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Localização e mapeamento eficiente para robótica : algoritmos e ferramentas
Doutoramento conjunto em InformáticaUm dos problemas fundamentais em robótica é a capacidade de estimar
a pose de um robô móvel relativamente ao seu ambiente. Este problema é
conhecido como localização robótica e a sua exatidão e eficiência têm um impacto
direto em todos os sistemas que dependem da localização. Nesta tese,
abordamos o problema da localização propondo um algoritmo baseado em
scan matching com otimização robusta de mínimos quadrados não lineares
em manifold com a utilização de um campo de verosimilhança contínuo
como modelo de perceção. Esta solução oferece uma melhoria percetível na
eficiência computacional sem perda de exatidão.
Associado à localização está o problema de criar uma representação geométrica
(ou mapa) do meio ambiente recorrendo às medidas disponíveis,
um problema conhecido como mapeamento. No mapeamento a representação
geométrica mais popular é a grelha volumétrica que discretiza o espaço
em volumes cúbicos de igual tamanho. A implementação direta de
uma grelha volumétrica oferece acesso direto e rápido aos dados mas requer
uma quantidade substancial de memória. Portanto, propõe-se uma estrutura
de dados híbrida, com divisão esparsa do espaço combinada com uma
subdivisão densa do espaço que oferece tempos de acesso eficientes com alocações
de memória reduzidas. Além disso, também oferece um mecanismo
integrado de compressão de dados para reduzir ainda mais o uso de memória
e uma estrutura de partilha de dados implícita que duplica dados, de forma
eficiente, quando necessário recorrendo a uma estratégia copy-on-write. A
implementação da solução descrita é disponibilizada na forma de uma biblioteca
de software que oferece um framework para a criação de modelos
baseados em grelhas volumétricas, e.g. grelhas de ocupação. Como existe
uma separação entre o modelo e a gestão de espaço, todas as funcionalidades
da abordagem esparsa-densa estão disponíveis para qualquer modelo
implementado com o framework.
O processo de mapeamento é um problema complexo considerando que localização
e mapeamento são resolvidos simultaneamente. Este problema, conhecido
como localização e mapeamento simultâneo (SLAM), tem tendência
a de consumir recursos consideráveis à medida que a exigência na qualidade
do mapeamento aumenta. De modo a contribuir para o aumento da eficiência,
esta tese apresenta duas solução de SLAM. Na primeira abordagem, o
algoritmo de localização é adaptado ao mapeamento incremental que, em
combinação com o framework esparso-denso, oferece uma solução de SLAM
online computacionalmente eficiente. O resultados obtidos são comparados
com outras soluções disponíveis na literatura recorrendo a um benchmark de
SLAM. Os resultados obtidos demonstram que a nossa solução oferece uma
boa eficiência sem comprometer a exatidão. A segunda abordagem combina
o nosso SLAM online com um filtro de partículas Rao-Blackwellized
para propor uma solução de full SLAM com um grau elevado de eficiência
computacional. A solução inclui propostas de distribuição melhorada com refinamento
de pose através de scan matching, re-amostragem adaptativa com
pesos de amostragem suavizados, partilha eficiente de dados entre partículas
da mesma geração e suporte para multi-threading.One of the most basic perception problems in robotics is the ability to estimate
the pose of a mobile robot relative to the environment. This problem
is known as mobile robot localization and its accuracy and efficiency has a
direct impact in all systems than depend on localization. In this thesis, we
address the localization problem by proposing an algorithm based on scan
matching with robust non-linear least squares optimization on a manifold
that relies on a continuous likelihood field as measurement model. This solution
offers a noticeable improvement in computational efficiency without
losing accuracy.
Associated with localization is the problem of creating the geometric representation
(or map) of the environment using the available measurements, a
problem known as mapping. In mapping, the most popular geometric representation
is the volumetric grid that quantizes space into cubic volumes
of equal size. The regular volumetric grid implementation offers direct and
fast access to data but requires a substantial amount of allocated memory.
Therefore, in this thesis, we propose a hybrid data structure with sparse division
of space combined with dense subdivision of space that offers efficient
access times with reduced memory allocation. Additionally, it offers an online
data compression mechanism to further reduce memory usage and an implicit
data sharing structure that efficiently duplicates data when needed using a
thread safe copy-on-write strategy. The implementation of the solution is
available as a software library that provides a framework to create models
based on volumetric grids, e.g. occupancy grids. The separation between
the model and space management makes all features of the sparse-dense
approach available to every model implemented with the framework.
The process of mapping is a complex problem, considering that localization
and mapping have to be solved simultaneously. This problem, known as
simultaneous localization and mapping (SLAM), has the tendency to consume
considerable resources as the mapping quality requirements increase.
As an effort to increase the efficiency of SLAM, this thesis presents two
SLAM solutions. The first proposal adapts our localization algorithm to incremental
mapping that, in combination with the sparse-dense framework,
provides a computationally efficient online SLAM solution. Using a SLAM
benchmark, the obtained results are compared with other solutions found
in the literature. The comparison shows that our solution provides good
efficiency without compromising accuracy. The second approach combines
our online SLAM with a Rao-Blackwellized particle filter to propose a highly
computationally efficient full SLAM solution. It includes an improved proposal
distribution with scan matching pose refinement, adaptive resampling
with smoothed importance weight, efficient sharing of data between sibling
particles and multithreading support