zunia.vn

Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z

zunia.vn

» Kỹ Thuật - Công Nghệ

» Tự động hoá

Nghiên cứu phát triển robot xây dựng bản đồ và định vị đồng thời trên nền tảng ROS

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:6

Báo xấu

26
lượt xem 5
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài viết trình bày nghiên cứu, thiết kế một robot có khả năng xây dựng bản đồ và định vị đồng thời trên nền tảng mã nguồn mở ủa hệ điều hành robot. Với kích thước nhỏ gọn và chi phí thấp, robot có khả năng tự động di chuyển, thu dữ liệu của môi trường, xây dựng bản đồ định vị vị trí trên bản đồ của môi trường trong nhà có cấu trúc không xác định.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Nghiên cứu phát triển robot xây dựng bản đồ và định vị đồng thời trên nền tảng ROS

Hội nghị Quốc gia lần thứ 23 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2020) Nghiên c˘u phát tri∫n robot xây d¸ng b£n Á và ‡nh v‡ Áng thÌi trên n∑n t£ng ROS Phan Hoàng Anh, Bùi Duy Nam, Tr¶n H˙u QuËc ông, VÙ Ti∏n §t, Nguyπn Th‡ Thanh Vân Khoa iªn t˚ Viπn thông, §i hÂc Công nghª, §i hÂc QuËc Gia Hà NÎi Email: anh.ph@vnu.edu.vn, duynam.robotics@gmail.com, dongtran.robotics@gmail.com, v.d98@gmail.com,vanntt@vnu.edu.vn Tóm t≠t—Bài báo trình bày nghiên c˘u, thi∏t k∏ mÎt trong môi tr˜Ìng ngoài trÌi hay trong nhà mÎt cách robot có kh£ n´ng xây d¸ng b£n Á và ‡nh v‡ Áng thÌi thu™n lÒi, dπ dàng bi không phˆ thuÎc vào sË l˜Òng (SLAM) trên n∑n t£ng mã nguÁn m cıa hª i∑u hành hay v‡ trí l≠p ∞t các c£m bi∏n, ví dˆ nh˜ IPS vÓi các robot (ROS). VÓi kích th˜Óc nh‰ gÂn và chi phí thßp, beacon g≠n trên t˜Ìng. robot có kh£ n´ng t¸ Îng di chuy∫n, thu d˙ liªu cıa môi tr˜Ìng, xây d¸ng b£n Á và ‡nh v‡ v‡ trí trên b£n Á cıa Bên c§nh ó, cùng vÓi xu h˜Óng s˚ dˆng hª i∑u trong môi tr˜Ìng trong nhà có cßu trúc không xác ‡nh. hành robot - ROS (Robot Operating System) [8], [12] Hiªu qu£ ho§t Îng cıa robot ˜Òc ki∫m nghiªm thông là ph¶n m∑m mã nguÁn m thì ph˜Ïng pháp SLAM ã qua các ánh giá th¸c nghiªm trong môi tr˜Ìng th¸c. ˜Òc phát tri∫n hiªu qu£. Ph˜Ïng pháp SLAM s˚ dˆng T¯ khóa—robot di Îng, SLAM, RTAB-Map, ROS. c£m bi∏n £nh phÍ bi∏n trên n∑n t£ng ROS hiªn nay là Visual SLAM. MÎt sË ph˜Ïng pháp Visual SLAM nh˜ I. GIŒI THIõU maplab, ORB-SLAM2, DVO-SLAM, Elastic Fusion, .... Ngày nay robot di Îng ˜Òc s˚ dˆng rÎng rãi trong Các ph˜Ïng pháp này gi£ ‡nh camera không b‡ c£n các ˘ng dˆng liên quan tÓi ho§t Îng t¸ tr‡, không c¶n tr ho∞c hình £nh thu ˜Òc luôn ¶y ı các tính n´ng. s¸ giám sát cıa con ng˜Ìi. Ho§t Îng t¸ tr‡ cıa robot Viªc gi£ ‡nh này không phù hÒp vÓi th¸c t∏ cıa môi di Îng trong môi tr˜Ìng ch˜a bi∏t tr˜Óc liên quan ∏n tr˜Ìng Îng vÓi nh˙ng thay Íi khó d¸ oán tr˜Óc. MÎt kh£ n´ng t¸ nh™n bi∏t ˜Òc môi tr˜Ìng xung quanh, sË các ph˜Ïng pháp Visual SLAM có tính n´ng m§nh xây d¸ng b£n Á, ‡nh v‡, l™p k∏ ho§ch ˜Ìng i và hÏn nh˜ MCPTAM, RGBDSLAMv2 hay RTAB-Map ã i∑u khi∫n chuy∫n Îng [1], [2]. kh≠c phˆc ˜Òc h§n ch∏ trên [9], [10], [11]. Xây d¸ng b£n Á và ‡nh v‡ Áng thÌi hay còn gÂi là Trong các ph˜Ïng pháp Visual SLAM trên thì RTAB- SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) [3], Map t˜Ïng Ëi toàn diªn khi có th∫ cung cßp b£n Á [4] là mÎt trong nh˙ng vßn ∑ ang ˜Òc quan tâm d§ng l˜Ói 2D (Occupancy Grid) nh˜ cách s˚ dˆng c£m nghiên c˘u nhi∑u trong nh˙ng n´m g¶n ây. Ph˜Ïng bi∏n thông th˜Ìng hay b£n Á 3D (Octomap). RTAB- pháp này d˙ liªu t¯ các c£m bi∏n ∫ tái t§o môi tr˜Ìng Map phát tri∫n trên n∑n t£ng th˜ viªn Îc l™p C++, phân ho§t Îng thông qua viªc ˜a thông tin môi tr˜Ìng vào phËi d˜Ói d§ng mÎt ROS package có kh£ n´ng x˚ l˛ thÌi mÎt b£n Á 2D ho∞c 3D. Trên d˙ liªu cıa b£n Á ˜Òc gian th¸c, tËi ˜u hóa chính xác viªc ‡nh v‡ và t§o b£n xây d¸ng, robot có th∫ ‡nh v‡ ˜Òc tr§ng thái hay t˜ th∏ Á th¸c t∏ . cıa mình trong b£n Á. C£m bi∏n s˚ dˆng trong SLAM Bài báo nghiên c˘u xây d¸ng mÎt robot có kh£ n´ng ˜Òc phân thành hai lo§i: c£m bi∏n ngo§i vi (thu nh™n xây d¸ng b£n Á và ‡nh v‡ Áng thÌi s˚ dˆng ph˜Ïng d˙ liªu t¯ môi tr˜Ìng bên ngoài) và c£m bi∏n nÎi vi pháp RTAB-Map trên n∑n t£ng cıa ROS. Kích th˜Óc (xác ‡nh s¸ thay Íi v‡ trí, h˜Óng hay gia tËc,...). ∫ cıa robot nh‰, thi∏t b‡ ˜Òc l≠p ∞t phù hÒp tËi ˜u phù t´ng Î chính xác, SLAM th˜Ìng k∏t hÒp các d˙ liªu hÒp vÓi ho§t Îng cıa môi tr˜Ìng trong nhà. Robot có t¯ nhi∑u c£m bi∏n thông qua các ph˜Ïng pháp xác sußt kh£ n´ng di chuy∫n t¸ Îng, thu d˙ liªu, xây d¸ng b£n nh˜ Markov, Kalman, PF,...[5], [4], [7]. Tuy nhiên viªc Á và ‡nh v‡ v‡ trí trên b£n Á. K∏t qu£ cıa SLAM s≥ s˚ dˆng nhi∑u c£m bi∏n làm t´ng Î ph˘c t§p và chi phí ˜Òc s˚ dˆng ∫ l™p k∏ ho§ch ˜Ìng i cho robot trong cıa hª thËng. Hiªn nay vÓi s¸ phát tri∫n cıa lænh v¸c hª thËng d®n ˜Ìng t¸ Îng. th‡ giác máy nên các hª thËng SLAM th˜Ìng s˚ dˆng Cßu trúc cıa bài báo ˜Òc trình bày trong 4 ph¶n. camera ∫ thu d˙ liªu £nh t¯ môi tr˜Ìng ho§t Îng. Hª Ph¶n 1 là giÓi thiªu và mˆc tiêu nghiên c˘u. Ph¶n 2 thËng SLAM s˚ dˆng c£m bi∏n £nh có th∫ ho§t Îng trình bày chi ti∏t v∑ mô hình hª thËng xây d¸ng b£n ISBN: 978-604-80-5076-4 69
Hội nghị Quốc gia lần thứ 23 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2020) Á và ‡nh v‡ Áng thÌi. MÎt sË k∏t qu£ th¸c nghiªm ∫ ánh giá hiªu qu£ ho§t Îng cıa robot ∑ xußt ˜Òc trình bày trong ph¶n 3. Ph¶n cuËi cùng là k∏t lu™n và h˜Óng phát tri∫n ti∏p theo. II. MÔ HÌNH Hõ TH»NG A. Hª thËng ph¶n c˘ng Hình 1 th∫ hiªn sÏ Á k∏t nËi các thành ph¶n hª thËng cıa robot nh¨m th¸c hiªn viªc di chuy∫n ∫ xây d¸ng b£n Á và ‡nh v‡ trong môi tr˜Ìng trong nhà. Các thành ph¶n trong hª thËng ˜Òc chia thành hai khËi chính: khËi xây d¸ng b£n Á và ‡nh v‡ s˚ dˆng camera Realsense D435 k∏t nËi vÓi máy tính Jetson Nano vÓi ROS trên Ubuntu 18.04, khËi chuy∫n Îng là cÏ cßu di Hình 2. Thi∏t k∏ 3D cıa robot. chuy∫n hai bánh vi sai k∏t nËi vÓi vi i∑u khi∫n Arduino Mega2560, giao ti∏p gi˙a Arduino và Jetson Nano qua UART. NguÁn iªn áp cıa hai khËi này ˜Òc cung cßp t¯ khËi nguÁn 5 - 12 V. Các thành ph¶n ph¶n c˘ng ˜Òc Hình 1. SÏ Á k∏t nËi các thành ph¶n hª thËng. Hình 3. V‡ trí các thi∏t b‡ trên khung robot. ∞t trên mÎt khung robot. VÓi yêu c¶u v∑ trÂng l˜Òng nh‰, Î linh ho§t cao trong môi tr˜Ìng trong nhà nên liªu cho khËi chuy∫n Îng; khËi chuy∫n Îng s≥ i∑u khung robot ˜Òc thi∏t k∏ b¨ng công nghª in 3D vÓi v™t khi∫n chuy∫n Îng cıa robot, Áng bÎ hóa odometry liªu nh¸a, mô un hóa cao nên dπ dàng l≠p ∞t, i∑u t¯ bánh xe và d˙ liªu t¯ hª thËng c£m bi∏n ˜a vào chønh. Hình 2 th∫ hiªn mô hình thi∏t k∏ 3D cıa robot. khËi xây d¸ng b£n Á và ‡nh v‡ s˚ dˆng ph˜Ïng pháp Robot có kích th˜Óc 180 cm x 150 cm x 118 mm. ˜Ìng RTAB_Map; khËi tÍng hÒp d˙ liªu s≥ tÍng hÒp d˙ liª kính bánh xe 0,065 m và kho£ng cách gi˙a hai bánh là c£m bi∏n, so sánh t˜Ïng quan và ˜Óc l˜Òng tr§ng thái 0,15 m. Hình 3 mô t£ v‡ trí cıa l≠p ∞t các thi∏t b‡ trên t˜Ïng Ëi cıa rbot trong b£n Á; phân o§n Pointcloud khung robot. Thi∏t k∏ này cho phép tËi ˜u kích th˜Óc l≠p ghép các node d˙ liªu quan trÂng ∫ xây d¸ng thành cıa robot mà v®n £m b£o an toàn và tính hiªu qu£ cıa b£n Á hoàn chønh. Chi ti∏t cıa hai khËi chính là SLAM các thi∏t b‡. Hình £nh robot th¸c t∏ ˜Òc th∫ hiªn trên và chuy∫n Îng ˜Òc miêu t£ trong ph¶n d˜Ói ây. Hình 4. 1) KhËi xây d¸ng b£n Á và ‡nh v‡: KhËi xây d¸ng B. Hª thËng ph¶n m∑m b£n Á và ‡nh v‡ Áng thÌi hay còn gÂi là SLAM s˚ Hình 5 th∫ hiªn sÏ Á khËi cıa hª thËng ph¶n m∑m dˆng camera Realsense D345 ∫ thu £nh chi∑u sâu qua i∑u khi∫n th¸c hiªn ch˘c n´ng SLAM. Ch˜Ïng trình th˜ viªn librealsense2. Ph˜Ïng pháp RTAB_Map s≥ xây ho§t Îng theo nguyên l˛ vòng khép kín: thu™t toán th´m d¸ng b£n Á d¸a trên s¸ xußt hiªn cıa s¸ v™t trong thÌi dò s≥ ho§ch ‡nh ˜Ìng i t¸ Îng cho robot trong môi gian th¸c. Hình 6 th∫ hiªn sÏ Á khËi cıa ph˜Ïng pháp tr˜Ìng ch˜a bi∏t tr˜Óc và ˜Óc l˜Òng v‡ trí t˜Ïng Ëi RTAB_Map vÓi ch˘c n´ng cıa các khËi nh˜ sau: cıa c£m bi∏n, tr£ v∑ tr§ng thái robot (x,y,✓) làm d˙ • Front-end: trích xußt các ∞c tr˜ng £nh RGB và lßy ISBN: 978-604-80-5076-4 70
Hội nghị Quốc gia lần thứ 23 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2020) 2) KhËi chuy∫n Îng: KhËi chuy∫n Îng có cßu trúc hai bánh vi sai d®n Îng và mÎt bánh d®n h˜Óng. Ho§t Îng vi sai d¸a trên s¸ chênh lªch v™n tËc gi˙a hai bánh xe làm cho robot chuy∫n Îng theo mÎt cung tròn có tâm n¨m trên trˆc bánh xe. Hình 7 là mô hình Îng hÂc cıa cßu trúc hai bánh vi sai trong hª tÂa Î ∑ các. Trong ó (XG , OG , YG ) là hª tÂa Î toàn cˆc, (XR , OR , YR ) là hª tÂa Î g≠n vÓi robot. T˜ th∏ cıa robot bao gÁm Hình 4. Hình £nh robot th¸c t∏. Hình 7. Mô hình Îng hÂc cıa cßu trúc hai bánh vi sai. v‡ trí và h˜Óng trong hª tÂa Î toàn cˆc ˜Òc bi∫u diπn Hình 5. SÏ Á hª thËng i∑u khi∫n. thông qua bi∏n tr§ng thái (x, y, ✓). R là bán kính bánh xe và L là kho£ng cách gi˙a hai bánh. V™n tËc tuy∏n tính u và v™n tËc góc ! liên quan tÓi chuy∫n Îng cıa chi∑u sâu t˜Ïng ˘ng cıa các ∞c tr˜ng b¨ng hình robot. Mô hình Îng hÂc bi∫u diπn s¸ thay Íi tr§ng £nh Î sâu sau ó ˜Óc tính chuy∫n Îng vÓi các thái cıa robot thông qua các bi∏n v™n tËc nh˜ sau: 8 hình £nh tr˜Óc ó b¨ng các ∞c tr˜ng 3D t˜Ïng > :˙ • Back-end: các liên k∏t ˜Òc chuy∫n Íi gi˙a mÈi ✓ = !(t) node. Khi b£n Á ˜Òc c™p nh™t, RTAB_Map so V™n tËc tuy∏n tính u và v™n tËc góc ! ˜Òc xác ‡nh sánh hình £nh mÓi vÓi tßt c£ các hình £nh tr˜Óc thông qua v™n tËc góc cıa bánh trái (!L ) và bánh ph£i ó trong b£n Á ∫ tìm mÎt vòng l∞p. Khi tìm thây (!R ) theo công th˘c sau: mÎt vòng l∞p, th¸c hiªn tËi ˜u hóa b£n Á vÓi các ( t˜ th∏ ˜Òc chønh s˚a. u(t) = R(!L + !R )/2; (2) !(t) = R(!R !L )/L III. KòT QUÉ TH‹C NGHIõM Hiªu qu£ cıa hª thËng xây d¸ng b£n Á và ‡nh v‡ ˜Òc ánh giá thông qua ho§t Îng cıa robot trong môi tr˜Ìng trong nhà. Robot di chuy∫n vÓi v™n tËc trung bình ∫ xây d¸ng b£n Á vÓi các thông sË nh˜ sau: v™n tËc tuy∏n tính 0,129 (m/s), v™n tËc góc 0,29 (rad/s), tËc Î x˚ l˛ £nh 1 Hz, t¶n sË lßy m®u d˙ liªu 30 Hz. A. Xây d¸ng b£n Á và ‡nh v‡ phòng 1 Hình 6. SÏ Á cıa ph˜Ïng pháp RTAB_Map. Phòng 1 là phòng thí nghiªm trong nhà có diªn tích 50 m2 , n∑n lát á. Hình 8 (a) là hình £nh th¸c t∏ cıa ISBN: 978-604-80-5076-4 71
Hội nghị Quốc gia lần thứ 23 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2020) B£ng II cıa phòng 1. Phòng thí nghiªm có kê các dãy bàn th¸c ÁNH GIÁ KHOÉNG CÁCH CÁC ◊ÕNG TRÊN BÉN « VÀ TH‹C Tò nghiªm và có kho£ng trËng gi˙a các dãy bàn. Robot di PHÒNG 1 chuy∫n xung quanh phòng, s˚ dˆng camera ∫ thu £nh khi di chuy∫n, t¯ ó tái t§o l§i b£n Á cıa phòng. Hình Kho£ng cách Giá tr‡ trên b£n Á Giá tr‡ th¸c t∏ Sai sË 8 (b) là k∏t qu£ xây d¸ng b£n Á 2D cıa phòng 1. B£n (m) (m) (m) (%) Á 3D thu ˜Òc  Hình 8 (c) là các pointcloud hay còn AB 5,92 5,9 0,02 gÂi là ám mây i∫m. ây là t™p hÒp các i∫m trong CD 1,89 1,85 0,04 không gian 3 chi∑u. D˙ liªu ám mây này bi∫u th‡ hình EF 2,01 2,0 0,01 £nh cıa mÎt v™t th∫ d˜Ói d§ng nhi∑u i∫m trong không GH 0,91 0,94 0,03 gian và mÈi i∫m ó mang tÂa Î (x, y, z). ˜Ìng màu IK 2,7 2,66 0,04 xanh trong b£n Á th∫ hiªn ˜Ìng robot ã i qua, vùng tr≠ng là không gian không có v™t th∫ do ó robot có th∫ ho§t Îng trong vùng này, vùng màu en là nÏi robot 11 (b)). B£n Á thu ˜Òc vÓi vùng màu tr¨ng là vùng không ho§t Îng ˜Òc do có các v™t c£n. robot có th∫ ho§t Îng và vùng không ho§t Îng ˜Òc Hình 9 bi∫u diπn chi ti∏t k∏t qu£ xây d¸ng b£n Á màu en do ch˘a các Á v™t. Các vùng tr¨ng và en xác trong t¯ng khu v¸c cıa phòng. Do kích th˜Óc robot ‡nh ˜Òc trên b£n Á giËng vÓi các không th¸c t∏ cıa nh‰, nên th‡ tr˜Ìng ho§t Îng cıa camera  vùng t¶m phòng. K∏t qu£ ‡nh v‡ các ˜Ìng trên b£n Á phòng thßp nh˜ng thu ˜Òc £nh  kho£ng cách xa. K∏t qu£ cho 2 ˜Òc th∫ hiªn trên Hình 12. B£ng III cho thßy giá tr‡ thßy robot có kh£ n´ng tái t§o l§i b£n Á mÎt cách hiªu kho£ng cách cıa các ˜Ìng o trên b£n Á và trên th¸c qu£. t∏. Sai sË trung bình cıa các ˜Ìng là 0.0163 (m). Giá Sau khi b£n Á ˜Òc xây d¸ng, v‡ trí cıa các i∫m tr‡ sai sË này nh‰ hÏn trong tr˜Ìng hÒp phòng 1 và phù trên b£n Á ˜Òc xác ‡nh nh˜ trên Hình 10. TÂa Î hÒp vÓi kích th˜Óc cıa robot. K∏t qu£ th¸c nghiªm quá (x, y) mÎt sË i∫m (A, B, C, D, E) c¶n xác ‡nh có giá tr‡ trên B£ng I. B£ng III ÁNH GIÁ KHOÉNG CÁCH CÁC ◊ÕNG TRÊN BÉN « VÀ TH‹C Tò B£ng I PHÒNG 2 ¿NH V¿ CÁC V¿ TRÍ TRÊN BÉN « Kho£ng cách Giá tr‡ trên b£n Á Giá tr‡ th¸c t∏ Sai sË V‡ trí TÂa Î (x, y) (m) (m) (m) (%) (m) AB 0,585 0,6 0,015 A (1,430 2,925) CD 0,195 0,2 0,005 B (2,470 0,390) EF 1,235 1,22 0,015 C (5,850 0,455) GH 0,92 0,95 0,03 D (5,655 2,860) E (5,655 5,070) trình xây d¸ng b£n Á và ‡nh v‡ cıa robot trong hai phòng trên cho thßy hiªu qu£ ho§t Îng cıa hª thËng ∫ ánh giá Î chính xác cıa ph˜Ïng pháp xây d¸ng SLAM. Hª thËng có kh£ n´ng tái t§o l§i b£n Á và ‡nh b£n Á và ‡nh v‡. B£ng II ánh giá kho£ng cách các v‡ ˜Òc các v‡ trí trên b£n Á. Sai sË cıa hª thËng nh‰, ˜Ìng trên b£n Á và các ˜Ìng th¸c t∏ t§i phòng 1 vÓi phù hÒp vÓi kích th˜Óc cıa robot. các chø sË nh˜ sau: các ˜Ìng ánh giá ˜Òc t§o bi các i∫m ‡nh v‡ trong B£ng I; giá tr‡ o ˜Òc trên b£n IV. KòT LUäN Á; giá tr‡ o th¸c t∏ t§i phòng; sai sË gi˙a giá tr‡ o trên b£n Á và giá tr‡ o th¸c t∏. Sai sË trung bình cıa MÎt robot có kích th˜Óc nh‰ gÂn, chi phí thßp ã ˜Òc các o§n là 0,028 (m). Sai sË này là phù hÒp vÓi kích phát tri∫n trong nghiên c˘u này. Ph˜Ïng pháp Visual th˜Óc cıa robot. SLAM trên n∑n t£ng ROS cho phép robot có th∫ thu d˙ liªu cıa môi tr˜Ìng, xây d¸ng b£n Á và ‡nh v‡ ví B. Xây d¸ng b£n Á và ‡nh v‡ phòng 2 trí cıa trên b£n Á cıa môi tr˜Ìng trong nhà. Hiªu qu£ Phòng 2 có diªn tích nh‰, 10 m2 , vÓi bàn, gh∏ và ho§t Îng cıa robot ˜Òc ki∫m nghiªm thông qua các tı. Robot di chuy∫n quanh phòng ∫ xây d¸ng b£n Á ánh giá th¸c nghiªm trong phòng th¸c t∏. K∏t qu£ cıa cıa phòng. Hình 11 th∫ hiªn k∏t qu£ ‡nh v‡ cıa phòng SLAM s≥ ˜Òc s˚ dˆng ∫ l™p k∏ ho§ch ˜Ìng i cho 2 vÓi b£n Á 2D (Hình 11 (a)) và b£n Á 3D (Hình robot trong hª thËng d®n ˜Ìng t¸ Îng. ISBN: 978-604-80-5076-4 72
Hội nghị Quốc gia lần thứ 23 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2020) (a) Hình £nh th¸c t∏ (b) B£n Á 2D (c) B£n Á 3D Hình 8. Xây d¸ng b£n Á phòng 1 (a) Hình £nh th¸c t∏ 1 (b) B£n Á 3D 1 (c) Hình £nh th¸c t∏ 2 (d) B£n Á 3D 2 (e) Hình £nh th¸c t∏ 3 (f) B£n Á 3D 3 (g) Hình £nh th¸c t∏ 4 (h) B£n Á 3D 4 Hình 9. Xây d¸ng b£n Á mÎt sË vùng cıa phòng 1 TÀI LIõU THAM KHÉO [1] Roland Siegwart, IIlah R Noubaskh, "Introduction to Au- tonomous Mobile Robot", MIT Press, London, England, 2004 [2] Phillip McKerrow, "Introduction to Robotics", Addison-Wesley, 1991. [3] "https://www.gislounge.com/robotic-mapping-simultaneous- localization-and-mapping-slam/" [4] Giorgio Grisetti, Rainer Kummerle, Cyrill Stachniss, Wolfram Burgard, “A Tutorial on Graph-Based SLAM”, IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine, Volume: 2, Issue: 4, 2010 [5] Dieter Fox, Wolfram Burgard, and Sebastian Thrun, "Markov Localization for Mobile Robots in Dynamic Environments", Journal of Artificial Intelligence Research 11, pp 391-427, 1999 [6] D. Simon, "Optimal State Estimation: Kalman, H Infinity, and Nonlinear Approaches", Inc, ISBN 9780471708582, 2006. [7] E. A. Wan and R. v. d. Merwe, "The Unscented Kalman Filter for Nonlinear Estimation", Proceedings of Symposium 2000 on Hình 10. ‡nh v‡ phòng 1 Adaptive Systems for Signal Processing, Communication and Control (AS-SPCC), Lake Louise, Alberta, Canada, 2000 [8] ROS: http://wiki.ros.org/Documentation LÕI CÉM ÃN [9] Sarganil Das, “Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) using RTAB-Map”, 2018. Nghiên c˘u này ˜Òc tài trÒ bi §i hÂc QuËc gia [10] D. Schleicher, L.Bergasa, M.Ocan, R.Barea and E.Lo pez “Real- Hà nÎi theo ∑ tài mã sË QG.17.69. time hierarchical stereo Visual SLAM in large-scale environ- ISBN: 978-604-80-5076-4 73
Hội nghị Quốc gia lần thứ 23 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2020) 10.20944/preprints201907.0035.v1, 2019 (a) B£n Á 2D (b) B£n Á 3D Hình 11. Xây d¸ng b£n Á phòng 2 Hình 12. ‡nh v‡ phòng 2 ments”, Robotics and Autonomous Systems, vol. 58, no. 8, pp. 991–1002, 2010. [11] Nicolas Ragot, Redouane Khemmar, Adithya Pokala, Romain Rossi "Benchmark of Visual SLAM Algorithm: ORB-SLAM2 vs RTAB-Map", Eighth International Conference on Emerging Security Technologies (EST),DOI: 10.1109/EST.2019.8806213 2019 [12] Bruno M. F. da Silva, Rodrigo S. Xavier and Luiz M. G. Gonc¸alves "Mapping and Navigation for Indoor Robots under ROS: An Experimental Analysis", Doi: ISBN: 978-604-80-5076-4 74

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

LV.15: Bộ Đồ Án Tốt Nghiệp Chuyên Ngành Cơ Khí

65 tài liệu

2418 lượt tải

THÔNG TIN

TRỢ GIÚP

HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG

Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.