Аннотация. 

В работе рассматривается проблема навигации мобильных робототехнических систем в неизвестной местности в условиях ограничения на тип используемых датчиков (единственная камера). Предлагается программный комплекс для решения следующих навигационных задач: одновременное картирование и локализация по видеопотоку единственной камеры, исследование неизвестной местности. Описываются отдельные компоненты комплекса, а также его общая архитектура. Проводятся экспериментальные исследования как в симуляции, так и на реальной робототехнической системе (малом колесном роботе). 

Ключевые слова: 

одновременное картирование и локализация, видеопоток, исследование неизвестной местности, робототехника. 

Стр. 51-61.

DOI 10.14357/20718632200205 

 

 

Литература

1. Тимофеев А. В., Юсупов Р. М. Принципы построения интегрированных систем мультиагентной навигации и интеллектуального управления мехатронными роботами //Information Technologies & Knowledge. – 2011. – Т. 5. – №. 3. – С. 237-244.

2. Карпов В. Э., Платонова М. В. Система навигации мобильного робота //Информационные средства и технологии: тр. 18-й Междунар. науч.-техн. конф. Москва, 19-21 октября. – 2010. – С. 56.

3. Velagic J., Lacevic B., Perunicic B. A 3-level autonomous mobile robot navigation system designed by using reasoning/ search approaches //Robotics and Autonomous Systems. – 2006. – Т. 54. – №. 12. – С. 989-1004.

4. Siagian C., Chang C. K., Itti L. Mobile robot navigation system in outdoor pedestrian environment using vision-based road recognition //2013 IEEE International Conference on Robotics and Automation. – IEEE, 2013. – С. 564-571.

5. Segura M. et al. Experimental demonstration of selflocalized ultra wideband indoor mobile robot navigation system //2010 International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation. – IEEE, 2010. – С. 1-9.

6. Conte G., Doherty P. An integrated UAV navigation system based on aerial image matching //2008 IEEE Aerospace Conference. – IEEE, 2008. – С. 1-10.

7. Vega A. et al. Socially aware robot navigation system in human-populated and interactive environments based on an adaptive spatial density function and space affordances //Pattern Recognition Letters. – 2019. – Т. 118. – С. 72-84.

8. Cesetti A. et al. A vision-based guidance system for UAV navigation and safe landing using natural landmarks //Journal of intelligent and robotic systems. – 2010. – Т. 57. – №. 1-4. – С. 233.

9. Mur-Artal R., Montiel J. M. M., Tardos J. D. ORB-SLAM: a versatile and accurate monocular SLAM system //IEEE transactions on robotics. – 2015. – Т. 31. – №. 5. – С. 1147-1163.

10. Klein G., Murray D. Parallel tracking and mapping for small AR workspaces //2007 6th IEEE and ACM international symposium on mixed and augmented reality. – IEEE, 2007. – С. 225-234.

11. Davison A. J. et al. MonoSLAM: Real-time single camera SLAM //IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence. – 2007. – Т. 29. – №. 6. – С. 1052-1067.

12. Bay H., Tuytelaars T., Van Gool L. Surf: Speeded up robust features //European conference on computer vision. – Springer, Berlin, Heidelberg, 2006. – С. 404-417.

13. Rublee E. et al. ORB: An efficient alternative to SIFT or SURF //2011 International conference on computer vision. – Ieee, 2011. – С. 2564-2571.

14. Strasdat H., Montiel J., Davison A. J. Scale drift-aware large scale monocular SLAM //Robotics: Science and Systems VI. – 2010. – Т. 2. – №. 3. – С. 7.

15. Engel J., Koltun V., Cremers D. Direct sparse odometry //IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence. – 2017. – Т. 40. – №. 3. – С. 611-625.

16. Bokovoy A., Muravyev K., Yakovlev K. Real-time visionbased depth reconstruction with NVIDIA jetson //2019 European Conference on Mobile Robots (ECMR). – IEEE, 2019. – С. 1-6.

17. Муравьев К.Ф., Боковой А.В. и Яковлев К.С. Оценка качества алгоритмов картирования и локализации на основе видеоданных в симуляционных средах // Завалишинские чтения’20: XV Международная конференция по электромеханике и робототехнике (СПб., 15-18 апреля 2020 г.): сб. докл. – СПб.: ГУАП, 2020.

18. Engel J., Schöps T., Cremers D. LSD-SLAM: Large-scale direct monocular SLAM //European conference on computer vision. – Springer, Cham, 2014. – С. 834-849.

19. Wirth S., Pellenz J. Exploration transform: A stable exploring algorithm for robots in rescue environments //2007 IEEE International Workshop on Safety, Security and Rescue Robotics. – IEEE, 2007. – С. 1-5.

20. Ristic B., Palmer J. Autonomous Exploration and Mapping with RFS Occupancy-Grid SLAM // Entropy. – 2018. – Т. 20. – №. 6. – С. 456.\

21. Fraundorfer F., Heng L., Honegger D., Lee G. H., Meier L., Tanskanen P. and Pollefeys M. Vision-based autonomous mapping and exploration using a quadrotor MAV //2012 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems. – IEEE, 2012. – С. 4557-4564.

22. Кузаков Д. Е., Дьяков М. С., Лаврентьев М. М. Поиск путей для группы автономных транспортных средств при исследовании неизвестной территории //Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Информационные технологии. – 2016. – Т. 14. – №. 2.

23. Андрейчук А.А., Яковлев К.С. Методы планирования траектории на плоскости с учетом геометрических ограничений // Известия РАН. Теория и системы управления, 2017, № 6, С. 125-140.

24. Quigley M. et al. ROS: an open-source Robot Operating System //ICRA workshop on open source software. – 2009. – Т. 3. – №. 3.2. – С. 5.

25. Labbé M., Michaud F. RTAB‐Map as an open‐source lidar and visual simultaneous localization and mapping library for large‐scale and long‐term online operation //Journal of Field Robotics. – 2019. – Т. 36. – №. 2. – С. 416-446.