A mobile robot navigation with use of CUDA parallel architecture

In this article we present a navigation system of a mobile robot based on parallel calculations. It is assumed that the robot is equipped with a 3D laser range scanner. The system is essentially based on a dual grid-object, where labels are attached to detected objects (such maps can be used in navigation based on semantic information). We use a classical SMPA (Sense - Model - Plan - Act) architecture for navigation, however, some steps concerning object detection, planning and localization are parallelized in order to speed up the entire process. The CUDA (Compute Unified Device Architecture) technology allows us to execute our algorithms on many processing units with use of a inexpensive graphics card which makes it possible to apply the proposed navigation system in a real time

The application of particle filters in mobile robot localization

W pracy omówiono metody określenia zmian położenia robota mobilnego w środowisku 3D. Przedstawiono dwie implementacje filtru cząsteczkowego, których celem jest przyśpieszenie obliczeń. Omówiono metodę, w której zmiana położenia i orientacji odbywa się oddzielnie oraz metodę wykorzystującą procesory graficzne w algorytmie lokalizacji.In the article the overview of localization methods is presented. Two modifications of particle filter algorithm are described. In the first approach the position and orientation of the mobile robot are determined separately. In second method parallel processing units are used. Both methods allow us to speedup the process of localization

Path planning in a dynamic environment based on CNN

Sterowanie robotem mobilnym jest podstawowym zagadnieniem w trakcie tworzenia projektu związanego z platformą mobilną. Najnowsze trendy wskazują, że w chwili obecnej najpowszechniej rozwijane są autonomiczne systemy sterowania ruchem. W artykule przedstawiono projekt naukowy, którego celem jest zbudowanie robota z zaimplementowaną całkowicie autonomiczną nawigacją. Końcowym założeniem projektu jest wdrożenie wyników badań do realnej aplikacji. Istotnym problemem, który dotyczy nawigacji jest planowanie trasy robota. Aby platforma mogła być wykorzystana w realnym środowisku z poruszającymi się obiektami dynamicznymi, należy je również uwzględnić w trakcie planowania trasy. W artykule dokonano porównania istniejących i proponowanych przez autorów rozwiązań planowania ścieżki. Projektując robota usługowego, który będzie mógł dzielić przestrzeń z ludźmi oraz obiektami dynamicznymi istotny jest także krótki czas reakcji na zmiany otoczenia. Problem ten rozwiązywany jest poprzez urównoleglenie mocy obliczeniowej komputera. Zaproponowaną technologią wykorzystaną w tym celu są obliczenia na procesorach graficznych GPU.The control of mobile robot is a fundamental and basic task. Nowadays, the most actual trends focus on autonomous control systems. This paper describes a scientific project, which main goal is fully autonomous navigation system, designed for new construction of mobile robot. Final stage of the project is real application. The significant problem of robot navigation is path planning, especially when mobile platform is predestinated to be used in a real environment enclosed with dynamic obstacles. Dynamic objects should be considered in the path planning algorithm. The navigation system of mobile robot, moving among people, should response with short reaction time for fast environment changes. In this paper authors present parallel computing implementation, in this case - with use of graphic processors (GPU)