Gezgin robot sistemlerinde konumlandırma ve haritalama

Abstract

Bu tez çalışmasında gezgin robot sistemleri için konumlandırma iyileştirmesi ve haritalama uygulamaları gerçekleştirilmiştir. Yapılan ilk çalışmada IMU (ataletsel ölçüm birimi) özellikleri incelenerek kör konumlandırma sistemlerine sahip gezgin yer robotları üzerindeki etkileri tespit edilmiş ve başarılı bir şekilde kör konumlandırma sistemlerinde iyileştirici etken olarak uygulanmıştır. Daha sonra bu sistem üzerinde parçacık filtresi uygulanarak sistem üzerindeki etkileri incelenmiş fakat parçacık filtresinin çalışılan sistem düzeneği için uygun olmadığı çeşitli uygulamalar ile gözlemlenmiştir. Kör konumlandırma sistemi üzerinde yapılan iyileştirme çalışmalarından sonra bu iyileşmenin tek robotlu haritalama sistemlerine olan etkisi incelenmiş ve konumlandırma iyileştiğinden dolayı oluşturulan haritanın gerçek alan ile daha tutarlı hale geldiği çeşitli karşılaştırmalar ile ortaya konulmuştur. Ayrıca lazer algılayıcılarının ve kör konumlandırma sistemlerinin kullanıldığı haritalamada kör konumlandırma sistemlerinde zamanla artan bir hızla büyüyen hataların, oluşan harita üzerindeki etkileri uygulamalı olarak ortaya konulmuştur ve gerçek alan ile oluşturulan haritanın daha tutarlı bir hale getirilmesi için nasıl bir yöntem izlenmesi gerektiği konusunda önerilerde bulunulmuştur. Devam eden çalışmalarda ise kör konumlandırma sistemleri kullanılarak çeşitli yaklaşımlar ile yardımlaşmalı çok robotlu haritalama sistemleri üzerinde çalışmalar yapılmış ve çok robotlu haritalama sistemlerinin daha hızlı ve sistemde oluşan bozucu etkenlere karşı daha gürbüz olduğu uygulamalar ile ortaya konulmuştur.

In this thesis improvement in localization and mapping in mobile robot systems have been performed. In the first study, the characteristics of IMU (Inertial Measurement Unit) sensors have been analyzed and their effect on mobile robot systems that use odometry for localization has been investigated. Moreover, they have been successfully applied to the odometric localization systems. As a second study, particle filter is applied to the odometry localization system. However, the experiments show that for the experimental set-up available in the laboratory, in which the experiments were performed, the particle filter is not an applicable method for the subjected standalone odometry based localization. After the improvement in odometry based localization in mobile robot system with IMU sensor, improved odometry based localization is applied to the single robot mapping. It is shown that the map also becomes more consistent and more accurate because of the improvement in localization. Furthermore, the effect of cumulative error in odometry based localization is studied in laser sensor based mapping systems to investigate different mapping methods for improving the consistency of the maps. Following that odometry based cooperative multi-robot map building is performed with different algorithms. Experiments show that cooperative multi-robot map building needs less time to construct the consistent map and is more robust than single-robot map building.