Térképezési és optimális pályatervezési megoldások fejlesztése intelligens járműplatformra

2022-2023 ősz

Hardver (és szoftver firmware)

Téma leírása

A feladat terepi környezet (off-road) térképezésének megvalósítása, és az így létrejövő új körülményrendszer integrálása egy, már meglévő autonóm navigációs alkalmazásba, beleértve a hozzá tartozó pályatervezési algoritmusok bővítését is.

Rendelkezésre áll egy autószerű mobil robot (VR-Car), amely navigációs feladatokra alkalmas szenzorokkal felszerelt és ROS (Robot Operating System) alapú szoftveres támogatottsággal rendelkezik.

A feladat komponensei:

  • Térképezés megvalósítása a robotra szerelt többcsatornás, 3D pontfelhőt létrehozni képes LIDAR és a G-VOM szoftvercsomag segítségével, hogy olyan különleges terepviszonyok is felderíthetők legyenek, mint a gödrök, emelkedők, áthaladásra alkalmas göröngyök, stb. A cél egy robusztus és stabil térképezés megvalósítása, szükség esetén, egyéb szenzorok és szoftver komponensek (pl. IMU, ROS octomap package) bevonásával.
  • Az új akadálytérképek felhasználhatóvá tétele, már meglévő tervező algoritmusok (pl. HybridA*, RRT*, lattice planner) számára. Meg kell vizsgálni, hogy a különböző akadálytípusok miképpen csoportosíthatók, és hogy az adott terep objektum akadályelkerülésben (áthaladni nem lehet rajta) vagy csak pályanehézségben (áthaladási nehézség lép fel) játszik szerepet. Costmap alapú súlyozás összevetése potenciáltér alapú módszerek megoldásaival, majd ezek alapján egységes költségszámítás implementálása a pályatervezők számára.
  • Új szoftver komponensek integrálása a már meglévő, VR-Car-hoz tartozó könyvtárakba.

Maximális létszám: 1 fő