В стесненных подземных условиях, таких как угольные шахты и тоннели метрополитена, мобильные роботы используются для обнаружения, добычи и поисково-спасательных операций благодаря их относительной безопасности и эффективности. Для эффективной работы этих автономных подземных роботов необходимы точные данные о картировании и позиционировании.
Рисунок 1 - Роботы в подземных туннелях
Роботам часто требуется работать в автономном режиме под землей без предварительных знаний о местности, при этом они не могут использовать GPS для позиционирования. Таким образом, роботам необходимо создавать собственные карты в этих неизвестных подземных условиях и использовать эти карты для автономного позиционирования с помощью технологии одновременной локализации и картирования (SLAM).
Из-за сходства большинства подземных условий и ограничений дальности облаков точек лидара система SLAM, основанная только на лидаре, часто оказывается неэффективной. Исследователи из Китайского университета горного дела и технологий разработали многосенсорную систему SLAM, которая включает данные позиционирования от системы сверхширокополосной радиосвязи (UWB) и инерциального измерительного блока (IMU), служащие надежной оценкой для сканирования лидаром. В совокупности эти датчики помогают локализовать робота и создать карту на основе структуры оптимизации графа.
Исследователи предложили алгоритм, основанный на расширенном фильтре Калмана (EKF), который объединяет информацию о дальности UWB и информацию об ускорении от IMU для повышения точности и уменьшения задержек системы позиционирования под землей за счет расширения вектора состояния и оценки изменений ускорения.
Исследователи проводили внутренние эксперименты для оценки эффективности и точности алгоритма позиционирования, а также осуществимости такой системы в длинных узких туннелях. В тестах использовался TurtleBot 2 с мобильными модулями UWB и IMU, закреплёнными на платформе. Система UWB требовала четыре дополнительных якорных узла для позиционирования.
Рисунок 2 - Мобильная роботизированная платформа
Восемь камер захвата движения NOKOV Mars 2H были размещены вокруг тестовой площадки. Система использовалась для отслеживания отражающих маркеров, прикрепленных к мобильному роботу, чтобы получить точное местоположение и траекторию движения робота.
Рисунок 3 - Экспериментальная установка
Сравнивая реальную траекторию, зафиксированную системой захвата движения NOKOV, с оценочной траекторией, полученной алгоритмом EKF, траектория EKF демонстрирует себя как последовательно точная оценка реальной траектории.
Рисунок 4 - Реальная траектория и оценочная траектория
После тестирования производительности алгоритма EKF исследователи разработали систему SLAM на основе слияния UWB/лидар для подземных условий. Проведенные эксперименты в подземном туннеле подтвердили, что система обладает высокой точностью и не накапливает ошибок.
Ссылки:
Применение систем захвата движения в изучении технологии интегрированной внутренней позиционирования
Гибкий робот для реабилитации верхних конечностей с использованием технологии виртуальной реальности
Пожалуйста, свяжитесь с нами
-
Мы прилагаем все усилия для того, чтобы помочь вам в ваших запросах и предоставить полную информацию.
Поделитесь с нами своими проблемами, и мы быстро направим вас к наиболее эффективному решению.
-
-
- Объем захвата * m m m
-
Объекты для отслеживания *
- Количество целей (необязательно)
-
Тип камеры (по желанию)
-
Количество камер (необязательно)
- Отправить