Ambiente de simulação para agentes em futebol robótico

Mestrado em Engenharia de Computadores e TelemáticaO teste de algoritmos na área da robótica pode ser uma tarefa difícil, especialmente se o teste envolver múltipos robots. Neste contexto o uso de um simulador torna-se uma ferramenta importante no teste de algoritmos pois permite ultrapassar algumas limitações e oferece várias vantagens. CAMBADA é a equipa de futebol robótico da liga de tamanho médio da Universidade de Aveiro, Portugal. A equipa está familiarizada com as limitações do uso de robots reais para o teste de algoritmos. Devido a isso o simulador criado pela equipa Brainstormers Tribots foi adaptado para prover um ambiente de simulação ao software CAMBADA e estava em uso aquando do início desta dissertação. O simulador oferecia pouca flexibilidade na modelação dos robots que resultava em comportamentos imprecisos, oferecia também reduzida interacção com a simulação. O objectivo desta dissertação é criar um ambiente de simulação para agentes em futebol robótico com a intenção de melhorar o ambiente de simulação da equipa CAMBADA. O simulador deve ser capaz de simular dinâmica de objectos a três dimensões, sensores e actuadores ao mesmo tempo que oferece visualização do mundo e a possibilidade de interagir com a simulação. Da pesquisa realizada sobre simuladores robóticos o simulador Gazebo respeitava os nossos requisitos e foi escolhido para código base do nosso simulador. Para criar um ambiente simulado adequado à equipa CAMBADA alguns componentes do Gazebo foram alterados e novos sensores e actuadores virtuais foram desenvolvidos. Vários componentes do software CAMBADA tiveram que sofrer alterações de modo a suportar um ambiente simulado. O robot virtual foi modelado de modo a assemelhar-se com o robot real com o objectivo de obter comportamentos mais precisos. O simulador desenvolvido substituiu a solução anteriormente criada pela equipa CAMBADA e foi usado nos testes de preparação para a participação da equipa no RoboCup 2010 em Singapura onde deu o seu contributo na obtenção do terceiro lugar.In the field of robotics, testing algorithms with the real robots can be a di cult task, specially if the test involves more than one robot. In this context a simulator is an important tool for testing algorithms because it helps overcome some limitation and o ers several advantages. CAMBADA is the RoboCup MSL soccer team of the University of Aveiro, Portugal. The team is familiar with the limitations of using the real robots for testing algorithms. Therefore, a simulator created by the Brainstormers Tribots team was adapted to provide a simulated environment for their software and was used for testing at the time of the beginning of this thesis. The simulator offered low flexibility on the modeling of the robots from which resulted inaccurate behaviors, it also o ered reduced interaction with the simulation. The purpose of this thesis is to create a simulation environment for robotic soccer agents with the intention of improving the simulated environment for the CAMBADA team. The simulation must provide three-dimensional dynamics of objects, be capable of simulating sensors and actuators, allow the visualization of the simulation and provide interaction with the simulation. From the conducted survey about robotic simulators, the simulator Gazebo complied with our requirements and was chosen to provide the code base for our simulator. To create an adequate simulation environment for the CAMBADA team some components of Gazebo were modi ed and new sensors and actuator were developed. Several components of the CAMBADA software had to be modified to support the simulated environment. The virtual robot was modeled to resemble the real robot to provide more accurate behaviors. The developed simulator substituted the previous solution created by CAMBADA team and was used in the preparation tests for the participation in the RoboCup 2010 in Singapore where it contributed to obtain of the third-place

Localização e mapeamento eficiente para robótica : algoritmos e ferramentas

Doutoramento conjunto em InformáticaUm dos problemas fundamentais em robótica é a capacidade de estimar a pose de um robô móvel relativamente ao seu ambiente. Este problema é conhecido como localização robótica e a sua exatidão e eficiência têm um impacto direto em todos os sistemas que dependem da localização. Nesta tese, abordamos o problema da localização propondo um algoritmo baseado em scan matching com otimização robusta de mínimos quadrados não lineares em manifold com a utilização de um campo de verosimilhança contínuo como modelo de perceção. Esta solução oferece uma melhoria percetível na eficiência computacional sem perda de exatidão. Associado à localização está o problema de criar uma representação geométrica (ou mapa) do meio ambiente recorrendo às medidas disponíveis, um problema conhecido como mapeamento. No mapeamento a representação geométrica mais popular é a grelha volumétrica que discretiza o espaço em volumes cúbicos de igual tamanho. A implementação direta de uma grelha volumétrica oferece acesso direto e rápido aos dados mas requer uma quantidade substancial de memória. Portanto, propõe-se uma estrutura de dados híbrida, com divisão esparsa do espaço combinada com uma subdivisão densa do espaço que oferece tempos de acesso eficientes com alocações de memória reduzidas. Além disso, também oferece um mecanismo integrado de compressão de dados para reduzir ainda mais o uso de memória e uma estrutura de partilha de dados implícita que duplica dados, de forma eficiente, quando necessário recorrendo a uma estratégia copy-on-write. A implementação da solução descrita é disponibilizada na forma de uma biblioteca de software que oferece um framework para a criação de modelos baseados em grelhas volumétricas, e.g. grelhas de ocupação. Como existe uma separação entre o modelo e a gestão de espaço, todas as funcionalidades da abordagem esparsa-densa estão disponíveis para qualquer modelo implementado com o framework. O processo de mapeamento é um problema complexo considerando que localização e mapeamento são resolvidos simultaneamente. Este problema, conhecido como localização e mapeamento simultâneo (SLAM), tem tendência a de consumir recursos consideráveis à medida que a exigência na qualidade do mapeamento aumenta. De modo a contribuir para o aumento da eficiência, esta tese apresenta duas solução de SLAM. Na primeira abordagem, o algoritmo de localização é adaptado ao mapeamento incremental que, em combinação com o framework esparso-denso, oferece uma solução de SLAM online computacionalmente eficiente. O resultados obtidos são comparados com outras soluções disponíveis na literatura recorrendo a um benchmark de SLAM. Os resultados obtidos demonstram que a nossa solução oferece uma boa eficiência sem comprometer a exatidão. A segunda abordagem combina o nosso SLAM online com um filtro de partículas Rao-Blackwellized para propor uma solução de full SLAM com um grau elevado de eficiência computacional. A solução inclui propostas de distribuição melhorada com refinamento de pose através de scan matching, re-amostragem adaptativa com pesos de amostragem suavizados, partilha eficiente de dados entre partículas da mesma geração e suporte para multi-threading.One of the most basic perception problems in robotics is the ability to estimate the pose of a mobile robot relative to the environment. This problem is known as mobile robot localization and its accuracy and efficiency has a direct impact in all systems than depend on localization. In this thesis, we address the localization problem by proposing an algorithm based on scan matching with robust non-linear least squares optimization on a manifold that relies on a continuous likelihood field as measurement model. This solution offers a noticeable improvement in computational efficiency without losing accuracy. Associated with localization is the problem of creating the geometric representation (or map) of the environment using the available measurements, a problem known as mapping. In mapping, the most popular geometric representation is the volumetric grid that quantizes space into cubic volumes of equal size. The regular volumetric grid implementation offers direct and fast access to data but requires a substantial amount of allocated memory. Therefore, in this thesis, we propose a hybrid data structure with sparse division of space combined with dense subdivision of space that offers efficient access times with reduced memory allocation. Additionally, it offers an online data compression mechanism to further reduce memory usage and an implicit data sharing structure that efficiently duplicates data when needed using a thread safe copy-on-write strategy. The implementation of the solution is available as a software library that provides a framework to create models based on volumetric grids, e.g. occupancy grids. The separation between the model and space management makes all features of the sparse-dense approach available to every model implemented with the framework. The process of mapping is a complex problem, considering that localization and mapping have to be solved simultaneously. This problem, known as simultaneous localization and mapping (SLAM), has the tendency to consume considerable resources as the mapping quality requirements increase. As an effort to increase the efficiency of SLAM, this thesis presents two SLAM solutions. The first proposal adapts our localization algorithm to incremental mapping that, in combination with the sparse-dense framework, provides a computationally efficient online SLAM solution. Using a SLAM benchmark, the obtained results are compared with other solutions found in the literature. The comparison shows that our solution provides good efficiency without compromising accuracy. The second approach combines our online SLAM with a Rao-Blackwellized particle filter to propose a highly computationally efficient full SLAM solution. It includes an improved proposal distribution with scan matching pose refinement, adaptive resampling with smoothed importance weight, efficient sharing of data between sibling particles and multithreading support

A Camera to LiDAR calibration approach through the optimization of atomic transformations

This paper proposes a camera-to-3D Light Detection And Ranging calibration framework through the optimization of atomic transformations. The system is able to simultaneously calibrate multiple cameras with Light Detection And Ranging sensors, solving the problem of Bundle. In comparison with the state-of-the-art, this work presents several novelties: the ability to simultaneously calibrate multiple cameras and LiDARs; the support for multiple sensor modalities; the calibration through the optimization of atomic transformations, without changing the topology of the input transformation tree; and the integration of the calibration framework within the Robot Operating System (ROS) framework. The software pipeline allows the user to interactively position the sensors for providing an initial estimate, to label and collect data, and visualize the calibration procedure. To test this framework, an agricultural robot with a stereo camera and a 3D Light Detection And Ranging sensor was used. Pairwise calibrations and a single calibration of the three sensors were tested and evaluated. Results show that the proposed approach produces accurate calibrations when compared to the state-of-the-art, and is robust to harsh conditions such as inaccurate initial guesses or small amount of data used in calibration. Experiments have shown that our optimization process can handle an angular error of approximately 20 degrees and a translation error of 0.5 meters, for each sensor. Moreover, the proposed approach is able to achieve state-of-the-art results even when calibrating the entire system simultaneously.publishe