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.
A felfedezéshez használt mobil robot
A robot a folyosó felfedezése közben
A folyosóról készült térkép a valós robot által felfedezve
A fa alapú felfedezés során készített térkép és fa
Körök felismerése körkörös környezetben
Körökkel kiegészített felfedezés során
készült térkép, fa és körök
Sensor-Based Tree módszerrel való
felfedezés során készült térkép és fa
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:
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.