Adam Schmidt - efs.wup.poznan.pl

„Uogólniony, wielorobotowy schemat rozszerzonego, wizyjnego
systemu równoczesnej lokalizacji i budowy mapy”
Adam Schmidt
Stypendysta projektu pt. „Wsparcie stypendialne dla doktorantów na kierunkach uznanych za
strategiczne z punktu widzenia rozwoju Wielkopolski”, Poddziałanie 8.2.2 Programu
Operacyjnego Kapitał Ludzki
Głównym celem pracy doktorskiej jest opracowanie i implementacja uogólnionego
systemu umożliwiającego grupie współpracujących ze sobą, heterogenicznych robotów
równoczesną budowę mapy nieznanego otoczenia oraz śledzenie swojego położenia w
środowisku na podstawie informacji wizyjnej (ang. visual simultaneous localization and
mapping – VSLAM). Jest to zadanie szczególnie istotne z punktu widzenia robotyki, gdyż
zdolność do pracy w nieznanym środowisku jest jednym z podstawowych wymogów
autonomicznego działania robotów.
Proponowany system umożliwia określanie stanu (tzn. położenia jego elementów)
dynamicznego środowiska składającego się z:
• robotów mobilnych wyposażonych w kamery,
• statycznych kamer umieszczonych w środowisku,
• sztucznych znaczników umieszczonych w środowisku i na robotach,
• naturalnych punktów charakterystycznych otoczenia.
Rysunek 1 Schemat środowiska pracy robotów: roboty, znaczniki, mapy, cechy punktowe, kamery
Praca doktorska współfinansowana ze środków Unii Europejskiej w ramach
Europejskiego Funduszu Społecznego
Aktualny stan środowiska jest szacowany na podstawie różnorodnych pomiarów
obejmujących m.in.:
• obserwacje cech punktowych i znaczników za pomocą kamer umieszczonych na
robocie,
• obserwacje poruszających się robotów poprzez kamery umieszczone w środowisku
oraz na innych robotach,
• bezpośrednie pomiary stanu robotów.
W ramach rozprawy doktorskiej zostaną także przedstawione następujące oryginalne
rozwiązania zwiększające skuteczność działania systemu VSLAM:
• nowe modele przewidywania ruchu robota uwzględniające informacje o oczekiwanej
trajektorii
i
umożliwiające
wykorzystanie
dodatkowych
sensorów
(np.
akcelerometrów),
• hierarchiczna struktura lokalnych map oraz uproszczona reprezentacja cech
punktów zwiększające spójność modelu środowiska,
• zoptymalizowane detektory i deskryptory cech punktowych umożliwiające szybsze
wykrywanie i dopasowywanie charakterystycznych elementów środowiska na
obrazie.
Rysunek 2 Robot mobilny WiFiBOT Lab V3 wykorzystywany w badaniach (autor zdjęcia: Adam
Schmidt)
Praca doktorska współfinansowana ze środków Unii Europejskiej w ramach
Europejskiego Funduszu Społecznego
Zaprezentowane w rozprawie doktorskiej rozwiązania umożliwią autonomiczne
działanie grupy robotów mobilnych poruszających się w początkowo nieznanym terenie.
Dodatkowo system zakłada możliwość integracji z istniejącą infrastrukturą: pasywną oznakowaniem terenu znacznikami oraz aktywną: systemem kamer monitoringu. Wraz z
rosnącą dostępnością tanich robotów mobilnych pozwala to na zaproponowanie szeregu
innowacyjnych możliwości wdrożenia.
Podstawowym zastosowaniem rezultatów pracy doktorskiej będzie możliwość
zwiększenia skuteczności systemów wizyjnego nadzoru dużych przestrzeni takich jak
lotniska, stadiony, tereny imprez plenerowych. Istniejące systemy składają się z kamer
obserwujących szczególnie ważne fragmenty monitorowanego terenu. Wraz ze wzrostem
powierzchni obiektu rośnie liczba potrzebnych kamer oraz złożoność analizy zbieranych
danych. Ponadto, wykorzystanie statycznych kamer wiąże się z powstawaniem „ślepych
punktów”
nieobjętych
monitoringiem.
Rozszerzenie
systemu
nadzoru
o
zespół
autonomicznych robotów patrolujących teren znacznie zwiększy jego możliwości.
Proponowany system pozwoli również na wykorzystanie robotów do zadań, których
wykonywanie przez ludzi jest utrudnione bądź niebezpieczne. Dotyczy to szczególnie
eksploracji terenów skażonych, zawalonych budynków oraz monitoringu systemów wentylacji
lub kanalizacji.
Opracowane rozwiązania mogą być także wykorzystane w służbie zdrowia.
Wyposażenie wózków inwalidzkich oraz chodzików w tanie, dostępne na rynku kamery oraz
integracja systemu z istniejącą infrastrukturą monitoringu w szpitalach pozwoli na
zwiększenie bezpieczeństwa pacjentów i łatwiejszy monitoring ich aktywności.
Praca doktorska współfinansowana ze środków Unii Europejskiej w ramach
Europejskiego Funduszu Społecznego