Prepoznava in lokalizacija objektov iz podatkov dvodimenzionalnega laserskega skenerja

SIMONIČ, GAŠPER (author), Mihelj, Matjaž (mentor), Diepold, Klaus (co-mentor)

Današnji svet si težko predstavljamo brez robotov. Roboti se pojavljajo skorajda povsod in nam lajšajo marsikatero opravilo pa najsi bodi to v skladišču ali v vesolju. Mnogo teh opravil zahteva da se robot odloča avtonomno v najkrajšem možnem času. Zato da se robot zna pravilno odločiti pa je po navadi potreben kompleksen sistem senzorjev, aktuatorjev ter seveda programske opreme, ki tudi sprejme končno odločitev. Programska oprema mora biti sposobna sprejeti informacije iz senzorjev, to informacijo ustrezno obdelati in na podlagi rezultatov obdelave tudi sprejeti odločitev o ustreznem odzivu. Ker meritve senzorjev vedno vsebujejo tudi določene napake, ki so največkrat posledica šuma, jih mora programska oprema tudi ustrezno obdelati in tako minimizirati napake ali pa se napak vsaj zavedati in tako preprečiti sprejem napačne odločitve na podlagi napačne meritve. Seveda mora programska oprema meritve tudi ustrezno ovrednotiti. Eno izmed področij, kjer je potrebna čim večja avtonomija robotov, je navigacija mobilnih robotov. Avtonomna navigacija v statičnih okoljih je že dodobra raziskana, isto pa ne velja za navigacijo v dinamičnih okoljih, kjer se razmere ves čas spreminjajo. Veliko znanstvenikov in podjetij v zadnjih letih posveča velike količine denarja in časa razvoju navigacije v dinamičnih okoljih. To se dogaja predvsem na področju razvoja pametnih avtomobilov. Vendar razvoj ni omejen le na pametne avtomobile, v zadnjih letih se razvoj dogaja tudi na področju mobilne robotike v industriji. Čeprav so industrijska območja manj dinamična kot avtoceste, so še vedno dinamična in v primeru neupoštevanja le-tega dejstva lahko hitro pride do gospodarske škode ali tudi človeških žrtev. Navigacija v dinamičnem okolju pa ni le izogibanje trkom, temveč vključuje tudi dinamično določanje ciljev. Primer takšnega dinamičnega cilja je navigacija mobilnih robotov v avtomobilski industriji. V avtomobilski industriji se za logistiko v samih tovarnah uporablja posebne vozičke na štirih rotirajočih se kolesih. Tak voziček je potem potrebno prepeljati na ustrezno mesto v tovarni. Ena izmed možnih rešitev tega problema je uporaba mobilnih robotov, ki se zapeljejo pod voziček, ga naložijo in odpeljejo na predvideno mesto, kjer ga nato odložijo in nalogo ponovijo z drugim vozičkom. Da lahko mobilni robot opravi to nalogo pa mora najprej locirati voziček in določiti optimalno točko za nalaganje vozička. Ta točka mora biti določena čimbolj natančno, da ne pride do trka z robotom. To magistrsko delo predstavi enega izmed možnih pristopov k razpoznavi vozička in določitvi središča in orientacije vozička, tako imenovani lokalizaciji. Čeprav se za naloge razpoznave po navadi uporablja kamere in strojni vid, je cilj te naloge dokazati, da se da to nalogo rešiti tudi le z uporabo dvodimenzionalnega laserskega skenerja. Razvita rešitev je sestavljena iz štirih delov; zajema podatkov iz senzorja, obdelave podatkov, razpoznave objekta (vozička) in lokalizacije le-tega objekta. Pri zajemu podatkov program pridobi podatke iz laserskega skenerja v obliki niza razdalj do objektov v okolici. Ker zajeti podatki vedno vsebujejo napake, program najprej obdela prejete podatke in odstrani čim več nepravilnosti. Obdelane podatke nato na podlagi določenih parametrov razgradimo oz. segmentiramo na posamezne segmente. Ti parametri so, na primer, lahko razdalja med posameznimi meritvami, kot med posameznimi meritvami ali intenziteta posameznih meritev. Algoritem nato za vsak segment preveri ali ustreza določeni mejni vrednosti. Ta določena vrednost je lahko, na primer, velikost segmenta. Če laserski skener vidi le kolesa vozička, potem posamezni segmenti ne smejo biti večji od koles. V nasprotnem primeru tak segment ni kolo vozička in je lahko zavržen. Ko imamo na voljo segmente, ki bi lahko predstavljali kolesa iskanega vozička, lahko poizkusimo z razpoznavo objektov. Razpoznava objektov je povsem odvisna od oblike iskanega predmeta. Pri treh danih segmentih lahko sklepamo, da predstavljajo iskani voziček, če ti segmenti tvorijo pravokotni trikotnik z ustreznimi medsebojnimi razdaljami. Če trije segmenti tvorijo pravilno obliko, potem lahko predstavljajo iskani voziček. Našo prepričanost v to, da res sestavljajo voziček lahko še izboljšamo, če najdemo še četrti segment, ki predstavlja še četrto kolo. Da se še dodatno prepričamo lahko uporabimo še en način razpoznave in sicer, da poiščemo pravokotnik, ki vsebuje vse segmente in ima hkrati najmanjšo možno površino. Če so stranice takega pravokotnika nato dovolj podobne stranicam vozička, potem lahko z veliko gotovostjo sklepamo, da dani segmenti tvorijo voziček. Na podlagi segmentov lahko nato z uporabo geometrije določimo pozicijo in orientacijo vozička. S tem je določen tudi cilj za navigacijo robota. To magistrsko delo poleg tega, da dokaže, da je prepoznava objektov z uporabo laserskega skenerja mogoča, tudi predstavi enega izmed možnih načinov, kako to narediti in hkrati predstavi rezultate uporabe take metode za razpoznavo in lokalizacijo vozička.

• Language: English
• Keywords: razpoznava, lokalizacija, laser, skener, robotika
• Work type: Master's thesis/paper
• Organization: FE - Faculty of Electrical Engineering
• Year: 2017
• PID: 20.500.12556/RUL-97241
• Publication date in RUL: 23.10.2017

Secondary language

• Language: Slovenian
• Title: Recognition and localization of objects from two-dimensional laser scanner data

Abstract

This work proposes a method that uses 2-D laser-scanner data to enable an Autonomous Mobile Robot to recognise a dolly and estimate the pose of the dolly so that the robot can drive underneath it. The method developed can be described by data capturing, data processing, object recognition and localization. The data captured is provided as an array of distance measurements from the scanner to the objects. These measurements are then ltered and grouped into segments which are then processed. After that these segments are used in object recognition which tries to construct the searched object from them. If an object is recognised then its position and orientation is estimated which can then be used in navigation of the robot.

• Keywords: recognition, localization, laser-scanner, robotics