Запечатлевая движение,
Создавая истории

В ограниченных подземных условиях, таких как угольные шахты и метро, мобильные роботы используются для обнаружения, добычи и проведения операций по поиску и спасению благодаря их относительной безопасности и эффективности. Для того чтобы эти автономные подземные роботы были эффективными, требуется точная карта и данные о позиционировании.

Рисунок 1 - Роботы в подземных туннелях

Роботы часто должны работать автономно под землёй без предварительного знания местности и не могут использовать GPS для определения своего положения. Таким образом, от роботов требуется создавать собственные карты в этих неизвестных подземных условиях и использовать эти карты для автономного позиционирования с использованием технологии одновременной локализации и построения карты (SLAM).

Из-за схожести большинства подземных сред и ограничений по расстоянию лазерных точечных облаков, система SLAM, основанная исключительно на lidar, часто оказывается неэффективной. Исследователи из Китайского университета горного дела и технологии разработали мультимодальную систему SLAM, которая интегрирует данные позиционирования от системы ультра-широкополосной связи (UWB) и инерциального измерительного блока (IMU) для обеспечения надежной оценки сканирования lidar. В совокупности, эти датчики помогают определить местоположение робота и создать карту на основе оптимизации графов. 

Исследователи предложили алгоритм, основанный на расширенном фильтре Калмана (EKF), который комбинирует информацию о радиусе действия UWB и данные ускорения ИМУ, чтобы повысить точность и уменьшить задержку системы позиционирования под землёй, расширяя вектор состояния и оценивая изменения в ускорении.

Исследователи провели эксперименты в помещении, чтобы оценить эффективность и точность алгоритма позиционирования, а также осуществимость такой системы в длинных узких тоннелях. Для испытаний использовался TurtleBot 2 с мобильными UWB и IMU модулями, установленными на платформе.  Система UWB требовала четыре дополнительных опорных узла для позиционирования.

Фигура 2 - Платформа мобильного робота

Вокруг испытательной площадки были размещены восемь камер захвата движения NOKOV Mars 2H. Система использовалась для отслеживания отражающих маркеров, прикрепленных к мобильному роботу, чтобы получить истинное местоположение и траекторию робота.

Рисунок 3 - Экспериментальная установка

Сравнивая реальную траекторию, зафиксированную системой захвата движения NOKOV, с оценочной траекторией, полученной с помощью алгоритма EKF, можно заметить, что траектория EKF представляет собой постоянно точную оценку реальной траектории.

Рисунок 4 - Истинная траектория и оцененная траектория

После тестирования производительности алгоритма EKF исследователи разработали систему SLAM слияния UWB/lidar для подземных условий. Эксперименты, проведенные ими в подземном туннеле, подтвердили, что система точна и не имеет накопительной ошибки.

Библиография:

  [1] Чжао Юй Исследование методов позиционирования и картирования мобильного робота в условиях подземного узкого туннеля[D]. Китайский университет горного дела и технологии, 2021