Dynamical Analysis of a Navigation Algorithm

There is presently a need for more robust navigation algorithms for autonomous industrial vehicles. These have reasonably guaranteed the adequate reliability of the navigation. In the current work, the stability of a modified algorithm for collision-free guiding of this type of vehicle is ensured. A lateral control and a longitudinal control are implemented. To demonstrate their viability, a stability analysis employing the Lyapunov method is carried out. In addition, this mathematical analysis enables the constants of the designed algorithm to be determined. In conjunction with the navigation algorithm, the present work satisfactorily solves the localization problem, also known as simultaneous localization and mapping (SLAM). Simultaneously, a convolutional neural network is managed, which is used to calculate the trajectory to be followed by the AGV, by implementing the artificial vision. The use of neural networks for image processing is considered to constitute the most robust and flexible method for realising a navigation algorithm. In this way, the autonomous vehicle is provided with considerable autonomy. It can be regarded that the designed algorithm is adequate, being able to trace any type of path.The current study has been sponsored by the Government of the Basque Country-ELKARTEK21/10 KK-2021/00014 (“Estudio de nuevas técnicas de inteligencia artificial basadas en Deep Learning dirigidas a la optimización de procesos industriales”) research program

Stability Analysis for Autonomous Vehicle Navigation Trained over Deep Deterministic Policy Gradient

The Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) algorithm is a reinforcement learning algorithm that combines Q-learning with a policy. Nevertheless, this algorithm generates failures that are not well understood. Rather than looking for those errors, this study presents a way to evaluate the suitability of the results obtained. Using the purpose of autonomous vehicle navigation, the DDPG algorithm is applied, obtaining an agent capable of generating trajectories. This agent is evaluated in terms of stability through the Lyapunov function, verifying if the proposed navigation objectives are achieved. The reward function of the DDPG is used because it is unknown if the neural networks of the actor and the critic are correctly trained. Two agents are obtained, and a comparison is performed between them in terms of stability, demonstrating that the Lyapunov function can be used as an evaluation method for agents obtained by the DDPG algorithm. Verifying the stability at a fixed future horizon, it is possible to determine whether the obtained agent is valid and can be used as a vehicle controller, so a task-satisfaction assessment can be performed. Furthermore, the proposed analysis is an indication of which parts of the navigation area are insufficient in training terms.The current study has been sponsored by the Government of the Basque Country-ELKARTEK21/10 KK-2021/00014 research program “Estudio de nuevas técnicas de inteligencia artificial basadas en Deep Learning dirigidas a la optimización de procesos industrials”

Robotic Perception for Terrain-Aware Navigation in Subterranean Search and Rescue

Navigation over torturous terrain such as those in subterranean environments presents a significant challenge to field robots. The diversity of hazards, from large boulders to muddy or even partially submerged earth, eludes complete definition. The challenge is amplified if the presence and nature of these hazards must be shared among multiple agents operating in the same space. Furthermore, highly efficient mapping and robust navigation solutions are absolutely critical to operations such as semi-autonomous search and rescue. In this dissertation, I present three contributions that promote navigation and exploration in subterranean environments by autonomous ground robots. The first contribution is a novel semanticmetric grid mapping approach to maintain global situational awareness of terrain traversability and the presence of stairs. The second contribution is the integration of the proposed grid mapping method with a map-sharing framework and a terrain-aware navigation stack to facilitate collaborative exploration of subterranean environments. The third contribution extends an advanced navigation solution to enable high-speed exploration of subterranean and other unstructured environments. This work was performed in the context of the DARPA Subterranean Challenge (&ldquo;SubT&rdquo;), a series of four competition events held between August 2018 and September 2021 which tasked teams to design multi-agent robotic exploration systems dedicated to search and rescue operations [19].</p

Desarrollo de algoritmos de localización y navegación de vehículos industriales en interiores

La robótica móvil se presenta como una tecnología revolucionaria, debida a su adaptabilidad a diferentes sectores, pudiendo automatizar su transporte interno. Con la seguridad y flexibilidad que muestran los AGV (Automated Guided Vehicles), se ofrecen como recursos que pueden hacer que las industrias incrementen su productividad. En el presente Proyecto Fin de Máster, se plantea y resuelve un algoritmo de localización y navegación dirigido al control de los vehículos industriales autónomos. Para ello, se procede al uso de diferentes algoritmos y una red neuronal, que habilitan el movimiento libre de un AGV. El programa implementado a través de Matlab, ofrece una visualización del correcto funcionamiento del diseño. De igual modo, a lo largo del trabajo, se puede percibir el enfoque de innovación que se ha tratado de dar, demostrando su validez en el campo de la robótica móvil.Robotika mugikorra teknologia iraultzaile gisa aurkezten da, sektore desberdinetara egokitu daitekeelako, hauen barne garraioa automatizatuz. AGV-ek (Automated Guided Vehicles) erakusten dutensegurtasun eta malgutasunaz, industrienproduktibitatea handitzekogai direnbaliabide gisa eskaintzen dira.Master Amaierako Proiektu honetan, industria-ibilgailu autonomoak kontrolatzeko kokapeneta nabigazio algoritmo bat planteatueta ebazten da. Horretarako, hainbat algoritmo eta sare neuronal bat erabiltzen dira, AGV-aren mugimendu askea ahalbidetzen dutenak. Matlaben bidez inplementatutako programak diseinuaren funtzionamendu egokia bistaratzen du. Era berean,lanean zehar,eman nahi izan den berrikuntzaikuspegia antzeman daiteke, robotika mugikorraren arloan baliozkoa dela erakutsiz.Mobile robotics is presented as a revolutionary technology, due to its adaptability to different sectors, being able toautomate their internal transport. With the safety and flexibility shown by AGVs (Automated Guided Vehicles), they are offered as resources that can help industries to increase their productivity.In this Master's Thesis, a localisation and navigation algorithm aimed at the control of autonomous industrial vehicles is proposed and solved. For this purpose, different algorithms and a neural network are used to enable the free movement of an AGV. The programme, implemented through Matlab, offers a visualisation of the correct functioning of the design. Likewise, throughout the work,it is possible to perceive the innovative approach that has been tried to give, demonstrating its validity in the field of mobile robotics

Visual attention and swarm cognition for off-road robots

Tese de doutoramento, Informática (Engenharia Informática), Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2011Esta tese aborda o problema da modelação de atenção visual no contexto de robôs autónomos todo-o-terreno. O objectivo de utilizar mecanismos de atenção visual é o de focar a percepção nos aspectos do ambiente mais relevantes à tarefa do robô. Esta tese mostra que, na detecção de obstáculos e de trilhos, esta capacidade promove robustez e parcimónia computacional. Estas são características chave para a rapidez e eficiência dos robôs todo-o-terreno. Um dos maiores desafios na modelação de atenção visual advém da necessidade de gerir o compromisso velocidade-precisão na presença de variações de contexto ou de tarefa. Esta tese mostra que este compromisso é resolvido se o processo de atenção visual for modelado como um processo auto-organizado, cuja operação é modulada pelo módulo de selecção de acção, responsável pelo controlo do robô. Ao fechar a malha entre o processo de selecção de acção e o de percepção, o último é capaz de operar apenas onde é necessário, antecipando as acções do robô. Para fornecer atenção visual com propriedades auto-organizadas, este trabalho obtém inspiração da Natureza. Concretamente, os mecanismos responsáveis pela capacidade que as formigas guerreiras têm de procurar alimento de forma auto-organizada, são usados como metáfora na resolução da tarefa de procurar, também de forma auto-organizada, obstáculos e trilhos no campo visual do robô. A solução proposta nesta tese é a de colocar vários focos de atenção encoberta a operar como um enxame, através de interacções baseadas em feromona. Este trabalho representa a primeira realização corporizada de cognição de enxame. Este é um novo campo de investigação que procura descobrir os princípios básicos da cognição, inspeccionando as propriedades auto-organizadas da inteligência colectiva exibida pelos insectos sociais. Logo, esta tese contribui para a robótica como disciplina de engenharia e para a robótica como disciplina de modelação, capaz de suportar o estudo do comportamento adaptável.Esta tese aborda o problema da modelação de atenção visual no contexto de robôs autónomos todo-o-terreno. O objectivo de utilizar mecanismos de atenção visual é o de focar a percepção nos aspectos do ambiente mais relevantes à tarefa do robô. Esta tese mostra que, na detecção de obstáculos e de trilhos, esta capacidade promove robustez e parcimónia computacional. Estas são características chave para a rapidez e eficiência dos robôs todo-o-terreno. Um dos maiores desafios na modelação de atenção visual advém da necessidade de gerir o compromisso velocidade-precisão na presença de variações de contexto ou de tarefa. Esta tese mostra que este compromisso é resolvido se o processo de atenção visual for modelado como um processo auto-organizado, cuja operação é modulada pelo módulo de selecção de acção, responsável pelo controlo do robô. Ao fechar a malha entre o processo de selecção de acção e o de percepção, o último é capaz de operar apenas onde é necessário, antecipando as acções do robô. Para fornecer atenção visual com propriedades auto-organizadas, este trabalho obtém inspi- ração da Natureza. Concretamente, os mecanismos responsáveis pela capacidade que as formi- gas guerreiras têm de procurar alimento de forma auto-organizada, são usados como metáfora na resolução da tarefa de procurar, também de forma auto-organizada, obstáculos e trilhos no campo visual do robô. A solução proposta nesta tese é a de colocar vários focos de atenção encoberta a operar como um enxame, através de interacções baseadas em feromona. Este trabalho representa a primeira realização corporizada de cognição de enxame. Este é um novo campo de investigação que procura descobrir os princípios básicos da cognição, ins- peccionando as propriedades auto-organizadas da inteligência colectiva exibida pelos insectos sociais. Logo, esta tese contribui para a robótica como disciplina de engenharia e para a robótica como disciplina de modelação, capaz de suportar o estudo do comportamento adaptável.Fundação para a Ciência e a Tecnologia (FCT,SFRH/BD/27305/2006); Laboratory of Agent Modelling (LabMag