Attractor dynamics approach to joint transportation by autonomous robots: theory, implementation and validation on the factory floor

This paper shows how non-linear attractor dynamics can be used to control teams of two autonomous mobile robots that coordinate their motion in order to transport large payloads in unknown environments, which might change over time and may include narrow passages, corners and sharp U-turns. Each robot generates its collision-free motion online as the sensed information changes. The control architecture for each robot is formalized as a non-linear dynamical system, where by design attractor states, i.e. asymptotically stable states, dominate and evolve over time. Implementation details are provided, and it is further shown that odometry or calibration errors are of no significance. Results demonstrate flexible and stable behavior in different circumstances: when the payload is of different sizes; when the layout of the environment changes from one run to another; when the environment is dynamice.g. following moving targets and avoiding moving obstacles; and when abrupt disturbances challenge team behavior during the execution of the joint transportation task.- This work was supported by FCT-Fundacao para a Ciencia e Tecnologia within the scope of the Project PEst-UID/CEC/00319/2013 and by the Ph.D. Grants SFRH/BD/38885/2007 and SFRH/BPD/71874/2010, as well as funding from FP6-IST2 EU-IP Project JAST (Proj. Nr. 003747). We would like to thank the anonymous reviewers, whose comments have contributed to improve the paper

MAPEAMENTO 3D DE AMBIENTES INTERNOS USANDO DADOS RGB-D

ResumoNeste trabalho é introduzido um fluxo de mapeamento 3D de ambientes internos usando dados RGB-D. O método explora a integração de imagens RGB e valores de profundidade oriundos do dispositivo Kinect. Cinco etapas principais envolvidas no desenvolvimento do método proposto são discutidas. A primeira etapa trata da detecção de pontos no par de imagens RGB e o estabelecimento automático das correspondências. Na segunda etapa do método é proposto uma normalização das imagens RGB e IR para associar os pontos homólogos encontrados no par de imagens RGB e seus correspondentes na imagem de profundidade. Na terceira etapa as coordenadas XYZ de cada ponto são calculadas. Em seguida, são calculados os parâmetros de transformação entre os pares de nuvem de pontos 3D. Finalmente, é proposto um modelo linear para a análise da consistência global. Para avaliar a eficiência e potencialidade do método proposto foram realizados quatro experimentos em ambientes internos. Uma avaliação da acurácia relativa da trajetória do sensor mostrou erros no registro de pares de nuvens de pontos em torno de 3,0 c