Felfedező algoritmusok vizsgálata mobil robotok számára

A projekt keretében egy autószerű robottal való felfedezés megvalósítására kifejlesztésre került egy fa alapú felfedezési módszer, ami hagyományos határvonal alapú felfedezés és a véletlenszerű fákon alapuló módszerek előnyeit ötvözi. Az összehasonlításhoz implementálásra került egy tisztán határvonal alapú felfedezési módszer, illetve a Sensor-Based Random Tree (SRT) módszere. A felfedezés során a robotok a környezetükről LIDAR-ok segítségével nyernek információt. Az autonóm felfedezési módszerek magja a célkiválasztás stratégiája, hiszen a robot mozgása szükséges ahhoz, hogy a környezetből újabb szeleteket ismerhessen meg. Szimulációk során a kifejlesztett módszer mindkét szakirodalomból ismert módszernél hatékonyabbnak bizonyult. A felfedezést valós környezetben, valós robottal is vizsgáltuk. A jövőben a felfedezés leírásának matematikai formalizmusának megalkotása a cél. Ezzel a minimális idejű felfedezés eléréséhez optimális célkiválasztási stratégiát törekszünk specifikálni. Ezt követően pedig a több robot használatával, kooperatív módon történő felfedezés lehetőségeit vizsgáljuk majd. Ehhez már implementálásra került két független robot által készített térkép összeolvasztása.

Mobil Robot
A felfedezéshez használt mobil robot

Mobil Robot a folyosón
A robot a folyosó felfedezése közben

Folyosóról készült térkép
A folyosóról készült térkép a valós robot által felfedezve

Térkép és Fa
A fa alapú felfedezés során készített térkép és fa

Körök felismerése körkörös környezetben
Körök felismerése körkörös környezetben

Felfedezés során készült térkép, fa és körök
Körökkel kiegészített felfedezés során
készült térkép, fa és körök

Sensor-Based Tree felfedezés
Sensor-Based Tree módszerrel való
felfedezés során készült térkép és fa

Két robot térképének összeillesztése
Két robot térképének összeillesztése
kooperatív felfedezéshez

Projektben szereplő tanszéki kutatók, a vezető kutató és elérhetősége:

  • Dr. Nagy Ákos (akos.nagy@aut.bme.hu)
 

A projektben résztvevő hallgatók:

  • Abonyi-Tóth Barbara
 

Projekthez kapcsolódó publikációk:

 

Projekthez kapcsolódó események:

  • IEEE 17th International Symposium on Applied Computational Intelligence and Informatics (SACI 2023), 2023 május 23-26, Temesvár
  • Automation and Applied Computer Science Workshop’23 (AACS’23), 2023. július 7.