Tytuł artykułu
Identyfikatory
Warianty tytułu
Robot with laser scanner for 2D mapping
Języki publikacji
Abstrakty
W pracy zaprezentowano system budowy dwuwymiarowej mapy otoczenia dla robota mobilnego kołowego poruszającego się po płaskiej powierzchni. Sterowanie robota i algorytmy mapujące zostały zaimplementowane z wykorzystaniem środowiska ROS. Testy systemu zostały przeprowadzone w środowisku symulacyjnym V-REP z wykorzystaniem wtyczek ROS. Walidację działania systemu przeprowadzono w warunkach rzeczywistych na przygotowanym torze testowym.
This paper presents a system for building of 2D environment map for a wheeled mobile robot, operating on flat surfaces. Robot control and mapping algorithms were implemented with use of ROS framework. System tests were conducted in V-REP simulation environment with use of ROS plugins. Validation of system operation was conducted in real conditions in a prepared test rig.
Słowa kluczowe
Czasopismo
Rocznik
Tom
Strony
27--32
Opis fizyczny
Bibliogr. 13 poz.
Twórcy
autor
- Katedra Robotyki i Mechatroniki, Akademia Górniczo-Hutnicza
autor
- Katedra Robotyki i Mechatroniki, Akademia Górniczo-Hutnicza
autor
- Katedra Robotyki i Mechatroniki, Akademia Górniczo-Hutnicza
autor
- Katedra Robotyki i Mechatroniki, Akademia Górniczo-Hutnicza
autor
- Katedra Robotyki i Mechatroniki, Akademia Górniczo-Hutnicza
Bibliografia
- 1. Afanasyev I., Sagitov A., Magid E.: ROS-based SLAM for a Gazebo-simulated mobile robot in image-based 3D model of indoor environment. "Advanced Concepts for Intelligent Vision Systems" 2015, p. 273–283.
- 2. Barber R., Rodriguez-conejo M. A., Melendez J., Garrido S.: Design of an infrared imaging system for robotic inspection of gas leaks in industrial environments. "International Journal of Advanced Robotic Systems" 2015, No. 12, p. 12–23.
- 3. Będkowski J., Pełka M., Majek K., Fitri T., Naruniec J.: Open source robotic 3D mapping framework with ROS - Robot Operating System , PCL - Point Cloud Library and Cloud Compare. In: International Conference on Electrical Engineering and Informatics 2015, p. 644–649.
- 4. Buratowski T., Dąbrowski B., Uhl T., Banaszkiewicz M.: The precise odometry navigation for the group of robots. "Schedae Informaticae" 2010, nr 19, p. 99–111.
- 5. Carlone L., Du J., Kaouk M., Bona B., Indri M.: Active SLAM and exploration with particle filters using Kullback-Leibler divergence. "Journal of Intelligent Robotic Systems" 2014, No. 2, p. 291–311.
- 6. Durrant-Whyte H., Bailey T.: Simultaneous localisation and mapping (SLAM): Part I : The essential algorithms. ”IEEE Robotics & Automation Magazine" 2006, No. 13, p. 99-108.
- 7. Durrant-Whyte H., Rye D., Nebot E.: Localization of autonomous guided vehicles. In: The Seventh International Symposium of Robotics Research 1996, p. 613–625.
- 8. Giergiel M., Hendzel Z., Żylski W.: Modelowanie i sterowanie mobilnych robotów kołowych. Warszawa: Wyd. Nauk. PWN, 2013.
- 9. Grisetti G., Stachniss C., Burgard W.: Improved techniques for grid mapping with Rao-Blackwellized particle filters. ”IEEE Transactions on Robotics" 2007, No. 23, p. 34–46.
- 10. Kohlbrecher S., Von Stryk O., Meyer J., Klingauf U.: A flexible and scalable SLAM system with full 3D motion estimation. In: International Symposium on Safety, Security, and Rescue Robotics" 2011, p. 155–160.
- 11. NeumannK., Berg J., Möllemann G., Nienhaus K.: Collision avoidance system for the underground mining industry. In: 4th IFAC Workshop on Mining, Mineral and Metal Processing MMM 2015, No. 48, p. 60–65.
- 12. Riisgaard S., Blas M. R.: SLAM for dummies: a tutorial approach to simultaneous localization and mapping. Cambridge, 2004.
- 13. Stachniss C.: Introduction to robot mapping. Freiburg, 2014, http://ais.informatik.uni-freiburg.de/teaching/ws12/mapping/pdf/slam01-intro.pdf [dostęp 20.06.2016]
Uwagi
Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę (zadania 2017).
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-3e8b055a-4d91-4aa5-bc19-59776b01bdaf