안전한 재구성 로봇 시스템: 설계, 프로그래밍 및 반응형 경로계획

학위논문 (박사) -- 서울대학교 대학원 : 공과대학 기계항공공학부, 2020. 8. 박종우.The next generation of robots are being asked to work in close proximity to humans. At the same time, the robot should have the ability to change its topology to flexibly cope with various tasks. To satisfy these two requirements, we propose a novel modular reconfi gurable robot and accompanying software architecture, together with real-time motion planning algorithms to allow for safe operation in unstructured dynamic environments with humans. Two of the key innovations behind our modular manipulator design are a genderless connector and multi-dof modules. By making the modules connectable regardless of the input/output directions, a genderless connector increases the number of possible connections. The developed genderless connector can transmit as much load as necessary to an industrial robot. In designing two-dof modules, an offset between two joints is imposed to improve the overall integration and the safety of the modules. To cope with the complexity in modeling due to the genderless connector and multi-dof modules, a programming architecture for modular robots is proposed. The key feature of the proposed architecture is that it efficiently represents connections of multi-dof modules only with connections between modules, while existing architectures should explicitly represent all connections between links and joints. The data structure of the proposed architecture contains properties of tree-structured multi-dof modules with intra-module relations. Using the data structure and connection relations between modules, kinematic/dynamic parameters of connected modules can be obtained through forward recursion. For safe operation of modular robots, real-time robust collision avoidance algorithms for kinematic singularities are proposed. The main idea behind the algorithms is generating control inputs that increase the directional manipulability of the robot to the object direction by reducing directional safety measures. While existing directional safety measures show undesirable behaviors in the vicinity of the kinematic singularities, the proposed geometric safety measure generates stable control inputs in the entire joint space. By adding the preparatory input from the geometric safety measure to the repulsive input, a hierarchical collision avoidance algorithm that is robust to kinematic singularity is implemented. To mathematically guarantee the safety of the robot, another collision avoidance algorithm using the invariance control framework with velocity-dependent safety constraints is proposed. When the object approached the robot from a singular direction, the safety constraints are not satis ed in the initial state of the robot and the safety cannot be guaranteed using the invariance control. By proposing a control algorithm that quickly decreases the preparatory constraints below thresholds, the robot re-enters the constraint set and avoids collisions using the invariance control framework. The modularity and safety of the developed reconfi gurable robot is validated using a set of simulations and hardware experiments. The kinematic/dynamic model of the assembled robot is obtained in real-time and used to accurately control the robot. Due to the safe design of modules with o sets and the high-level safety functions with collision avoidance algorithms, the developed recon figurable robot has a broader safe workspace and wider ranger of safe operation speed than those of cooperative robots.다음 세대의 로봇은 사람과 가까이에서 협업할 수 있는 기능을 가져야한다. 그와 동시에, 로봇은 다양하게 변하는 작업에 대해 유연하게 대처할 수 있도록 자신의 구조를 바꾸는 기능을 가져야 한다. 이러한 두 가지 요구조건을 만족시키기 위해, 본 논문에서는 새로운 모듈라 로봇 시스템과 프로그래밍 아키텍쳐를 제시하고, 사람이 존재하는 동적 환경에서 안전한 로봇의 운용을 위한 실시한 경로 계획 알고리즘을 제시한다. 개발된 모듈라 로봇의 두 가지 핵심적인 혁신성은 무성별 커넥터와 다자유도 모듈에서 찾을 수 있다. 입력/출력 방향에 상관 없이 모듈이 연결될 수 있도록 함으로써, 무성별 커넥터는 결합 가능한 경우의 수를 늘릴 수 있다. 개발된 무성별 커넥터는 산업용 로봇에서 요구되는 충분한 부하를 견딜 수 있도록 설계되었다. 2 자유도 모듈의 설계에서 두 축 사이에 오프셋을 가지도록 함으로써 전체적인 완성도 및 안전도를 증가시켰다. 무성별 커넥터와 다자유도 모듈로 인한 모델링의 복잡성에 대응하기 위해, 일반적인 모듈라 로봇을 위한 소프트웨어 아키텍쳐를 제안하였다. 기존 모듈라 로봇의 연결을 나타내는 방법이 모든 링크와 조인트 사이의 연결 관계를 별도로 나타내야하는 것과 다르게, 제안된 아키텍쳐는 모듈들 사이의 연결관계만을 나타냄으로써 효율적인 다자유도 모듈의 연결관계를 나타낼 수 있다는 것을 특징으로 한다. 이를 위해 트리 구조를 가지는 일반적인 다자유도 모듈의 성질을 나타내는 데이터 구조를 정의하였다. 모듈들 사이의 연결관계 및 데이터 구조를 이용하여, 정확한 기구학/동역학 모델 파라미터를 얻어내는 순방향 재귀 알고리즘을 구현하였다. 모듈라 로봇의 안전한 운용을 위해, 기구학적 특이점에 강건한 실시간 충돌회피 알고리즘을 제안하였다. 방향성 안전도를 줄이는 방향의 제어 입력을 생성하여 물체 방향으로의 로봇 방향성 매니퓰러빌리티를 증가시키는 것이 제안한 알고리즘의 핵심이다. 기존의 방향성 안전도가 기구학적 특이점 근처에서 원하지 않는 성질을 가지는 것과는 반대로, 제안한 기하학적 안전도는 전체 조인트 공간에서 안정적인 제어 입력을 생성한다. 이 기하학적 안전도를 이용하여, 기구학적 특이점에 강건한 계층적 충돌회피 알고리즘을 구현하였다. 수학적으로 로봇의 안전도를 보장하기 위해, 상대속도에 종속적인 안전 제약조건을 가지는 불변 제어 프레임워크을 이용하여 또 하나의 충돌 회피 알고리즘을 제안하였다. 물체가 특이점 방향으로부터 로봇에 접근할 때, 로봇의 초기 상태에서 안전 제약조건을 만족시키지 못하게 되어 불변제어를 적용할 수 없게 된다. 준비 제약조건을 빠르게 임계점 아래로 감소시키는 알고리즘을 적용함으로써, 로봇은 제약조건 집합에 다시 들어가고 불변 제어 방법을 이용하여 충돌을 회피할 수 있게 된다. 개발된 재구성 로봇의 모듈라리티와 안전도는 일련의 시뮬레이션과 하드웨어 실험을 통해 검증되었다. 실시간으로 조립된 로봇의 기구학/동역학 모델을 얻어내 정밀 제어에 사용하였다. 안전한 모듈 디자인과 충돌 회피 등의 고차원 안전 기능을 통하여, 개발된 재구성 로봇은 기존 협동로봇보다 넓은 안전한 작업공간과 작업속도를 가진다.1 Introduction 1 1.1 Modularity and Recon gurability 1 1.2 Safe Interaction 4 1.3 Contributions of This Thesis 9 1.3.1 A Recon gurable Modular Robot System with Bidirectional Modules 9 1.3.2 A Modular Robot Software Programming Architecture 10 1.3.3 Anticipatory Collision Avoidance Planning 11 1.4 Organization of This Thesis 14 2 Design and Prototyping of the ModMan 17 2.1 Genderless Connector 18 2.2 Modules for ModMan 21 2.2.1 Joint Modules 21 2.2.2 Link and Gripper Modules 25 2.3 Experiments 26 2.3.1 System Setup 26 2.3.2 Repeatability Comparison with Non-recon gurable Robot Manipulators 28 2.3.3 E ect of the O set in Two-dof Modules 30 2.4 Conclusion 32 3 A Programming Architecture for Modular Recon gurable Robots 33 3.1 Data Structure for Multi-dof Joint Modules 34 3.2 Automatic Kinematic Modeling 37 3.3 Automatic Dynamic Modeling 40 3.4 Flexibility in Manipulator 42 3.5 Experiments 45 3.5.1 System Setup 46 3.5.2 Recon gurability 46 3.5.3 Pick-and-Place with Vision Sensors 48 3.6 Conclusion 49 4 A Preparatory Safety Measure for Robust Collision Avoidance 51 4.1 Preliminaries on Manipulability and Safety 52 4.2 Analysis on Reected Mass 56 4.3 Manipulability Control on S+(1;m) 60 4.3.1 Geometry of the Group of Positive Semi-de nite Matrices 60 4.3.2 Rank-One Manipulability Control 63 4.4 Collision Avoidance with Preparatory Action 65 4.4.1 Repulsive and Preparatory Potential Functions 65 4.4.2 Hierarchical Control and Task Relaxation 67 4.5 Experiments 70 4.5.1 Manipulability Control 71 4.5.2 Collision Avoidance 75 4.6 Conclusion 82 5 Collision Avoidance with Velocity-Dependent Constraints 85 5.1 Input-Output Linearization 87 5.2 Invariance Control 89 5.3 Velocity-Dependent Constraints for Robot Safety 90 5.3.1 Velocity-Dependent Repulsive Constraints 90 5.3.2 Preparatory Constraints 92 5.3.3 Corrective Control for Dangerous Initial State 93 5.4 Experiment 95 5.5 Conclusion 98 6 Conclusion 101 6.1 Overview of This Thesis 101 6.2 Future Work 104 Appendix A Appendix 107 A.1 Preliminaries on Graph Theory 107 A.2 Lie-Theoretic Formulations of Robot Kinematics and Dynamics 108 A.3 Derivatives of Eigenvectors and Eigenvalues 110 A.4 Proof of Proposition Proposition 4.1 111 A.5 Proof of Triangle Inequality When p = 1 114 A.6 Detailed Conditions for a Danger Field 115 Bibliography 117 Abstract 127Docto

Towards Safer Obstacle Avoidance for Continuum-Style Manipulator in Dynamic Environments

The flexibility and dexterity of continuum manipulators in comparison with rigid-link counterparts have become main features behind their recent popularity. Despite of that, the problem of navigation and motion planning for continuum manipulators turns out to be demanding tasks due to the complexity of their flexible structure modelling which in turns complicates the pose estimation. In this paper, we present a real-time obstacle avoidance algorithm for tendondriven continuum-style manipulator in dynamic environments. The algorithm is equipped with a non-linear observer based on an Extended Kalman Filter to estimate the pose of every point along the manipulator’s body. A local observability analysis for the kinematic model of the manipulator is also presented. The overall algorithm works well for a model of a single-segment continuum manipulator in a real-time simulation environment with moving obstacles in the workspace of manipulators, able to avoid the whole body of manipulators from collision

Robot Collision Avoidance with a Guaranteed Safety Zone and Randomized Symmetry Breaking

Collision avoidance of moving systems is a wellstudiedproblem. The use of an Artificial Potential Field functionis a popular approach to compute in real time a path that avoidscollision between agents. It involves the minimization of aweighted sum of an attractive force and a repulsive force.Previous studies consider these weights to be fixed designparameters, to be determined experimentally. In particular, theseparameters do not change during the run of the algorithm. Ourmain result is based on the observation that by dynamicallychanging these parameters one can obtain a guarantee on aminimum safety distance between the agents. Specifically, if theagents compute their path by minimizing the potential field withproperly chosen weights, there will always be a guaranteed safetydistance between each pair of agents. Our earlier studies showpromising experimental results and we extended the studies onavoiding trajectory symmetry.Our simulation validates ourmodel and demonstrated its effectiveness for a group of noncooperativeagents moving in a small area

Neural Potential Field for Obstacle-Aware Local Motion Planning

Model predictive control (MPC) may provide local motion planning for mobile robotic platforms. The challenging aspect is the analytic representation of collision cost for the case when both the obstacle map and robot footprint are arbitrary. We propose a Neural Potential Field: a neural network model that returns a differentiable collision cost based on robot pose, obstacle map, and robot footprint. The differentiability of our model allows its usage within the MPC solver. It is computationally hard to solve problems with a very high number of parameters. Therefore, our architecture includes neural image encoders, which transform obstacle maps and robot footprints into embeddings, which reduce problem dimensionality by two orders of magnitude. The reference data for network training are generated based on algorithmic calculation of a signed distance function. Comparative experiments showed that the proposed approach is comparable with existing local planners: it provides trajectories with outperforming smoothness, comparable path length, and safe distance from obstacles. Experiment on Husky UGV mobile robot showed that our approach allows real-time and safe local planning. The code for our approach is presented at https://github.com/cog-isa/NPField together with demo video

A multi-layered fast marching method for unmanned surface vehicle path planning in a time-variant maritime environment

Concerns regarding the influence of the marine environment, such as surface currents and winds, on autonomous marine vehicles have been raised in recent years. A number of researchers have been working on the development of intelligent path planning algorithms to minimise the negative effects of environmental influences, however most of this work focuses on the platform of autonomous underwater vehicles (AUVs) with very little work on unmanned surface vehicles (USVs). This paper presents a novel multi-layered fast marching (MFM) method developed to generate practical trajectories for USVs when operating in a dynamic environment. This method constructs a synthetic environment framework, which incorporates the information of planning space and surface currents. In terms of the planning space, there are repelling and attracting forces, which are evaluated using an attractive/repulsive vector field construction process. The influence of surface currents is weighted against the obstacles in the planning space using a 4-regime risk strategy. A trajectory is then calculated using the anisotropic fast marching method. The complete algorithm has been tested and validated using simulated surface currents, and the performance of generated trajectories have been evaluated in terms of different optimisation criteria, such as the distance and energy consumption

Design And Control Of An Autonomous Electrical Vehicle For Indoor Transport Applications

Tez (Yüksek Lisans) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2016Thesis (M.Sc.) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2016Günümüzde, sensörlerin ve işlem gücü yüksek cihazların kolay üretilebilir ve ulaşılabilir olması sayesinde, mekatronik ile ilgili birçok alanda, insanların hayatını kolaylaştıracak araştırmalar hızlanmıştır. Sürücüsüz araçlar da bu alanların en çok ilgi görenlerindendir. Sürücüsüz hava araçları, askeri faaliyetler, hafif eşyaların taşınması, afetlerde alan keşifleri vb. konularda görev almaktadır. Sürücüsüz kara araçları ise, gelecekte hem askeri alanda kullanılabilecek, hem de sivil düşünüldüğünde, insan faktöründen kaynaklanan kazaları sıfıra indirebilecek ve gerek insan, gerek yük ve eşya taşınmasını, ulaşımı oldukça kolaylaştıracaktır. Sürücüsüz araçlar arasında en yaygın araştırmaları bulunan çeşit, karayollarında ilerleyebilecek, trafik içinde hareket edebilecek, uzun mesafede insan taşıyabilecek araçlardır. Bu araçların geliştirilmesinde genellikle standart otomobiller modifiye edilerek kullanılmakta, bu otomobillere çeşitli mekatronik sistemler ve sensörler entegre edilerek, sürücüsüz hareket edebilecek hale getirilmektedir. Bunun yanında, son birkaç yılda, alışveriş merkezleri, havaalanları gibi geniş alanları kullanan insan sayısının artması sebebiyle, bu alanlarda insanların gidecekleri yerleri rahat bulabilmesi için kolay ulaşılabilir sanal haritalar, rehber robotlar gibi ürünler ortaya çıkmıştır. Dolayısıyla, bu konuya yönelik olan iç mekanda insan taşıyan otonom araç ilgili çalışmalar da önem kazanmıştır. Bu tezde, havaalanları, alışveriş merkezleri gibi yayaların yoğun olarak bulunduğu iç mekanlarda kullanılabilecek bir otonom aracın tasarımı anlatılmaktadır. Araç iç mekanda çalışacağı için, zararlı gazlar açığa çıkaran ve gürültü kirliliğine yol açan benzinli araçlar yerine, elektrikli bir araç tercih edilmiştir. Manevra kabiliyetinin yüksek olmasına gerek duyulduğundan, boyutları küçük bir golf aracı tercih edilmiştir. Öncelikle golf aracı, sürücüsüz hareket edebilmesi için modifiye edilmiş, direksiyon ve fren pedalına daha önce yerleştirilen ve bunları fiziksel olarak hareket ettiren çeşitli mekanik aktüatörleri kontrol edecek sürücüler yerleştirilmiştir. Aracı hızlandırmak için ise aracın motor kontrolünü yapan ECU ünitesine analog gerilim olarak sinyal verilmesi gerekmektedir. Daha sonra, bu sürücülere ve ECU'ya referans sinyali gönderecek olan ana kontrolcü yerleştirilmiştir. Ana kontrolcü olarak, kullanım kolaylığı ve güvenilirliği açısından, otonom araçlar önde gelmek üzere birçok mekatronik araştırmada yaygın olarak kullanılan, dSpace MABX2 tercih edilmiştir. Simulink ile, MABX2'nin simulink için geliştirdiği RTI blokları kullanılarak bir tümleşik model hazırlanıp, cihaza gömülmektedir. Cihaz çalışırken bu simulink modelini sürekli olarak koşturmakta, modeldeki bloklarla ilişkili giriş ve çıkış pinlerinden, gerçek dünya ile sinyal alışverişi yapmaktadır. Bu simulink modeli üzerinden kapalı çevrim kontrolcüler oluşturulup, sensörlerden gelen geri besleme sinyalleri ile sürücülere gidecek olan referans sinyallerini taşıyan kablolar, cihaza uygun şekilde bağlanarak kontrol sağlanmaktadır. Ayrıca, ana kontrolcüye ek olarak, fren sistemi için güvenlik amaçlı bir kontrolcü daha yerleştirilmiştir. Bu kontrolcü için Arduino kart kullanılmış, ana kontrolcüden sinyal gelmediği zamanlarda frene basacak şekilde ayarlanmıştır. Bunun yanında bir de kablosuz alıcı bağlanmış, acil bir durumda, uzaktan kumandadan ilgili düğmeye basıldığında, ana kontrolcüden bağımsız olarak fren pedalına tamamen basılmasını sağlamaktadır. İnsansız sürüş için kullanılan direksiyon, fren ve gaz sistemlerindeki kontrolcüler için PID kontrolcüler tercih edilmiştir. Kontrolcü katsayılarının ayarlanması için aracın ön ve arka akslarının altlarına destekler konularak yer ile teması kesilmiş ve denemeler yapılmıştır. Daha sonra ana kontrolcüye RC sinyal alıcı bağlanarak, bu sistemlerin kararlılığını ve kontrolcülerin uygunluğunu test etme amacıyla, laboratuvar içinde ve koridorda RC kumanda ile sürüş denemesi yapılmıştır. Bu testlerde aracın hızlanma ve yavaşlama kararlılığı, manevra kabiliyeti ölçülmüştür. Kontrolcülerin kararlı olduğu görüldükten sonra otonom sürüş için sensör entegrasyonu çalışmalarına başlanmıştır. İç mekana yönelik geliştirilen otonom araçlarda, sorun teşkil eden en önemli konulardan biri, aracın mekan içindeki konumunun bulunmasıdır. Dış mekanda çalışan otonom araçlarla GPS sensörü ile cm hassasiyetinde konum bilgisi alınabilirken, iç mekanda çalışan araçlarda GPS sensörü uydu sinyali alamadığından, bu mümkün olmamaktadır. Bu sorunu çözmek için çeşitli çalışmalar yapılmış, görüntü işleme tabanlı, kablosuz sinyal tabanlı(IPS) vb. çeşitli yöntemler denenmiştir. Bunlardan en stabil ve isabetli olanı, mekana kablosuz sinyal verici cihazlar, araç üzerine bir alıcı cihaz yerleştirip, bu cihazlardan alınan sinyaller kullanılarak triangulasyon yöntemi ile konumun hesaplanmasıdır. Ancak böyle bir sistemin kurulması sinyal noktası sayısına bağlı olarak maliyetli olmakla birlikte, kablosuz sinyaller duvarlardan geçerken zayıfladığından her alan için en iyi seçim değildir. Bu çalışmada konum hesaplanması için temel sensör olarak enkoder kullanılmıştır. Enkoder'dan alınan hız verisi, direksiyon açısı verisinden elde edilen araç doğrultusu verisi ile birlikte kinematik denklemlerden geçirilmekte ve aracın konumu bu şekilde sürekli olarak hesaplanmaktadır. Tekerlek kayması sebebiyle meydana çıkan hatanın oranı, aracın düz zeminde ve düşük hızda ilerlemesinden kaynaklı olarak çok düşüktür. Yine de uzun mesafeler kat edildiğinde, kümülatif hatadan dolayı, gerçek konumla ölçülen konum arasında farklar oluşabilmektedir. Bu sorunun çözümü için ise gelecek çalışmalarda, mekanın çeşitli yerlerine yerleştirilmiş veya mekanın kendisinden önceden elde edilmiş özgün görüntüler referans alınıp, araç üzerine yerleştirilecek bir kamera sisteminden alınan görüntü ile karşılaştırılarak aracın konum ölçümünün düzeltilmesi hedeflenmektedir. Aracın yayaların yoğun bulunduğu ortamlarda çalışması, hareket eden veya edemeyen engellerin ayırt edilmesi, dar hareket alanı ve insan davranışı gibi faktörlerden kaynaklanan problemleri de beraberinde getirmektedir. Bu konuda daha önceden küçük robotlarla birçok araştırma yapılmış, insanların davranışlarını önceden tahmin edebilen ve insanlardan mümkün olduğunca uzak durmaya yönelik kontrolcü ve teknikler geliştirilmiştir. Bu çalışmada engellerin algılanması için, kendi gönderdiği gözle görülmeyen ışınların yüzeylerden yansıma sürelerini hesaplayan bir LIDAR sensör kullanılmıştır. Bu sensör gerek hava, gerek kara için üretilen sürücüsüz araçlarda yaygın olarak kullanılmakta, ışınların geri dönüş sürelerinden, ışığın değdiği yüzeyin uzaklığını hesaplayabilmektedir. Bunun yanında 4 katmanlı tarama yaparak, gördüğü ortamı 4 düzlem bazında üç boyutlu nokta bulutu şeklinde sunabilmektedir. Aynı zamanda içindeki algoritma sayesinde, baktığı ortamdaki objeleri de boyutlarıyla ayırt edebilmekte, hareket hızlarını ölçebilmektedir. Bu sayede yayaları diğer engellerden ayırabilmek, dolayısıyla hareket edebileceklerini önceden tahmin etmek ve hareketlerini ölçmek kolaylaşmaktadır. Bu sensörün üzerine 1 düzlem ve daha geniş tarama açısına sahip bir LIDAR daha eklenmiştir. Bu sensör 4 düzlem LIDAR kadar ayrıntılı veri vermese de, geniş tarama açısı kör noktalar için kullanıldığında, daha kararlı ve güvenli engelden kaçma davranışı sağlamaktadır. Otonom sürüş için, sensörlerden alınan verilerin işlenerek, belirli karar ve planlama mekanizmalarından geçirilmesi gerekmektedir. Bu çalışmada, haritası bilinen bir mekanda aracın çeşitli durak noktaları arasında hareket etmesi planlanmıştır. Bu hareket için rota planlaması, aracın başlangıç konumundan istenilen durak noktasına kadar sıralı hedef noktalar belirlenmesi ile yapılmaktadır. Aracın bu noktalardan belirli bir uzaklık töleransı ile geçmesi ve hedef noktalar bitene kadar, noktadan geçtikçe bir sonraki noktayı hedef alması ile, araç son hedef noktaya ulaştığında, istenilen durak noktasına ulaşacaktır. Söz konusu hedef noktalar arasında hareket için, önce sadece nokta takibine yönelik bir algoritma denenmiş, daha sonra hem nokta takibini, hem engelden kaçma kabiliyetini içerek potansiyel alan methodu kullanılmıştır. Kullanılan ilk algoritmada aracın hedef noktaya yönelmesinin kontrolü, aracın doğrultusunun ve hedef noktanın sabit x ekseni ile yaptığı açının karşılaştırılmasıyla yapılmaktadır. Bu karşılaştırmanın sonucu hata olarak alınmakta ve direksiyon bu hataya göre kontrol edilerek, minimum dönüş miktarı ile hedef noktaya yönelecek şekilde manevra yapılmaktadır. Bunun yanında, hedef noktaya yönelmeden önce, bu noktanın aracın dönebileceği en küçük dönüş yarıçaplı çemberin içinde olup olmadığı kontrol edilmektedir. Eğer nokta bu çemberin içindeyse, araç tam bir dönüş hareketi yapsa da noktaya ulaşamayacağından, önce aksi yönde manevra yaparak noktayı bu çemberin dışına çıkarmakta, daha sonra noktaya doğru yönelmeye çalışmaktadır. İkinci ve son algoritmada ise potansiyel alan methodundan yola çıkarak, engellerin uzaklıklarıyla orantılı olarak itme kuvveti ve hedef noktasına olan uzaklıkla orantılı olarak çekme kuvveti hesaplanıp, bu kuvvetler kullanılarak aracın yönelmesi gereken doğrultu belirlenmektedir. Araç bu şekilde engellerin arasından manevra yaparak geçebilmekte ve hedef noktasına ulaşabilmektedir. İç mekana yönelik geliştirilen otonom araçlarda karşılaşılan bir diğer problem de, ortamdaki yayalar sebebiyle meydana gelen kaza veya hedef noktaya zamanında ulaşamama durumlarıdır. Yayaların davranışlarının tahmin edilebilmesi için çeşitli çalışmalar yapılmaktadır. Geliştirilen robotlar bu davranışları öngörerek hareketli yayaların gideceği yolu tahmin edebilmekte ve yoldan çekilebilmekte, duran yayaların ise etrafından dolanabilmektedir. Ancak sadece davranışları öngörmek ve yayalardan uzak durmak bazı durumlarda yeterli olmamaktadır. Bir alışveriş merkezinde ilerleyen bir otonom aracın yolunun, yolda duran bir grup insan tarafından kesilmesi ve aracın geçebileceği bir yer bulamaması, bu yetersiz durumlara bir örnek olarak verilebilir. Bu ve benzer durumların en efektif çözümü, aracın insanlarla iletişim kurmasıdır. Çalışmanın ilerleyen aşamalarında planlanan düzenlemelerle, araca insanlarla iletişim kurabileceği donanımlar entegre edilmesi ve buna yönelik yeni davranışlar tanımlanması mümkündür. Önceki örnek üzerinden gidilirse, bu iletişim, aracın topluluktan geçme izni isteyerek, yayaların kenara çekilmesi ile kendisine bir yol açması olarak düşünülebilir. Bu çalışmada, yayaların bulunduğu bir iç mekanda çalışması planlanan bir otonom aracın tasarımının çeşitli aşamalarının üzerinde durulmuştur. İnsansız hareket için kullanılan mekatronik sistemler ve sensörler sunulmuş, kontrol için kullanılan donanım ve yazılım açıklanmıştır. Bunun yanında aracın otonom şekilde seyahat etmesi için kullanılan algoritmalar gösterilmiş, bu algoritmalar için gerekli verilerin ortamdan alınması için kullanılan sensörlerden bahsedilmiştir. Son olarak da gerçek dünyada yapılan sürüş testlerine değinilmiş ve sonuçlar irdelenmiştir.As the need of intelligent vehicles on our roadways emerges, there is an equally important need emerges as well: The need of intelligent vehicles on areas such as university campuses, airports or shopping malls. These intelligent vehicles can help elderly, disabled, or people with heavy luggage. This thesis describes an intelligent vehicle that can be used indoor areas where pedestrians exist. The vehicle is planned to carry luggages and transport humans. Vehicle used is an electric golf cart, considering the significant advantages of less noise, no toxic gas emission and higher maneuverability. Firstly, vehicle is modified for unmanned drive. Drivers are added to control actuators on steering wheel and brake pedal. Then, main controller, dSpace MABX2 is placed. This device runs a MATLAB simulink model embedded in itself. While running, this model communicates with real world through input and output pins on the device, which are related to RTI blocks placed inside simulink model. Controllers are constructed in this simulink model and actuators were ready to control by connecting this in/out pins to related elements with cable. Other than the main controller, a separate controller, an Arduino board is used for braking, for emergency purposes. If an emergency situation occurs, if brake signal is cut off from main controller or if button on the related RC transmitter is pressed, this controller applies full braking independent of the main controller. PID controllers are preferred for steering wheel, brake and throttle unmanned drive subsystems. Indoor positioning is one of the most important problems when it comes to autonomous vehicles.There are studies proposing several computer vision based, wireless signal based etc. methods. Most accurate method is (IPS) but it is costly to set up and because of wireless signals gets weaker while passing through walls, it is not the best solution for every indoor environment. In this study, an encoder is used as main sensor for calculating position. Error caused by tire slip is very small because of the flat surface and slow move speed of the vehicle. But because of the error being accumulative, on long distance travel, real position and calculated position differ slightly. A computer vision based method similar to landmarking could be implemented in future phases to correct this difference. Environment identification and decision making is necessary for autonomous drive. For detecting obstacles and pedestrians in front of the vehicle, a LIDAR sensor is used. 3d cloud data consisting of 4 plane, can be obtained from this sensor. With the 4 plane LIDAR sensor used, it is possible to separate pedestrians from static obstacles and measure their movement speed. A second 1 plane scanning LIDAR with wide scan angle added to detect objects falling out of the 4 plane LIDAR scan angle, for the purpose of achieving more stable and safer obstacle avoidance. Avoiding obstacles is first priority for the vehicle. Some path following algorithms had been experimented on. General path following logic is based on goal points. To travel between two destinations in a known map, vehicle is given a number of goal points in proper order. Vehicle follows this points using implemented path following algorithm until the last goal point is reached. Last goal point means vehicle arrived the destination. On first experimental path following algorithm, vehicle calculates error of heading between itself and the goal point and rotates towards goal point by selecting the shortest direction, using a control logic. Moreover, vehicle constantly checks if the goal point is in vehicle's minimum turning radius. If it is, vehicle will never be able to reach it while trying to rotate towards it. Instead, vehicle maneuvers to opposite direction until the point is out of the minimum turning radius. Then rotates towards it. Second and final experiment is potential field method. A method including both path following and obstacle avoidance behaviors. Calculating pushing forces proportional to distances from objects in front of the vehicle and pulling force proportional to distance from next goal point, vehicle is able to maneuver between obstacles and reach the point. In this thesis, various stages of design and production of an autonomous vehicle, which is planned to operate in indoor environment where pedestrians exists, is explained. Sensors and mechatronic systems used for unmanned drive were presented, hardware and software used for control are discussed. Moreover, algorithms used for the vehicle to travel autonomously and and sensors used for receiving environmental data are explained. Finally, the real world driving tests performed are shown and the results were discussed.Yüksek LisansM.Sc

Danger-aware Adaptive Composition of DRL Agents for Self-navigation

Self-navigation, referred as the capability of automatically reaching the goal while avoiding collisions with obstacles, is a fundamental skill required for mobile robots. Recently, deep reinforcement learning (DRL) has shown great potential in the development of robot navigation algorithms. However, it is still difficult to train the robot to learn goal-reaching and obstacle-avoidance skills simultaneously. On the other hand, although many DRL-based obstacle-avoidance algorithms are proposed, few of them are reused for more complex navigation tasks. In this paper, a novel danger-aware adaptive composition (DAAC) framework is proposed to combine two individually DRL-trained agents, obstacle-avoidance and goal-reaching, to construct a navigation agent without any redesigning and retraining. The key to this adaptive composition approach is that the value function outputted by the obstacle-avoidance agent serves as an indicator for evaluating the risk level of the current situation, which in turn determines the contribution of these two agents for the next move. Simulation and real-world testing results show that the composed Navigation network can control the robot to accomplish difficult navigation tasks, e.g., reaching a series of successive goals in an unknown and complex environment safely and quickly.Comment: 7 pages, 9 figure

Cooperative Collision Avoidance in Mobile Robots using Dynamic Vortex Potential Fields

In this paper, the collision avoidance problem for non-holonomic robots moving at constant linear speeds in the 2-D plane is considered. The maneuvers to avoid collisions are designed using dynamic vortex potential fields (PFs) and their negative gradients; this formulation leads to a reciprocal behaviour between the robots, denoted as being cooperative. The repulsive field is selected as a function of the velocity and position of a robot relative to another and introducing vorticity in its definition guarantees the absence of local minima. Such a repulsive field is activated by a robot only when it is on a collision path with other mobile robots or stationary obstacles. By analysing the kinematics-based engagement dynamics in polar coordinates, it is shown that a cooperative robot is able to avoid collisions with non-cooperating robots, such as stationary and constant velocity robots, as well as those actively seeking to collide with it. Conditions on the PF parameters are identified that ensure collision avoidance for all cases. Experimental results acquired using a mobile robot platform support the theoretical contributions