Integracja nowego algorytmu RGB-D SLAM w systemie nawigacji robota kroczącego

• Autorzy: Belter D. , Nowicki M.

Warianty tytułu

EN

RGB-D camera-based navigation system of a walking robot

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Artykuł prezentuje zastosowanie czujnika RGB-D w systemie nawigacji robota kroczącego sześcionożnego Messor 2. Czujnik jest wykorzystywany do estymacji pozycji robota oraz do budowy rastrowej reprezentacji modelu otoczenia. W artykule przedstawiono system nawigacji robota kroczącego, w skład którego wchodzi również moduł planujący ścieżkę robota na podstawie uzyskanej mapy rastrowej, oraz moduł sterujący robotem. Wyniki działania systemu zaprezentowano na rzeczywistym robocie kroczącym. Pokazano wpływ systemu lokalizacji na jakość uzyskiwanej mapy rastrowej otoczenia.

EN

The paper presents the application of the RGB-D sensor in the navigation system of a six-legged walking robot. The RGB-D sensor is used in the SLAM subsystem to estimate pose of the robot and to build dense environment model (elevation map). The paper presents the navigation system of the robot. The system includes SLAM subsystem, mapping module, motion planner and robot's controller. The results of the experiments on the real robot are provided. The influence of the localization system on the quality of the obtained elevation map is presented.

Słowa kluczowe

PL

robotyka; percepcja robotów; obraz RGB-D; algorytm; sterowanie robotem; robot kroczący

EN

robotics; perception of robots; RGB-D image; algorithm; robot control; walking robot

• Wydawca: Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej
• Czasopismo: Prace Naukowe Politechniki Warszawskiej. Elektronika
• Rocznik: 2016
• Tom: z. 195, t. 2
• Strony: 397--406
• Opis fizyczny: Bibliogr. 17 poz., rys.

Twórcy

autor

Belter D.

• Instytut Automatyki i Inżynierii Informatycznej, Politechnika Poznańska, Pl. Marii Skłodowskiej-Curie 5

autor

Nowicki M.

• Instytut Automatyki i Inż-ynierii Informatycznej, Politechnika Poznańska, Pl. Marii Skłodowskiej-Curie 5

Bibliografia

• [1] D. Belter, P. Skrzypczyński, Rough terrain mapping and classification for foothold selection in a walking robot, Journal of Field Robotics, Vol. 28, No. 4, 2011, s. 497-528
• [2] D. Belter, P. Skrzypczyński, Precise self-localization of a walking robot on rough terrain using parallel tracking and mapping, Industrial Robot: An International Journal, Vol. 40, No. 3, 2013, s. 229-237
• [3] D. Belter, M. Nowicki, P. Skrzypczyński, Accurate Map-Based RGB-D SLAM for Mobile Robots, Robot 2015: Second Iberian Robotics Conference, Vol. 418 of the series Advances in Intelligent Systems and Computing. 2015, s. 533-545
• [4] D. Belter, M. Nowicki, P. Skrzypczyński, On the Performance of Pose-based RGD-D Visual Navigation Systems, Computer Vision - ACCV 2014, part 11, Lecture Notes on Computer Science 9004, Springer, D. Cremers et al. (Eds.), London, s. 407-423, 2015
• [5] D. Belter, M. Nowicki, P. Skrzypczyński, Improving Accuracy of Feature based RGB-D SLAM by Modeling Spatial Uncertainty of Point Features, IEEE International Conference on Robotics and Automation, s. 1279-1284, 2016
• [6] D. Belter, P. Łabęcki, P. Fankhauser, R. Siegwart, RGB-D terrain perception and dense mapping for legged robots, International Journal of Applied Mathematics and Computer Science, vol. 26(1), s. 81-97, 2016
• [7] M. Bloesch, C. Gehring, P. Fankhauser, M. Hutter, M. A. Hoepflinger, R. Siegwart, State Estimation for Legged Robots on Unstable and Slippery Terrain, IEEE International Conference on Intelligent Robots and Systems, 2013, s. 6058-6064
• [8] F. Endres, J. Hess, J. Sturm, D. Cremers, W. Burgard, 3-D Mapping with an RGB-D Camera, IEEE Transactions on Robotics, Vol. 30(1), 2014, s. 177-187
• [9] J. Engel, T. Schops, D. Cremers, LSD-SLAM: Large-scale direct monocular SLAM. Computer Vision-ECCV, 2014, s. 834-849
• [10] P. Fankhauser, M. Bloesch, C. Gehring, M. Hutter, R. Siegwart, Robot centric elevation mapping with uncertainty estimates, Mobile Service Robotics, World Scientific, K. Kozlowski et al. (Red.), Singapore, 2014, s. 433-440, 2014
• [11] A. Howard, Real-time stereo visual odometry for autonomous ground vehicles, IEEE International Conference on Intelligent Robots and Systems, 2008, s. 3946-3952
• [12] G. Klein, D. Murray, Parallel tracking and mapping for small AR workspaces, International Symposium on Mixed and Augmented Reality, Nara, Japan, 2007, s. 225-234
• [13] R. Kummerle, G. Grisetti, H. Strasdat, K. Konolige, W. Burgard, g2o: A general framework for graph optimization, IEEE International Conference on Robotics & Automation, 2011, s. 3607-3613
• [14] Raul Mur-Artal, J. M. M. Montiel and Juan D. Tardós. ORB-SLAM: A Versatile and Accurate Monocular SLAM System. IEEE Transactions on Robotics, Vol. 31(5), 2015, s. 1147-1163
• [15] J. A. Stelze, H. Hirschmuller, Martin Gorner, Stereo-vision-based navigation of a six-legged walking robot in unknown rough terrain. The international Journal of Robotics Research, Vol. 31 (4), 2012, s. 381-402
• [16] T. Whelan, J. McDonald, M. Kaess, M. Fallon, H. Johannsson, J. Leonard, Kintinuous: spatially extended KinectFusion, RSS Workshop on RGB-D: Advanced Reasoning with Depth Cameras. Sydney, 2012
• [17] D. Wooden, M. Malchano, K. Blankespoor, A. Howardy, A. A. Rizzi, M. Raibert, Autonomous navigation for BigDog, IEEE International Conference on Robotics and Automation, 2010, s. 4736-4741

Uwagi

PL

Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę.