Open Interfaces for Connecting Automated Guided Vehicles to a Fleet Management System

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Planification de trajets pour un véhicule à guidage automatique holonome à parcours libre

Les véhicules à guidage automatique (Automated Guided Vehicule - AGV) sont de plus en plus répandus dans le milieu industriel. Ces véhicules permettent le transport automatisé des biens dans une usine, ce qui libère de la main d’œuvre qui peut réaliser des tâches ayant une plus grande valeur ajoutée. Récemment, certains manufacturiers ont débuté la mise en marché d'AGV holonomes. Ces derniers peuvent se déplacer latéralement, libérant l'orientation du véhicule pendant ses mouvements. Ce degré de liberté supplémentaire n’est toutefois pas géré par les planificateurs de trajectoires existants. En absence d’obstacles pour limiter la rotation de l’AGV, ce dernier a tendance à pivoter de manière erratique lorsqu’il se déplace. Cela entraîne un inconfort chez les personnes à proximité et peut endommager une charge fragile placée sur le véhicule. Aussi, les logiciels existants ne permettent pas à un utilisateur de communiquer au véhicule les règles de circulation spécifiques à un milieu de travail. Les travaux présentés dans ce mémoire se découpent en trois volets. D’abord, un planificateur global, qui trouve un trajet composé d’une suite de points de cheminement (combinaison d’une position et d’une orientation) entre un point de départ et un point d’arrivée, est décrit. Ce planificateur est livré sous la forme d’un paquet pouvant être utilisé directement avec les logiciels de navigation existant dans l’environnement du Robotic Operating System (ROS). L’algorithme utilise des intervalles d’orientation au lieu de valeurs discrètes afin de réduire le nombre de nœuds dans le graphe A*. Ensuite, un planificateur local existant dans ROS est modifié pour les besoins des AGV holonomes. Il permet de calculer les commandes de vitesses qui doivent être adoptées par l’AGV afin de suivre le trajet calculé par le planificateur global. Il est livré comme une version discrète d’un paquet ROS et remplace l’original. Le bon fonctionnement des planificateurs est validé en simulation et sur un véritable AGV. Enfin, une preuve de concept en simulation est réalisée pour la gestion des règles de circulation. Une interface permet de définir des comportements par zones, qui sont ensuite encodées dans des grilles d’occupation et sauvegardées sur le robot. Un logiciel de navigation adapté se réfère ensuite à ces grilles pour ajouter la bonne orientation au trajet et pour circuler aux bons endroits. Ce projet de recherche a montré qu’il est possible d’exploiter l’holonomie d’un AGV dans un logiciel de navigation intégré à la pile de navigation ROS originale. Toutefois, certains enjeux demeurent au niveau du planificateur local qui tente d’établir un compromis entre le suivi exact du trajet et la progression vers le but. Comme travaux futurs, il serait intéressant d’ajouter la gestion de l’interaction avec les systèmes de sécurité présents sur les véhicules industriels

Laboratorij za autonomne sustave i mobilnu robotiku

Laboratorij za autonomne sustave i mobilnu robotiku (LAMOR) istraživački je laboratorij koji djeluje u okviru Zavoda za automatiku i računalno inženjerstvo Fakulteta elektrotehnike i računarstva Sveučilišta u Zagrebu. LAMOR je jedan od vodećih laboratorija u Republici Hrvatskoj u području robotike, a svoje je istraživačko djelovanje usmjerio na temeljna istraživanja algoritama upravljanja, estimacije i umjetne inteligencije s primjenom u razvoju sustava autonomije mobilnih robota i vozila u nepoznatim i dinamičkim okruženjima te sustava djelotvorne i sigurne interakcije autonomnih mobilnih robota i ljudi. U radu je opisana uspostava laboratorija i prikazan je njegov 20-godišnji razvoj, a potom su predstavljene osnovne informacije o njegovoj istraživačkoj djelatnosti, najznačajnijim znanstvenim postignućima, najvažnijim istraživačkim projektima, međunarodnoj suradnji te doprinosu razvoju znanosti i gospodarstva u Republici Hrvatskoj

Development and implementation of a B-Spline motion planning framework for autonomous mobile robots

O projeto enquadra-se na área da robótica. A ideia deste projeto é utilizar as propriedades das curvas b-spline para resolver problemas de otimização de motion planning. Esta abordagem permite desviar dos tradicionais motion planning algorithms que são normalmente utilizados. Devido á sua natureza matemática, esta abordagem permite a utilização de teoremas como o Separating Hyperplane Thereoem para realizar o desvio de obstáculos. Um aspecto importante a ter em conta é que este projeto irá ser integrado com os projetos desenvolvidos por outros alunos de modo a participar na competição The Autonomous Ship Challenge, a ser realizada na Noruega.This project fits within the area of robotics. The main idea is to utilize the properties of b-splines curves in order to solve motion planning optimization problems. This approach allows to deviate from the traditional motion planning algorithms, that are usually used. Due to its mathematical nature, this approach allows the use of theorems like the Separating Hyperplane Theorem for the obstacle avoidance problem. An important aspect to notice is that this project will be integrated with the other projects developed by other students in order to participate in "The Autonomous Ship Challenge" competition to be held in Norway

Laboratorij za autonomne sustave i mobilnu robotiku

Laboratorij za autonomne sustave i mobilnu robotiku (LAMOR) istraživački je laboratorij koji djeluje u okviru Zavoda za automatiku i računalno inženjerstvo Fakulteta elektrotehnike i računarstva Sveučilišta u Zagrebu. LAMOR je jedan od vodećih laboratorija u Republici Hrvatskoj u području robotike, a svoje je istraživačko djelovanje usmjerio na temeljna istraživanja algoritama upravljanja, estimacije i umjetne inteligencije s primjenom u razvoju sustava autonomije mobilnih robota i vozila u nepoznatim i dinamičkim okruženjima te sustava djelotvorne i sigurne interakcije autonomnih mobilnih robota i ljudi. U radu je opisana uspostava laboratorija i prikazan je njegov 20-godišnji razvoj, a potom su predstavljene osnovne informacije o njegovoj istraživačkoj djelatnosti, najznačajnijim znanstvenim postignućima, najvažnijim istraživačkim projektima, međunarodnoj suradnji te doprinosu razvoju znanosti i gospodarstva u Republici Hrvatskoj

公共空間における移動サービスの実現に向けた知能化移動プラットフォームの開発

本研究は，自律移動パーソナルヴィークルによる多様な移動サービス研究を行うための移動プラットフォーム開発に関するものである．現在，多くの研究機関で自律移動システムの研究が行われているが，それが送迎サービス等の実用的な移動サービスアプリケーションの研究開発まで至った例は多くない．これは，それらの研究で利用されている市販の移動プラットフォームや研究用プラットフォームでは，移動サービスアプリケーションの研究開発が容易でないことが要因の一つとなっている．また個々のパーソナルヴィークルのロボット化技術やナビゲーション機能の研究成果が共有できていない面が有り，移動サービス研究に耐えうる移動プラットフォームが構築できていないことも一つの要因であると考えられる．本研究では，上記の問題を解決するため，様々な移動サービスアプリケーション開発が行え，様々な移動サービスに関する研究成果を利用することが可能な仕組みを持ち，さらに基本的なナビゲーション機能を備える「知能化移動プラットフォーム」のシステム構成を文献調査や事例研究により明らかにした．またそれに基づき実際に知能化移動プラットフォームを構築し，その有用性を実証するとともにその構築方法についても明示した．第二章では，知能化移動プラットフォームに求められるシステム要件を設定し，関連研究・文献調査(829件)・「つくばチャレンジ」などの実証実験の事例観察からシステム要件を満たす知能化移動プラットフォームのシステム構成を明らかにした．第三章では，提案したシステム構成について，背景で述べた問題点を解決する評価指標を設定し，関連する研究事例や市販の移動プラットフォームと比較することで優位性を示した．第四章では，提案したシステム構成に基づき，使用場面に応じた二つの知能化移動プラットフォームを開発した．一つ目として屋外での移動サービスを想定し，所属研究室でこれまで開発されてきた走行性能が高い電動カートをベースとしたプラットフォーム開発を行った．基本ナビゲーション機能には当研究室での共同研究成果を搭載した．動作検証を学内及びつくばロボット特区で行い約1㎞以上の自律走行能力を有していることを確認し，提案したシステム構成が有効であることを確認した．二つ目として屋内外でシームレスな移動サービスを想定して，屋内における移動性能を重視した車椅子ベースの知能化移動プラットフォームを開発した．上記と同様のコンセプトで開発し学内において同様の動作検証を行いその自律走行能力を確認した．第五章では，開発した知能化移動プラットフォームを用いた移動サービスに関する研究成果（文献11件）に関して，設定したシステム要件を満たす実装がどのようにそれらの研究実績に繋がった考察を行い，設定したシステム要件と提案したシステム構成が有効であることを確認した．本研究の成果は，様々な移動サービス研究に用いることのできる移動プラットフォームのシステム要件を明らかにし，その構築に有効なシステム構成を示したこと，および実際に移動プラットフォームを開発し，その有用性を実際に示したことである．またその開発過程で述べたハードウェア及びソフトウェアのそれぞれに関する実装そのものも有効な知見として述べた．上記の成果は，多くの研究機関が移動サービス研究に従事するにあたり移動プラットフォーム開発の指針とすることができ，今後，移動サービス実現に向けて該当分野の研究がより推進されることが期待できる．電気通信大学201

Localización y mapeo simultáneo por robots móviles con ruedas basados en mapas de ocupación y matrices dispersas

El trabajo presentado a continuacio´n se enfoca, en almacenar posiciones previas y posteriores de las lecturas (sensores) optando por Simultaneous Localization and Mapping (SLAM), para almacenar todos los estados percibidos del ambiente. Se incluy´o sensores de profundidad para percibir el ambiente y en cuanto a la orientaci´on, se trabaj´o con los encoders de las ruedas. Los encoders permiten aplicar odometr´ıa, una t´ecnica que retorna tres valores importantes. La posicio´n en 2D (x,y) y el ´angulo de orientacio´n del robot. A medida que inicia el env´ıo de las lecturas de los sensores, se grafica el resultado, en tiempo real. Pero a medida que la informacio´n de los sensores, se incrementa se aplican, diferentes estructuras de almacenamiento, que mejoran el desempen˜o. Las t´ecnicas ma´s utilizadas en mapeamiento y que se pusieron en contraste en este trabajo, son los mapas topolo´gicos y los mapas de ocupaci´on. En cuanto a los mapas de ocupaci´on, definimos que la ventaja principal, se encuentra en el almacenamiento pr´actico para la percepcio´n retornada por el robot. Las desventajas principales son, el almacenamiento de datos en matrices de n x n, las cuales desperdician memoria debido a los recorridos del robot, en ambientes complejos. Los mapas topolo´gicos por otro lado, tienen por ventaja principal el manejo eficiente de memoria debido a que trabajan con grafos. Con respecto a las desventajas en el abordaje con grafos, la principal se resume en la funcio´n que convierte un grafo en un mapa. Esta complejidad se encuentra en la distribuci´on de ambientes en nodos y el retorno de las caracter´ısticas de ese mapeamiento. La estructura propuesta MPTE-SLAM, surge tanto de las ventajas en los mapas topolo´gicos y los de ocupacio´n. MPTE-SLAM, es una matriz dispersa con nodos del tipo matriz, que almacena los valores retornados de la odometr´ıa, y se actualiza dando forma a los mapas. Los resultados obtenidos de todos los procesos, retornan un mapa adecuado del ambiente y el recorrido de este, con un mejor manejo de la memoria brindando un pequen˜o aporte al trabajo de mapeamiento con sensores de profundidad. Los mapas resultantes en la segunda parte de los resultados, poseen mayor precisi´on y mejor uso de la memoria. Pudiendo concluir, que esta estructura dispersa de nodos matriz, realmente genera una intersecci´on de las ventajas en las t´ecnicas ma´s utilizadas. En cuanto a la trata de las actualizaciones, tambi´en mejora el resultado cuando es comparado con una matriz de ocupacio´n.Tesi

Efficient Navigation for Anyshape Holonomic Mobile Robots in Dynamic Environments

Abstract — Platforms with holonomic drives are particularly interesting due to their maneuvering capabilities. Robots used for transportation tasks usually have a non-circular footprint. In this work, we present a navigation strategy for a holonomic mobile robot with anyshape footprint. Our technique introduces an efficient navigation method based on a strategy that makes use of discrete and continuous techniques. We introduce compact discrete intervals to represent the free space for computing fast-to-update plans. Based on these, we provide a continuous motion generation approach to generate smooth motions that are fast to compute. We evaluated our approach by running simulated experiments and by using a real holonomic L-shaped robot. Our experiments demonstrate that our technique can be carried out online and is able to smoothly drive the robot to its goal locations even in dynamic environments. dynamic obstacles 1 m start goal B goal A I