This dissertation aims to extend the research on intelligent wheelchairs. The
development in this field is crucial to provide autonomy of movement for an
increasingly ageing population and individuals with disabilities, who often receive
less attention in social planning.
One of the goals of the dissertation was to correct the version of the odometry
method RF2O used in the IntellWheels 2.0. This version had major
implementation issues introduced in past iterations of the project that were
degrading the odometry estimates.
After the corrections, the RF2O method was compared with three other odometry
methods to see which would be the most suitable for the project at hand. This
comparison was made using a SLAM metric and visual analysis of the estimated
trajectory of the odometry methods. The SLAM Metric was creating an issue that
resulted in higher error values than expected, so a solution was created and added
to the metric to deal with this situation.
Once this issue was resolved, the odometry tests were performed on three groups of
datasets: Metric Datasets, Wheelchair Simulation Datasets and Real Wheelchair
Datasets. For each dataset, the metric computed the averaged translation and
rotation errors for each odometry and graphs were also made with the odometry
methods trajectory estimates. This information was then used to compare the four
odometry methods for each group of datasets. The conclusion was that the error
values could not be compared between the three groups of datasets. This was
because the dataset groups had very different characteristics. For example, the
robot model, the number and type of lasers, etc. Therefore, only error values from
the same group of datasets could be compared in order to draw conclusions about
the most appropriate odometry for that particular group.
For the Metric Datasets there was a tie between RF2O and OdomLaser2D
odometry for the best performance, for the Wheelchair Simulation Datasets and
the Real Wheelchair Datasets the best performance goes to the OdomLaser2D
odometry method.
Finally, the OdomLaser2D odometry method was considered the method with
the best performance out of the four methods to be applied in future mapping and
navigation solutions of the IntellWheels project.Esta dissertação tem como objetivo expandir a investigação sobre cadeiras de
rodas inteligentes. O desenvolvimento nesta área é crucial para proporcionar
autonomia de movimento a uma população cada vez mais envelhecida e a pessoas
com deficiência, que acabam por receber menos atenção no planeamento social.
Um dos objetivos da dissertação foi corrigir a versão do método de odometria
RF2O utilizado no projeto IntellWheels 2.0. Esta versão tinha graves problemas
de implementação introduzidos em iterações anteriores do projeto, que estavam a
degradar as estimativas da odometria.
Após as correções, o método RF2O foi comparado com outros três métodos de
odometria para determinar qual seria o mais adequado para o projeto em questão.
Esta comparação foi realizada utilizando uma métrica de SLAM e uma análise
visual das trajetórias estimadas pelas odometrias. A Métrica SLAM estava a criar
um problema que resultava em valores de erro mais altos do que o esperado, por
isso foi criada e adicionada uma solução à métrica para lidar com esta situação.
Resolvido este problema, os testes de odometria foram realizados para três grupos
de datasets: Metric Datasets, Wheelchair Simulation Datasets e Real Wheelchair
Datasets. Para cada dataset, a métrica calculou os erros médios de translação e
rotação para cada método de odometria, e também foram criados gráficos com
as trajetórias estimadas pelos métodos. Esta informação foi então utilizada para
comparar os quatro métodos de odometria para cada grupo de datasets. Concluiuse
que os valores de erro não podiam ser comparados entre os três grupos de
datasets. Isto deveu-se às características muito distintas dos grupos de datasets.
Por exemplo, o modelo do robô, o número e o tipo de lasers, etc. Assim, apenas
os valores de erro dentro do mesmo grupo de datasets podem ser comparados para
tirar conclusões sobre a odometria mais apropriada para esse grupo específico.
Para os Metric Datasets, houve um empate entre as odometrias RF2O e
OdomLaser2D no que diz respeito ao melhor desempenho. Já para os Wheelchair
Simulation Datasets e os Real Wheelchair Datasets, o melhor desempenho foi
obtido pelo método de odometria OdomLaser2D. Por fim, o método de odometria
OdomLaser2D foi considerado o método com o melhor desempenho entre os
quatro métodos, sendo o escolhido para aplicar em futuras soluções de mapeamento
e navegação do projeto IntellWheels.Mestrado em Engenharia Eletrónica e Telecomunicaçõe
