Navegación autónoma de un robot utilizando mapas de elevación

El proyecto tiene como objetivo la localización y navegación autónoma de un robot en un entorno en el que hay obstáculos no conocidos a priori. Para ello es necesario detectar e identificar los obstáculos, etiquetándolos para construir un mapa de transitabilidad. Dependiendo del tipo y capacidades de navegación del robot y de los obstáculos, alguno de estos obstáculos no serán transitables, pero otros sí, como por ejemplo rampas. A su vez algunas de estas rampas serán transitables o no por el robot disponible. Se trata de etiquetar los obstáculos del entorno de acuerdo con las capacidades de los robots, y por tanto el software desarrollado deberá ser parametrizable en función de estas capacidades (p.e. pendientes navegables o no por cada robot). Un aspecto fundamental para la navegación es la localización en el escenario. Para ello se utilizarán técnicas de localización basadas en mapa. Este mapa contendrá información del entorno que permitirá realizar esta localización con precisión, y por otro lado contendrá las diferentes zonas etiquetadas de acuerdo con la capacidad del robot para navegar por ellas. Para la realización de estas tareas se utilizará una plataforma robótica, el robot Turttlebot, que tiene embarcados diferentes sensores. Para este trabajo se utilizarán dos de ellos: 1) un escáner láser Hokuyo, que permitirá la localización del robot en el entorno mediante técnicas conocidas, “gmapping” o “hector_mapping”; 2) Un sensor RGB-D, en este caso una cámara Asus Xtion Pro Live que permitirá construir mapas de elevación del terreno, que servirá para el etiquetado de los obstáculos y la definición de las zonas transitables y no transitables. Una vez creados los mapas para localización y transpirabilidad, se adaptará a ellos una técnica de navegación autónoma, la Ventana Dinámica (Dynamic Window Approach, DWA), permite navegar evitando colisiones en base a los mapas de navegación que se construyen simultáneamente en tiempo real. Además del equipamiento mencionado, se utiliza un simulador, Gazebo, y un entorno de desarrollo para robótica, ROS (Robot Operating System). Estas herramientas software permiten poner a punto los algoritmos desarrollados y el ajuste de parámetros, en escenarios simulados, previamente a su implementación en el robot real