Localización y modelado simultáneos en ROS para la plataforma robótica Manfred

Abstract

La robótica móvil tiene entre uno de sus principales desafíos dotar a los robots de autonomía. Se pretende con ello crear robots capaces de navegar de forma autónoma en terrenos inhóspitos y desconocidos por humanos, ofrecer soluciones robóticas a problemas tales como operaciones de búsqueda y rescate, así como de exploración tanto espacial como submarina. El presente Proyecto Fin de Carrera proporciona una amplia visión, tanto teórica como experimental, del problema de la Localización y Modelado Simultáneo o SLAM (“Simultaneous Localization and Mapping”) con robots móvil. Se busca resolver los problemas que plantea colocar un róbot móvil en un entorno y posición desconocidos, y que él mismo sea capaz de construir incrementalmente un mapa del entorno al mismo tiempo que utiliza dicho mapa para determinar su propia localización. Nuestro principal objetivo, será crear mapas de ambientes simulados y reales a partir de los datos proporcionados por los propios sensores del robot. La mejor forma de probar las aplicaciones se consigue trabajando con robots y entornos reales, ya que las simulaciones se asemejan pero nunca son perfectas. A pesar de esto, trabajar con modelos simulados tiene una serie de ventajas puesto que nos permiten realizar pruebas y depurar aplicaciones de forma sencilla y práctica. Además, ofrece la posibilidad de modificar y utilizar diferentes entornos según nuestras necesidades y todo ello sin poner en peligro la integridad del Robot ni de los elementos del entorno. Como se explicará en los capítulos 6, 7 y 8 del presente proyecto, para realizar los experimentos hemos implementado dos algoritmos: CoreSlam y Gmapping, basados en técnicas SLAM. Se finalizará el documento con las conclusiones a las que se han llegado y se propondrán posibles mejoras. ________________________________________________________________________________________________________________________________

Mobile robotics has among one of the main challenges to equip autonomous robots. The aim is to create robots that can navigate autonomously in inhospitable lands unknown, by the human being. Moreover, robotics offers solutions to problems such as search and rescue operations as well as in space as undersea exploration. This Thesis provides a broad overview, both theoretical and experimental, and the problem of Simultaneous Localization and Mapping with mobile robots. It seeks to resolve problems like placing a mobile robot in an environmment and location unknown, and that it is able to incrementally build a map of the environment while using this map to determine its own location. Our main goal, is to create maps of simulated and real environments from data provided by the own robot´s sensors. The best way to test applications, is achieved by working with robots and real environments because the simulations are similar but they are never perfect. Despite this, working with simulated models has a number of advantages because it allows us to test and debug the application in a simple and practical way. Besides being able to modify or use different settings to suit our needs and all this without compromising the integrity of the robot or the environment elements. As explained in chapters 6, 7 and 8 of this project, to perform the experiments we implemented two algorithms:CoreSlam and Gmapping, based on SLAM techniques. Document will be finalized with the conclusions that were reached and recommendations made for improvements.