Path Planning Tolerant to Degraded Locomotion Conditions

Mobile robots, especially those driving outdoors and in unstructured terrain, sometimes suffer from failures and errors in locomotion, like unevenly pressurized or flat tires, loose axes or de-tracked tracks. Those are errors that go unnoticed by the odometry of the robot. Other factors that influence the locomotion performance of the robot, like the weight and distribution of the payload, the terrain over which the robot is driving or the battery charge could not be compensated for by the PID speed or position controller of the robot, because of the physical limits of the system. Traditional planning systems are oblivious to those problems and may thus plan unfeasible trajectories. Also, the path following modules oblivious to those problems will generate sub-optimal motion patterns, if they can get to the goal at all. In this paper, we present an adaptive path planning algorithm that is tolerant to such degraded locomotion conditions. We do this by constantly observing the executed motions of the robot via simultaneously localization and mapping (SLAM). From the executed path and the given motion commands, we constantly on the fly collect and cluster motion primitives (MP), which are in turn used for planning. Therefore the robot can automatically detect and adapt to different locomotion conditions and reflect those in the planned paths

Conception, réalisation et étude d'un esssaim de robots autonome protégeant un groupe de personnes munies de semelle intelligente

Ce projet porte sur le problème de la protection d'un convoi de personnes munies de semelle intelligente par un essaim de robots. De nos jours, il y a beaucoup de flux de population qui nécessite d'être protégés dans des zones à risques (familles syriennes, irakiennes...). L'essaim de robots est une solution qui permettrait de les protéger sans exposer d'autres personnes au danger. Celui-ci devra suivre le groupe de personnes et éviter toutes les perturbations externes dans le but de réduire les erreurs de positionnement des robots. La semelle intelligente portée par les gens, élaborée à partir de plusieurs capteurs, donnera les informations sur leur orientation et leur vitesse de marche. Les robots pourront être munis de capteurs de distance et de centrale inertielle afin de détecter les obstacles environnant et de se déplacer autour du groupe de personnes. Un drone fournira également des informations visuelles sur l'environnement autour des personnes. Le système est entièrement basé sur un réseau de modules WiFi (WBAN : Wireless Body Area Network) qui communiqueront toutes les données recueillies. Un serveur se chargera de collecter toutes les données reçues par les robots et les semelles. Celles-ci seront traitées par différents algorithmes qui dirigeront les robots de manière autonome autour des personnes

Planificación de movimientos en ambientes dinámicos usando objetos dinámicos de velocidad

El propósito de este proyecto es desarrollar un método de planificación de movimientos en ambientes dinámicos, evitando los obstáculos estáticos y dinámicos del entorno de navegación del robot mientras este se dirige hacia el objetivo. Para ello, se ha desarrollado un método para mapear los objetos dinámicos y estáticos en el espacio de velocidades del robot. Gracias a esto, pueden calcularse para cada objeto dinámico los tiempos a colisión y los tiempos de escape así como las velocidades del robot asociadas a estos. Como resultado final, la información obtenida es tratada para construir los Objetos Dinámicos de Velocidad(ODV), que representan un modelo dinámico de los objetos del entorno en el espacio de velocidades del robot. Esta epresentación unificada es usada para diseñar un método de planificación de movimientos en entornos dinámicos. El método tiene la capacidad de identificar situaciones en el espacio de velocidades del robot, realizando maniobras que evitan colisiones con los obstáculos del entorno conduciéndolo hasta el objetivo a alcanzar. Finalmente, el problema de encontrar una trayectoria hasta el objetivo es planteado como uno de optimización no lineal restringido, en el cual la trayectoria semilla inicial es generada directamente en el espacio de velocidades usando el modelo construido

The Complete Reference (Volume 4)

This is the fourth volume of the successful series Robot Operating Systems: The Complete Reference, providing a comprehensive overview of robot operating systems (ROS), which is currently the main development framework for robotics applications, as well as the latest trends and contributed systems. The book is divided into four parts: Part 1 features two papers on navigation, discussing SLAM and path planning. Part 2 focuses on the integration of ROS into quadcopters and their control. Part 3 then discusses two emerging applications for robotics: cloud robotics, and video stabilization. Part 4 presents tools developed for ROS; the first is a practical alternative to the roslaunch system, and the second is related to penetration testing. This book is a valuable resource for ROS users and wanting to learn more about ROS capabilities and features.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

From path to trajectory deformation

10.1109/IROS.2007.4399235IEEE International Conference on Intelligent Robots and Systems159-16485RB