A general purpose cave-like system for visualization of animated and 4D cad modeling

In the last decade, virtual reality (VR) systems have been used to enhance the visualization of CAD projects. The immersive VR techniques allow to the designer interacting and modeling in a more intuitive and efficient way. Current 4D and animated simulation CAD tools are a new challenge for immersive visualization. In this paper we propose a general purpose cave-like system that enables interactive visualization of 4D and animated CAD models. In an automated way, the system is able to treat static and dynamic 3D environments, allowing to share the experience of navigation in the scene among the users, even geographically distributed. The collaborative immersive multiprojection visualization approach has basically four modules for modeling, converting, visualizing and interacting. Besides the system had be designed and implemented for visualization of CAD models, it can be used for general purposes thanks to the use of a XML-based format on the visualization module. The system proposed is validated through a case-study using dynamic 3D models created on digital manufacturing softwares of Shipbuilding and Offshore Industries

Segmented DP-SLAM

Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) is one of the most difficult tasks in mobile robotics, since there is a mutual dependency between the estimation of the robot pose and the construction of the environment map. Most successful strategies in SLAM focus in building a probabilistic metric map employing Bayesian filtering techniques. While these methods allow the construction of consistent and coherent local solutions, the SLAM remains a critical problem in operations within large environments. To circumvent this limitation, many strategies divide the environment in small regions, and formulate the SLAM problem as a combination of multiple precise metric submaps associated in a topological map. This work proposes a SLAM method based on the Distributed Particle SLAM (DPSLAM) and the Segmented SLAM (SegSLAM) algorithms. SegSLAM is an algorithm that generates multiple submaps for every region of the environment, and then build the global map by selecting combinations of submaps. DP-SLAM is a Rao-Blackwellized particle filter algorithm that uses an efficient distributed representation of the particles maps associated with an ancestry tree of the particles. The distributed characteristic of these structures favors the combination of locally accurate map segments, that can increase the diversity of global level solutions. The algorithm proposed in this dissertation, called SDP-SLAM, segments and combines different hypotheses of robot trajectories to reconstruct the environment map. Our main contributions are the development of novel strategies for the matching of submaps and for the estimation of good submaps combinations. SDP-SLAM was evaluated through experiments performed by a mobile robot operating in real and simulated environments.Localização e Mapeamento Simultâneos (SLAM) é uma das tarefas mais difíceis em robótica móvel, uma vez que existe uma dependência mútua entre a estimativa da localização do robô e a construção do mapa de ambiente. As estratégias de SLAM mais bem sucedidas focam na construção de um mapa métrico probabilístico empregando técnicas de filtragem Bayesiana. Embora tais métodos permitam a construção de soluções localmente consistentes e coerentes, o SLAM continua sendo um problema crítico em operações em ambientes grandes. Para contornar esta limitação, muitas estratégias dividem o ambiente em pequenas regiões, e formulam o problema de SLAM como uma combinação de múltiplos submapas métricos precisos associados em um mapa topológico. Este trabalho propõe um método de SLAM baseado nos algoritmos DP-SLAM (Distributed Particle SLAM) e SegSlam (Segmented SLAM). SegSLAM é um algoritmo que cria múltiplos submapas para cada região do ambiente, e posteriormente constrói o mapa global selecionando combinações de submapas. Por sua vez, DP-SLAM é um algoritmo de filtro de particulas Rao-Blackwellized que utiliza uma representação distribuída eficiente dos mapas das partículas, juntamente com a árvore de ascendência das partículas. A característica distribuída destas estruturas é favorável para a combinação de diferentes segmentos de mapa localmente precisos, o que aumenta a diversidade de soluções. O algoritmo proposto nesta dissertação, chamado SDP-SLAM, segmenta e combina diferentes hipóteses de trajetórias do robô, a fim de reconstruir o mapa do ambiente. Nossas principais contribuições são o desenvolvimento de novas estratégias para o casamento de submapas e para a estimativa de boas combinações de submapas. O SDP-SLAM foi avaliado através de experimentos realizados por um robô móvel operando em ambientes reais e simulados

Traduzindo leituras de sensores em textos para localização de mapeamento de robôs móveis

Simultaneous Localization and Mapping (SLAM), fundamental for building robots with true autonomy, is one of the most difficult problems in Robotics and consists of estimating the position of a robot that is moving in an unknown environment while incrementally building the map of such environment. Arguably the most crucial requirement to obtain proper localization and mapping is precise place recognition, that is, determining if the robot is at the same place in different occasions just by looking at the observations taken by the robot. Most approaches in literature are good when using highly expressive sensors such as cameras or when the robot is situated in low ambiguous environments. However this is not the case, for instance, using robots equipped only with range-finder sensors in highly ambiguous indoor structured environments. A good SLAM strategy must be able to handle these scenarios, deal with noise and observation errors, and, especially, model the environment and estimate the robot state in an efficient way. Our proposal in this work is to translate sequences of raw laser measurements into an efficient and compact text representation and deal with the place recognition problem using linguistic processing techniques. First, we translate raw sensor measurements into simple observation values computed through a novel observation model based on kernel-density estimation called Free-Space Density (FSD). These values are quantized into significant classes allowing the division of the environment into contiguous regions of homogeneous spatial density, such as corridors and corners. Regions are represented in a compact form by simple words composed of three syllables – the value of spatial density, the size and the variation of orientation of that region. At the end, the chains of words associated to all observations made by the robot compose a text, in which we search for matches of n-grams (i.e. sequences of words), which is a popular technique from shallow linguistic processing. The technique is also successfully applied in some scenarios of long-term operation, where we must deal with semi-static objects (i.e. that can move occasionally, such as doors and furniture). All approaches were evaluated in simulated and real scenarios obtaining good results.Localização e Mapeamento Simultâneos (SLAM), fundamental para robôs dotados de verdadeira autonomia, é um dos problemas mais difíceis na Robótica e consiste em estimar a posição de um robô que está se movendo em um ambiente desconhecido, enquanto incrementalmente constrói-se o mapa de tal ambiente. Provavelmente o requisito mais importante para localização e mapeamento adequados seja um preciso reconhecimento de local, isto é, determinar se um robô estava no mesmo lugar em diferentes ocasiões apenas analizando as observações feitas pelo robô em cada ocasião. A maioria das abordagens da literatura são boas quando se utilizam sensores altamente expressivos, como câmeras, ou quando o robô está situado em ambientes com pouco ambiguidade. No entanto, este não é o caso, por exemplo, quando o robô equipado apenas com sensores de alcance está em ambientes internos estruturados altamente ambíguos. Uma boa estratégia deve ser capaz de lidar com tais ambientes, lidar com ruídos e erros nas observações e, especialmente, ser capaz de modelar o ambiente e estimar o estado do robô de forma eficiente. Nossa proposta consiste em traduzir sequências de medições de laser em uma representação de texto eficiente e compacta, para então lidar com o problema de reconhecimento de local usando técnicas de processamento lingüísticos. Nós traduzimos as medições dos sensores em valores simples computados através de um novo modelo de observação baseado em estimativas de densidade de kernel chamado de Densidade de Espaço Livre (FSD). Estes valores são quantificados permitindo a divisão do ambiente em regiões contíguas de densidade homogênea, como corredores e cantos. Regiões são representadas de forma compacta por simples palavras descrevendo o valor de densidade espacial, o tamanho e a variação da orientação daquela região. No final, as cadeias de palavras compõem um texto, no qual se buscam casamentos de n-gramas (isto é, sequências de palavras). Nossa técnica também é aplicada com sucesso em alguns cenários de operação de longo-prazo, onde devemos lidar com objetos semi-estáticos (i.e. que se movem ocasionalmente, como portas e mobílias). Todas as abordagens foram avaliadas em cenários simulados e reais obtendo-se bons resultados

Segmented DP-SLAM

Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) is one of the most difficult tasks in mobile robotics, since there is a mutual dependency between the estimation of the robot pose and the construction of the environment map. Most successful strategies in SLAM focus in building a probabilistic metric map employing Bayesian filtering techniques. While these methods allow the construction of consistent and coherent local solutions, the SLAM remains a critical problem in operations within large environments. To circumvent this limitation, many strategies divide the environment in small regions, and formulate the SLAM problem as a combination of multiple precise metric submaps associated in a topological map. This work proposes a SLAM method based on the Distributed Particle SLAM (DPSLAM) and the Segmented SLAM (SegSLAM) algorithms. SegSLAM is an algorithm that generates multiple submaps for every region of the environment, and then build the global map by selecting combinations of submaps. DP-SLAM is a Rao-Blackwellized particle filter algorithm that uses an efficient distributed representation of the particles maps associated with an ancestry tree of the particles. The distributed characteristic of these structures favors the combination of locally accurate map segments, that can increase the diversity of global level solutions. The algorithm proposed in this dissertation, called SDP-SLAM, segments and combines different hypotheses of robot trajectories to reconstruct the environment map. Our main contributions are the development of novel strategies for the matching of submaps and for the estimation of good submaps combinations. SDP-SLAM was evaluated through experiments performed by a mobile robot operating in real and simulated environments.Localização e Mapeamento Simultâneos (SLAM) é uma das tarefas mais difíceis em robótica móvel, uma vez que existe uma dependência mútua entre a estimativa da localização do robô e a construção do mapa de ambiente. As estratégias de SLAM mais bem sucedidas focam na construção de um mapa métrico probabilístico empregando técnicas de filtragem Bayesiana. Embora tais métodos permitam a construção de soluções localmente consistentes e coerentes, o SLAM continua sendo um problema crítico em operações em ambientes grandes. Para contornar esta limitação, muitas estratégias dividem o ambiente em pequenas regiões, e formulam o problema de SLAM como uma combinação de múltiplos submapas métricos precisos associados em um mapa topológico. Este trabalho propõe um método de SLAM baseado nos algoritmos DP-SLAM (Distributed Particle SLAM) e SegSlam (Segmented SLAM). SegSLAM é um algoritmo que cria múltiplos submapas para cada região do ambiente, e posteriormente constrói o mapa global selecionando combinações de submapas. Por sua vez, DP-SLAM é um algoritmo de filtro de particulas Rao-Blackwellized que utiliza uma representação distribuída eficiente dos mapas das partículas, juntamente com a árvore de ascendência das partículas. A característica distribuída destas estruturas é favorável para a combinação de diferentes segmentos de mapa localmente precisos, o que aumenta a diversidade de soluções. O algoritmo proposto nesta dissertação, chamado SDP-SLAM, segmenta e combina diferentes hipóteses de trajetórias do robô, a fim de reconstruir o mapa do ambiente. Nossas principais contribuições são o desenvolvimento de novas estratégias para o casamento de submapas e para a estimativa de boas combinações de submapas. O SDP-SLAM foi avaliado através de experimentos realizados por um robô móvel operando em ambientes reais e simulados

Traduzindo leituras de sensores em textos para localização de mapeamento de robôs móveis

Simultaneous Localization and Mapping (SLAM), fundamental for building robots with true autonomy, is one of the most difficult problems in Robotics and consists of estimating the position of a robot that is moving in an unknown environment while incrementally building the map of such environment. Arguably the most crucial requirement to obtain proper localization and mapping is precise place recognition, that is, determining if the robot is at the same place in different occasions just by looking at the observations taken by the robot. Most approaches in literature are good when using highly expressive sensors such as cameras or when the robot is situated in low ambiguous environments. However this is not the case, for instance, using robots equipped only with range-finder sensors in highly ambiguous indoor structured environments. A good SLAM strategy must be able to handle these scenarios, deal with noise and observation errors, and, especially, model the environment and estimate the robot state in an efficient way. Our proposal in this work is to translate sequences of raw laser measurements into an efficient and compact text representation and deal with the place recognition problem using linguistic processing techniques. First, we translate raw sensor measurements into simple observation values computed through a novel observation model based on kernel-density estimation called Free-Space Density (FSD). These values are quantized into significant classes allowing the division of the environment into contiguous regions of homogeneous spatial density, such as corridors and corners. Regions are represented in a compact form by simple words composed of three syllables – the value of spatial density, the size and the variation of orientation of that region. At the end, the chains of words associated to all observations made by the robot compose a text, in which we search for matches of n-grams (i.e. sequences of words), which is a popular technique from shallow linguistic processing. The technique is also successfully applied in some scenarios of long-term operation, where we must deal with semi-static objects (i.e. that can move occasionally, such as doors and furniture). All approaches were evaluated in simulated and real scenarios obtaining good results.Localização e Mapeamento Simultâneos (SLAM), fundamental para robôs dotados de verdadeira autonomia, é um dos problemas mais difíceis na Robótica e consiste em estimar a posição de um robô que está se movendo em um ambiente desconhecido, enquanto incrementalmente constrói-se o mapa de tal ambiente. Provavelmente o requisito mais importante para localização e mapeamento adequados seja um preciso reconhecimento de local, isto é, determinar se um robô estava no mesmo lugar em diferentes ocasiões apenas analizando as observações feitas pelo robô em cada ocasião. A maioria das abordagens da literatura são boas quando se utilizam sensores altamente expressivos, como câmeras, ou quando o robô está situado em ambientes com pouco ambiguidade. No entanto, este não é o caso, por exemplo, quando o robô equipado apenas com sensores de alcance está em ambientes internos estruturados altamente ambíguos. Uma boa estratégia deve ser capaz de lidar com tais ambientes, lidar com ruídos e erros nas observações e, especialmente, ser capaz de modelar o ambiente e estimar o estado do robô de forma eficiente. Nossa proposta consiste em traduzir sequências de medições de laser em uma representação de texto eficiente e compacta, para então lidar com o problema de reconhecimento de local usando técnicas de processamento lingüísticos. Nós traduzimos as medições dos sensores em valores simples computados através de um novo modelo de observação baseado em estimativas de densidade de kernel chamado de Densidade de Espaço Livre (FSD). Estes valores são quantificados permitindo a divisão do ambiente em regiões contíguas de densidade homogênea, como corredores e cantos. Regiões são representadas de forma compacta por simples palavras descrevendo o valor de densidade espacial, o tamanho e a variação da orientação daquela região. No final, as cadeias de palavras compõem um texto, no qual se buscam casamentos de n-gramas (isto é, sequências de palavras). Nossa técnica também é aplicada com sucesso em alguns cenários de operação de longo-prazo, onde devemos lidar com objetos semi-estáticos (i.e. que se movem ocasionalmente, como portas e mobílias). Todas as abordagens foram avaliadas em cenários simulados e reais obtendo-se bons resultados

Space D*: a path-planning algorithm for multiple robots in unknown environments

This paper describes a new method of pathplanning for multiple robots in unknown environments. The method, called Space D*, is based on two algorithms: the D*, which is an incremental graph search algorithm, and the Space Colonization algorithm, previously used to simulate crowd behaviors. The path-planning is achieved through the exchange of information between the robots. So decentralized, each robot performs its path-planning, which provides an obstacle-free path with the least number of robots around. The major contribution of the proposed method is that it generates paths in spacious environments facilitating the control of robots and thus presenting itself in a viable way for using in areas populated with multiple robots. The results obtained validate the approach and show the advantages in comparison with using only the D* method

A general purpose cave-like system for visualization of animated and 4D cad modeling

In the last decade, virtual reality (VR) systems have been used to enhance the visualization of CAD projects. The immersive VR techniques allow to the designer interacting and modeling in a more intuitive and efficient way. Current 4D and animated simulation CAD tools are a new challenge for immersive visualization. In this paper we propose a general purpose cave-like system that enables interactive visualization of 4D and animated CAD models. In an automated way, the system is able to treat static and dynamic 3D environments, allowing to share the experience of navigation in the scene among the users, even geographically distributed. The collaborative immersive multiprojection visualization approach has basically four modules for modeling, converting, visualizing and interacting. Besides the system had be designed and implemented for visualization of CAD models, it can be used for general purposes thanks to the use of a XML-based format on the visualization module. The system proposed is validated through a case-study using dynamic 3D models created on digital manufacturing softwares of Shipbuilding and Offshore Industries

A general purpose cave-like system for visualization of animated and 4D cad modeling

In the last decade, virtual reality (VR) systems have been used to enhance the visualization of CAD projects. The immersive VR techniques allow to the designer interacting and modeling in a more intuitive and efficient way. Current 4D and animated simulation CAD tools are a new challenge for immersive visualization. In this paper we propose a general purpose cave-like system that enables interactive visualization of 4D and animated CAD models. In an automated way, the system is able to treat static and dynamic 3D environments, allowing to share the experience of navigation in the scene among the users, even geographically distributed. The collaborative immersive multiprojection visualization approach has basically four modules for modeling, converting, visualizing and interacting. Besides the system had be designed and implemented for visualization of CAD models, it can be used for general purposes thanks to the use of a XML-based format on the visualization module. The system proposed is validated through a case-study using dynamic 3D models created on digital manufacturing softwares of Shipbuilding and Offshore Industries

An immersive and collaborative visualization system for digital manufacturing

In this paper, an approach on immersive multiprojection visualization of manufacturing processes is proposed. It admits scenarios with dynamic components and allows virtual reality collaborative visualization among geographically distributed users through multi-CAVE devices. A set of modules for modeling, converting, visualizing, and interacting are also proposed. The method can be applied to CAD projects, models, and simulations used in industry. The ideas discussed are then validated through the study of a real case related to the shipbuilding and offshore industries