Approaches for Efficiently Detecting Frontier Cells in Robotics Exploration.

Many robot exploration algorithms that are used to explore office, home, or outdoor environments, rely on the concept of frontier cells. Frontier cells define the border between known and unknown space. Frontier-based exploration is the process of repeatedly detecting frontiers and moving towards them, until there are no more frontiers and therefore no more unknown regions. The faster frontier cells can be detected, the more efficient exploration becomes. This paper proposes several algorithms for detecting frontiers. The first is called Naïve Active Area (NaïveAA) frontier detection and achieves frontier detection in constant time by only evaluating the cells in the active area defined by scans taken. The second algorithm is called Expanding-Wavefront Frontier Detection (EWFD) and uses frontiers from the previous timestep as a starting point for searching for frontiers in newly discovered space. The third approach is called Frontier-Tracing Frontier Detection (FTFD) and also uses the frontiers from the previous timestep as well as the endpoints of the scan, to determine the frontiers at the current timestep. Algorithms are compared to state-of-the-art algorithms such as Naïve, WFD, and WFD-INC. NaïveAA is shown to operate in constant time and therefore is suitable as a basic benchmark for frontier detection algorithms. EWFD and FTFD are found to be significantly faster than other algorithms

Exploración de fronteras para robots móviles en interiores

Desarrollar un algoritmo de exploración de fronteras para un robot móvil en interiores.En la actualidad el uso de robots móviles está aumentando exponencialmente en todo el mundo y son utilizados en algunas aplicaciones como explorar áreas que son inalcanzables o peligrosas para los seres humanos, motivo por el cual se busca un robot móvil que sea capaz de realizar esta tarea de forma autónoma. Para explorar un área y obtener un mapa se usa algo- ritmos de exploración que pueden tener diferentes enfoques para seleccionar sus objetivos de navegación, según los parámetros establecidos para su alcance y desplazamiento programados. La finalidad de este proyecto es desarrollar un algoritmo de exploración basado en fronteras para áreas en interiores y probarlo en un robot móvil Turtlebot 2. Para lograr esto como primer punto se realiza un estudio del estado del arte basado en algoritmos de exploración de fronteras para analizar las diferentes metodologías que se emplean. Y poder optar por un criterio en el desarrollo del algoritmo. Para demostrar su funcionamiento es necesario usar la técnica de navegación Localización y Mapeo Simultáneo (SLAM, Simultáneos Localization and Mapping) y obtener la odometr´ia del robot, lo cual sirve para la creación de un mapa. Todo esto se desarrolla en el Sistema Operativo de Robot (ROS, Robot Operating System). Una vez desarrollado el algoritmo se procede a ejecutar pruebas de funcionamiento con dos variantes de un algoritmo de exploración de fronteras. Para ello se ha creado cinco entornos diferentes donde se puede analizar su funcionamiento tomando en cuenta dos parámetros.Ingenierí

Active Mapping and Robot Exploration: A Survey

Simultaneous localization and mapping responds to the problem of building a map of the environment without any prior information and based on the data obtained from one or more sensors. In most situations, the robot is driven by a human operator, but some systems are capable of navigating autonomously while mapping, which is called native simultaneous localization and mapping. This strategy focuses on actively calculating the trajectories to explore the environment while building a map with a minimum error. In this paper, a comprehensive review of the research work developed in this field is provided, targeting the most relevant contributions in indoor mobile robotics.This research was funded by the ELKARTEK project ELKARBOT KK-2020/00092 of the Basque Government

Contributions to autonomous robust navigation of mobile robots in industrial applications

151 p.Un aspecto en el que las plataformas móviles actuales se quedan atrás en comparación con el punto que se ha alcanzado ya en la industria es la precisión. La cuarta revolución industrial trajo consigo la implantación de maquinaria en la mayor parte de procesos industriales, y una fortaleza de estos es su repetitividad. Los robots móviles autónomos, que son los que ofrecen una mayor flexibilidad, carecen de esta capacidad, principalmente debido al ruido inherente a las lecturas ofrecidas por los sensores y al dinamismo existente en la mayoría de entornos. Por este motivo, gran parte de este trabajo se centra en cuantificar el error cometido por los principales métodos de mapeado y localización de robots móviles,ofreciendo distintas alternativas para la mejora del posicionamiento.Asimismo, las principales fuentes de información con las que los robots móviles son capaces de realizarlas funciones descritas son los sensores exteroceptivos, los cuales miden el entorno y no tanto el estado del propio robot. Por esta misma razón, algunos métodos son muy dependientes del escenario en el que se han desarrollado, y no obtienen los mismos resultados cuando este varía. La mayoría de plataformas móviles generan un mapa que representa el entorno que les rodea, y fundamentan en este muchos de sus cálculos para realizar acciones como navegar. Dicha generación es un proceso que requiere de intervención humana en la mayoría de casos y que tiene una gran repercusión en el posterior funcionamiento del robot. En la última parte del presente trabajo, se propone un método que pretende optimizar este paso para así generar un modelo más rico del entorno sin requerir de tiempo adicional para ello

Sampling-Based Exploration Strategies for Mobile Robot Autonomy

A novel, sampling-based exploration strategy is introduced for Unmanned Ground Vehicles (UGV) to efficiently map large GPS-deprived underground environments. It is compared to state-of-the-art approaches and performs on a similar level, while it is not designed for a specific robot or sensor configuration like the other approaches. The introduced exploration strategy, which is called Random-Sampling-Based Next-Best View Exploration (RNE), uses a Rapidly-exploring Random Graph (RRG) to find possible view points in an area around the robot. They are compared with a computation-efficient Sparse Ray Polling (SRP) in a voxel grid to find the next-best view for the exploration. Each node in the exploration graph built with RRG is evaluated regarding the ability of the UGV to traverse it, which is derived from an occupancy grid map. It is also used to create a topology-based graph where nodes are placed centrally to reduce the risk of collisions and increase the amount of observable space. Nodes that fall outside the local exploration area are stored in a global graph and are connected with a Traveling Salesman Problem solver to explore them later