Teilprobleme
wurden in der vorgelegten Arbeit vor dem Hintergrund der Entwicklung
eines interaktiven mobilen Shopping-Lotsen bearbeitet, welcher Kunden
eines Baumarktes Informationen zu Produkten zur Verfügung stellen
und sie auf Wunsch zum Standort der gesuchten Waren führen kann.
Den methodischen Kern der Arbeit bildet die initiale Umgebungskartierung. Dafür wurde ein Verfahren zum Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) entwickelt, welches im Gegensatz zu vergleichbaren Ansätzen nicht auf den Einsatz hochgenauer Laser-Range-Scanner ausgerichtet ist. Stattdessen wurden hauptsächlich Sonar-Sensoren benutzt, die sich durch eine wesentlich geringere räumliche Auflösung und höhere Messunsicherheit auszeichnen. Der entwickelte Map-Match-SLAM-Algorithmus beruht auf dem bekannten Rao-Blackwellized Particle Filter (RBPF), welcher mit einer lokalen Karte zur Repräsentation der aktuellen Umgebungsbeobachtungen sowie einer Map-Matching-Methode zum Vergleich der lokalen und globalen Karte kombiniert wurde. Durch eine speichereffiziente Darstellung der globalen Karte und dynamische Adaption der Partikel-Anzahl ist trotz der aus den sensorischen Beschränkungen resultierenden großen Zustandsunsicherheit die Online-Kartierung möglich.
Durch die Transformation der Beobachtungen in eine lokale Karte und
die sensorunabhängige Bewertungsfunktion ist das Map-Match-SLAMVerfahren für ein breites Spektrum unterschiedlicher Sensoren geeignet. Dies wurde exemplarisch durch die Kartierung unter Nutzung einer Stereo-Kamera-Anordnung und einer einfachen Kamera in Verbindung
mit einem Depth-from-Motion-Verfahren gezeigt. Aufbauend auf dem Kartierungsalgorithmus wurde zudem ein SLAM-Assistent entwickelt,
welcher während der Kartierungsphase Aktionsvorschläge für den menschlichen Bediener präsentiert, die eine optimale Funktion des
SLAM-Algorithmus gewährleisten. Der Assistent stellt damit eine Zwischenstufe zwischen rein manueller Steuerung und komplett autonomer
Exploration dar. Einen weiteren Schwerpunkt der Arbeit stellen die Verfahren für die autonome Funktion des Roboters dar. Für die Selbstlokalisation wird ebenso wie beim SLAM ein Map Matching mit lokalen Karten eingesetzt. Eine Verbesserung der Robustheit und Genauigkeit wird durch die Kombination dieses Ansatzes mit einem vorhandenen visuellen Selbstlokalisations-Verfahren auf Basis einer omnidirektionalen Kamera erzielt. Für die Bestimmung des optimalen Pfades zu einem Zielpunkt kommen Standard-Algorithmen zur Pfadsuche in Graphen zum Einsatz, die Zellen der Karte werden dazu als Graphknoten interpretiert. Die Arbeit präsentiert vergleichende Untersuchungen zur Effizienz von Algorithmen mit und ohne Suchheuristik (A*/Dijkstra-Algorithmus) in der konkreten Einsatzumgebung. Für die Bewegungssteuerung und Kollisionsvermeidung
wurden zwei verschiedene Algorithmen entwickelt: Einem reaktiven Verfahren, welches eine Weiterentwicklung des bekannten Vector
Field Histogram (VFH) darstellt, wird ein neues antizipatives Verfahren auf Basis von Sampling und stochastischer Suche im Raum der
möglichen Bewegungstrajektorien gegenüber gestellt und experimentell
verglichen. Die entwickelten Methoden kommen auf mehreren Shopping-Robotern zum Einsatz, die sich seit ca. sechs Monaten im dauerhaften öffentlichen Testbetrieb in einem Baumarkt befinden. Neben den Navigationsmethoden gibt die Arbeit einen Überblick über die weiteren Module des Roboters, z.B. für die Nutzer-Interaktion, und beschreibt detailliert die Steuerarchitektur zur Koordinierung der Teilleistungen. Die Eignung aller eingesetzten Methoden für den Einsatz in einer realen Anwendung und die hohe Akzeptanz der Nutzer für das entwickelte Gesamtsystem werden durch die Auswertung von Langzeittests nachgewiesen