Analiza funkcjonowania systemu LIDAR w autonomicznym robocie mobilnych AMR

• Autorzy: Tomasik Marcin , Małek Szymon , Lis Stanisław

Identyfikatory

DOI

10.15199/48.2024.01.64

Warianty tytułu

EN

Analysis of the functioning of the LIDAR system in the autonomous AMR mobile robot

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule przedstawiono problematykę funkcjonowania systemu lokalizacji typu LIDAR w zastosowaniach autonomicznych robotów mobilnych klasy AMR. Skupiono się na wykorzystaniu tych robotów jako platform jezdnych do różnych zadań, które wymagają precyzyjnego pozycjonowania. Badania i prace rozwojowe mające na celu stworzenie robota zdolnego do wykonywania prac ogrodniczych, takich jak monitorowanie uprawy (robot inspekcyjny), zbieranie owoców oraz prace pielęgnacyjne, doprowadziły do określenia wymagań konstrukcyjnych i eksploatacyjnych dla platformy jezdnej. W celu spełnienia tych wymagań, zdecydowano się na budowę dedykowanego systemu jezdnego, co zaowocowało przeprowadzeniem badań doświadczalnych w celu oceny dokładności pozycjonowania seryjnie produkowanego robota mobilnego. Wyniki tych badań będą stanowiły punkt odniesienia dla tworzonego prototypu. Wszystkie opisane działania mają na celu osiągnięcie wysokiej precyzji pozycjonowania, która jest kluczowa dla skuteczności wykonywanych zadań. Platformy jezdne robotów AMR zazwyczaj wykorzystują kilka systemów lokalizacyjnych, które współpracują ze sobą. Mogą to być układy kamer wzajemnie zsynchronizowanych lub oparte na triangulacji (pomiarze kątów do trzech obiektów znajdujących się na jednym obrazie). Te metody mogą być uzupełnione przez skanery laserowe, które mierzą odległości od obiektów w bliskim otoczeniu, pozwalając na równoczesny pomiar w szerokim zakresie kątowym. Analiza uzyskanych wyników pozwoliła stwierdzić, że wykorzystanie pojedynczej metody nawigacji w interfejsie robota mobilnego prowadzi do osiągnięcia niskiego stopnia powtarzalności i precyzji dla całego systemu robotycznego.

EN

The article presents the issue of the functioning of the LIDAR type location system in the applications of autonomous mobile robots of the AMR class. The focus was on using these robots as mobile platforms for various tasks that require precise positioning. Research and development work aimed at creating a robot capable of performing gardening tasks, such as crop monitoring (inspection robot), fruit picking and maintenance work, led to the determination of construction and operational requirements for the mobile platform. In order to meet these requirements, it was decided to build a dedicated drive system, which resulted in conducting experimental research to assess the positioning accuracy of a massproduced mobile robot. The results of these tests will be a reference point for the prototype being created. All described activities are aimed at achieving high positioning precision, which is crucial for the effectiveness of the tasks performed. AMR robotic mobile platforms typically use several locating systems that work together. These can be systems of cameras synchronized with each other or based on triangulation (measuring the angles of up to three objects in one image). These methods can be complemented by laser scanners that measure distances to objects in close proximity, allowing simultaneous measurement over a wide angle range. The analysis of the obtained results allowed to conclude that the use of a single navigation method in the mobile robot interface leads to a low degree of repeatability and precision for the entire robotic system.

Słowa kluczowe

PL

autonomiczny robot mobilny; nawigacja LIDAR; AMR

EN

autonomous mobile robot; AMR; navigation LIDAR

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2024
• Tom: R. 100, nr 1
• Strony: 304--307
• Opis fizyczny: Bibliogr. 17 poz., rys.

Twórcy

autor

Tomasik Marcin

• Uniwersytet Rolniczy w Krakowie, Katedra Inżynierii Bioprocesów, Energetyki i Automatyzacji, ul. Balicka 116B, 30-149 Kraków

• https://orcid.org/0000-0002-3152-4654

autor

Małek Szymon

• Uniwersytet Rolniczy w Krakowie, Katedra Inżynierii Bioprocesów, Energetyki i Automatyzacji, ul. Balicka 116B, 30-149 Kraków

autor

Lis Stanisław

• Uniwersytet Rolniczy w Krakowie, Katedra Inżynierii Bioprocesów, Energetyki i Automatyzacji, ul. Balicka 116B, 30-149 Kraków

• https://orcid.org/0000-0002-7813-5322

Bibliografia

• [1] Aufrere R., Gowdy J., Mertz C., Thorpe C., Wang C., Teruko Yata T. Perception for collision avoidance and autonomous driving. Mechatronics, (2003), No. 13(10), 1149-1161.
• [2] Azartash H., Banai N., Nguyen T. Q. An integrated stereo visual odometry for robotic navigation. Robotics and Autonomous Systems, (2014), No.62(4), 414-421.
• [3] Babinec A., Jurišica L., Hubinský P., Duchoň F. Visual localization of mobile robot using artificial markers. Modelling of Mechanical and Mechatronic Systems MMaMS. Procedia Engineering. (2014), No 96, 1-9.
• [4] Bonanni T. M., Della-Corte B., Grisetti G.. 3-D Map Merging on Pose Graphs. IEEE Robotics and Automation Letters, 2(2), (2017), No. 4, 1031-1038.
• [5] Drwiega M., Jakubiak J.. A Set of Depth Sensor Processing ROS Tools for Wheeled Mobile Robot Navigation. Journal of Automation, Mobile Robotics & Intelligent Systems, (2017), No. 11(2), 48-56.
• [6] Dudzik S.,Podsiedlik A.,Rapalski A. Test stand to design control algorithms for mobile robots. Przegląd Elektrotechniczny. 2021, nr 3, 35-38.
• [7] Iovino M., Scukins E., Styrud J., Ögren P., Smith Ch. A survey of Behavior Trees in robotics and AI. Robotics and Autonomous Systems. (2022), Vol. 154, 104096.
• [8] Khai, T.Q. Ryoo, Y.J. Gill, W.R. Im, D.Y. Design of kinematic controller based on parameter tuning by fuzzy inference system for trajectory tracking of differential, Drive Mobile Robot. Int. J. Fuzzy Syst. (2020), No. 22, 1972-1978.
• [9] Kis K. B., Csempesz J., Csáji B. C. A simultaneous localization and mapping algorithm for sensors with low sampling rate and its application to autonomous mobile robots. Procedia Manufacturing. (2021), Vol. 54, 154-159.
• [10] Łabęcki P., Kasiński A., Aktywny pokładowy system wizyjny dla robota autonomicznego, Pomiary Automatyka Kontrola, nr 55(9), (2009), 731-736.
• [11] Masłowski D., Czubenko M. System bezpieczeństwa dla współpracującego robota przemysłowego na bazie kamer głębi. Pomiary Automatyka i Robotyka. (2019), nr 4, 41-46.
• [12] Oliveira A. S. S., dos Reis C. M., da Mota F. A. X., Martinez M. E. M., Alexandria A. R. New trends on computer vision applied to mobile robot localization. Internet of Things and Cyber-Physical Systems, (2022), Vol. 2, 63-69.
• [13] Panigrahi P. K., Bisoy S. K. Localization strategies for autonomous mobile robots: A review. Journal of King Saud University – Computer and Information Sciences. (2022), Vol. 34, No 8, 6019-6039.
• [14] Parker L.E. Multiple mobile robot systems. Handbook of Robotics, Springer. (2008), 921-941.
• [15] Pawłowski P., Jeske M., Kwiatkowski S., Kołodziejczyk N. Zrobotyzowane mapowanie przestrzeni z wykorzystaniem czujnika LIDAR. Przegląd Elektrotechniczny. 2021, nr 2, 52-56.
• [16] Tomasik M., Lis S. Problematyka eksploatacji autonomicznych robotów mobilnych AMR. Przegląd Elektrotechniczny. 2023, nr 1, 315-318.
• [17] Skrzypczyński P., Simultaneous Localization and Mapping: A Feature-based Probabilistic Approach, Int. Journal of Applied Mathematics and Computer Science, (2009), Vol. 19, No. 4, 575-588.

Uwagi

Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa nr POPUL/SP/0154/2024/02 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki II" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2025).