नक्शा बनाने के लिए रोबोट को क्या चाहिए?

फिर से, टॉड का ब्लॉग आपके साथ है, और आज हम आरओएस रोबोट के लिए ऑपरेटिंग सिस्टम के नेविगेशन स्टैक से अपना परिचय जारी रखेंगे। स्मरण करो कि पिछले लेख में नेविगेशन स्टैक का एक सामान्य विवरण दिया गया था, रोबोट पर इसके उपयोग के लिए आवश्यक आवश्यकताओं की पहचान की गई थी, रोबोट के आंदोलन को नियंत्रित करने, संवेदी ओडोमेट्री प्राप्त करने और सोनार डेटा के कार्यों पर विचार किया गया था। इस लेख में हम नेविगेशन स्टैक की सबसे "स्वादिष्ट" संभावनाओं के बारे में बात करेंगे: एक नक्शा बनाना और आंदोलन के प्रक्षेपवक्र की योजना बनाना, रोबोट के मार्ग में आने वाली बाधाओं को ध्यान में रखना। अन्य चीजों में कटौती के तहत, आपको अपार्टमेंट में टॉड रोबोट के नेविगेशन के साथ वीडियो मिलेंगे।

Kinect

रोबोट के साथ एक मानचित्र बनाने के लिए, आप या तो एक पेशेवर लेजर रेंजफाइंडर या कम महंगे गहराई वाले कैमरे का उपयोग कर सकते हैं: किनेक्ट या एएसयूएस एक्सियन। शायद आप में से प्रत्येक किन्सेक्ट के बारे में Xbox 360 के लिए गेम कंट्रोलर के रूप में जानता है, जो अपनी इंटरैक्टिव क्षमताओं का विस्तार कर रहा है, लेकिन हर कोई नहीं जानता कि यह किनेक्ट के लिए धन्यवाद था कि पेशेवर रोबोटिक्स बहुत अधिक सुलभ हो गए। जबकि एक एंट्री-लेवल लेजर रेंजफाइंडर की कीमत लगभग $ 1,000 है, एक Kinect को खरीदने पर आपको $ 150-200 का खर्च आएगा।

जैसा कि ऊपर चित्र से देखा जा सकता है, किनेक्ट कई प्रकार के सेंसर से लैस है, जो एक ही बार में रोबोटिक्स के क्षेत्र में कई कार्यों को हल करने के लिए उपयोगी हैं:

• 1280x1024 तक के रिज़ॉल्यूशन वाले वीजीए कैमरा का उपयोग टेलीप्रेज़ेंस सिस्टम, इनडोर नेविगेशन और वीडियो कॉल में किया जा सकता है।
• गहराई सेंसर से प्राप्त आंकड़ों के आधार पर, 2-डी और 3-डी मैप्स बनाए जाते हैं और स्वायत्त नेविगेशन के अन्य कार्यों का प्रदर्शन किया जाता है, और अगर रोबोट में मैनिप्युलेटर है, तो ऑब्जेक्ट खोजे जाते हैं और कैप्चर किए जाते हैं।
• 4 माइक्रोफोन की एक सरणी - ध्वनि स्रोतों के स्थानीयकरण के लिए (यह एक अलग लेख के लिए एक दिलचस्प विषय है)।

आरओएस में, संबंधित विषयों में कई प्रकार के संदेश प्रकाशित करके किन्नी के साथ संचार ओपननी_लंच पैकेज नोड के माध्यम से होता है। सबसे पहले, आपको निम्नलिखित विषयों पर ध्यान देना चाहिए:

• / कैमरा / आरजीबी / इमेज_ कलर - एक छवि के रूप में आरजीबी कैमरे का डेटा;
• / कैमरा / गहराई / छवि - एक छवि के रूप में गहराई संवेदक का डेटा;
• / कैमरा / गहराई / अंक - बिंदुओं के तीन आयामी बादल के रूप में गहराई संवेदक का डेटा।

नेविगेशन स्टैक में किनेक्ट का उपयोग करने के लिए नकली लेजर 2-डी रेंज फाइंडर डेटा में पॉइंट क्लाउड डेटा को परिवर्तित करने की आवश्यकता होती है, जिसका अर्थ है कि मूल बिंदु क्लाउड का एक क्षैतिज कट प्राप्त करना। इस समस्या को हल करने के लिए, हमने टर्टलबोट रोबोट के ढेर से पैकेज पॉइंटक्लाउड_टो_लेर्सस्कैन का उपयोग किया। यह वह है जो Kinect टच डेटा स्लाइस सेंसर_msgs / LaserScan संदेश प्रारूप में दिखता है।

हालांकि, महंगी लेजर रेंजफाइंडर की तुलना में Kinect के कुछ नुकसान हैं। रोबोट पर काइनेक्ट के स्थान पर निर्णय लेते समय, उन्हें सबसे पहले ध्यान में रखा जाना चाहिए। मुख्य नुकसानों में से एक बड़ा अंधा क्षेत्र (लगभग 50 सेमी) है। इस समस्या और कुछ चर्चाओं के बारे में पिछले लेख में एंबिकोंटूर की एक टिप्पणी के बाद, हमने काइनेट को रोबोट के पीछे लगाने का फैसला किया। यह मामले के अंदर मृत क्षेत्र के अधिकांश को "छिपाने" की अनुमति देता है।

इस प्रकार, इस स्तर पर, टॉड रोबोट पहले से ही नेविगेशन से संबंधित निम्नलिखित कार्य कर सकता है:

• गति पथ को ट्रैक करने के लिए ओडोमेट्री डेटा प्राप्त करते हैं;
• रैखिक और कोणीय वेग प्रारूप में रोबोट आंदोलन कमांड स्वीकार करते हैं;
• बिंदु बादल प्रारूप में संवेदी सोनार डेटा प्राप्त करते हैं;
• 2-डी लेजर रेंजफाइंडर प्रारूप में Kinect सेंसर डेटा प्राप्त करें।

ऐसी प्रणाली के आधार पर, उच्च स्तर के नेविगेशन कार्यों को हल किया जा सकता है। सबसे पहले, एसएलएएम (एक साथ स्थानीयकरण और मानचित्रण) को ऐसे कार्यों के लिए जिम्मेदार ठहराया जा सकता है। SLAM "चिकन और अंडे" की समस्या को हल करता है: एक तरफ, अंतरिक्ष में रोबोट के स्थान के एक विश्वसनीय अनुमान के लिए एक सटीक रूप से निर्मित नक्शे की आवश्यकता होती है, दूसरी ओर, मानचित्र निर्माण प्रक्रिया के लिए रोबोट के स्थान का अधिक सटीक अनुमान आवश्यक होता है। एक और समान रूप से महत्वपूर्ण नौवहन कार्य आंदोलन की गति की योजना बना रहा है।
आरओएस नेविगेशन स्टैक उच्च-स्तरीय नेविगेशन कार्यों को हल करने के लिए डिज़ाइन किए गए 3 मुख्य पैकेज प्रदान करता है:

• जीएमपी SLAM एल्गोरिथ्म, लेजर रेंजफाइंडर डेटा और ओडोमेट्री के आधार पर एक कमरे का नक्शा बनाता है;
• amcl एक मौजूदा नक्शे पर रोबोट का स्थान निर्धारित करता है;
• Move_base आपको नक्शे में किसी भी बिंदु पर बाधाओं को ध्यान में रखते हुए रोबोट को स्थानांतरित करने की अनुमति देता है।

अब चलो प्रत्येक पैकेज की विशेषताओं पर करीब से नज़र डालें।

gmapping

सबसे पहले, यह कहने योग्य है कि ROS में मानचित्र PGM प्रारूप में एक नियमित छवि फ़ाइल है, जहां प्रत्येक पिक्सेल हो सकता है:

• सफेद - अंतरिक्ष मुक्त है;
• काला - अंतरिक्ष एक बाधा द्वारा कब्जा कर लिया है;
• रोबोट द्वारा अभी तक ग्रे - स्पेस का पता नहीं लगाया गया है।

मानचित्रण के लिए gamping पैकेज के भाग के रूप में slam_gmapping नोड का उद्देश्य है। एकत्रित संवेदी डेटा के आधार पर पैकेज में प्रयुक्त SLAM एल्गोरिदम एक ग्रिड मैप बनाता है जिसमें प्रत्येक सेल को इसमें एक बाधा खोजने की एक निश्चित संभावना दी जाती है। प्रत्येक सेल की संभावना नए संवेदी डेटा आने के रूप में समायोजित की जाती है, और परिणामस्वरूप हमें मानचित्र का सबसे विश्वसनीय प्रतिनिधित्व मिलता है। सेंसर डेटा के रूप में, जीएमपी लेजर रेंजफाइंडर डेटा का उपयोग करता है, जिसका स्रोत टॉड रोबोट किनेक्ट और ओडोमीटर डेटा है।
नक्शा बनाने के लिए, कीबोर्ड या जॉयस्टिक से रोबोट को नियंत्रित करना आवश्यक है, कमरे में घूमें और परिणामस्वरूप नक्शे को एक फ़ाइल में सहेजें। बेहतर है कि बहुत जल्दी कमरे के चारों ओर न जाएं, जबकि उपयोग की जाने वाली रेंजफाइंडर की विशेषताओं को ध्यान में रखें। उदाहरण के लिए, Kinect के सामने एक अंधा क्षेत्र है, इसलिए एक नक्शा बनाते समय आपको दीवारों के बहुत पास नहीं जाना चाहिए।
हमने घर पर लड़ाई में गमपिंग पैकेज और टॉड रोबोट का परीक्षण किया, और यह वही आया है।

amcl

एमक्ले नोड एल्गोरिथ्म (एडेप्टिव मोंटे कार्लो लोकलाइज़ेशन) एक तैयार किए गए नक्शे के साथ काम करता है, उदाहरण के लिए, गैपिंग पैकेज का उपयोग करके बनाया गया। यह एल्गोरिथ्म मोंटे कार्लो विधि और कण फिल्टर के आधार पर रोबोट के स्थान के संभाव्य निर्धारण के लिए बनाया गया है।
टॉड रोबोट amcl नोड के इनपुट के रूप में लेजर रेंजफाइंडर और ओडोमीटर सेंसिंग डेटा का उपयोग करता है। शुरुआत के बाद, नोड रोबोट की प्रारंभिक स्थिति की प्रतीक्षा करता है। यह सुविधाजनक है, उदाहरण के लिए, जब गोदी से रोबोट शुरू करना। हालांकि, यदि प्रारंभिक स्थिति निर्दिष्ट नहीं है, तो मानचित्र समन्वय प्रणाली की शुरुआत में एक बिंदु उसे सौंपा जाता है।
जैसा कि आप नीचे दी गई तस्वीर में देख सकते हैं, नक्शा दीवारों और बाधाओं पर लाल डॉट्स के रूप में लेजर रेंजफाइंडर के वर्तमान डेटा को दिखाता है, और रोबोट खुद हरे रंग के तीर के एक बादल में है। ये तीर मौजूदा समय में रोबोट के संभावित पदों की सरणी को इंगित करते हैं, जो कि एमक्लो नोड द्वारा निर्मित होता है। जैसे-जैसे रोबोट मानचित्र पर घूमता है और नए संवेदी डेटा प्राप्त करता है, रोबोट की स्थिति की अनिश्चितता कम हो जाती है, और यह बादल छोटा हो जाता है।

अम्मल नोड में, आप एल्गोरिथ्म के कई पैरामीटर सेट कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, कणों की अधिकतम संख्या (कण) बढ़ने से रोबोट की स्थिति निर्धारित करने की सटीकता बढ़ जाती है, लेकिन साथ ही साथ सीपीयू पर लोड भी बढ़ जाता है।

move_base

आप कीबोर्ड से इसे नियंत्रित करके नक्शे के चारों ओर रोबोट को स्थानांतरित कर सकते हैं, लेकिन आरओएस नेविगेशन स्टैक पर उपलब्ध मूव_बेस पैकेज भी इसके स्वायत्त आंदोलन की अनुमति देता है। यह मानचित्र पर एक बिंदु सेट करने के लिए पर्याप्त है, और रोबोट स्वतंत्र रूप से लक्ष्य के लिए इष्टतम मार्ग बिछाएगा। कार्य के निष्पादन के दौरान, रोबोट अपने वर्तमान स्थान की रिपोर्ट करेगा, और यदि किसी कारण से लक्ष्य अनुपलब्ध है, तो यह सिस्टम को परेशान किए बिना इसे रद्द कर देगा।
वैश्विक मार्ग वर्तमान में ज्ञात बाधाओं को ध्यान में रखते हुए, लक्ष्य निर्धारित करने के तुरंत बाद बनाया गया है। लक्ष्य के लिए आगे बढ़ते हुए, वैश्विक मार्ग को खंडों - स्थानीय मार्गों में विभाजित किया गया है। प्रत्येक स्थानीय मार्ग को रोबोट के उपयुक्त रैखिक और कोणीय वेग को सेट करके आने वाले संवेदी डेटा को ध्यान में रखते हुए बनाया गया है।
लक्ष्य तक रोबोट की गति के मार्ग की प्रकृति दो घटकों द्वारा निर्धारित की जाती है:

• वैश्विक लागत मानचित्र (वैश्विक लागत मानचित्र) - आंदोलन का एक वैश्विक मार्ग बनाने के लिए;
• स्थानीय लागत मानचित्र (स्थानीय लागत मानचित्र) - आंदोलन के निकटतम स्थानीय मार्ग का निर्माण करने के लिए।

लागत मानचित्र वर्तमान मार्ग को सफलतापूर्वक पूरा करने के लिए आवश्यक नेविगेशन जानकारी प्रदान करते हैं। लागत मानचित्रों की कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइलों में, रोबोट के आयाम, मार्ग के साथ इसकी गति, खंडों की लंबाई, मार्ग को अद्यतन करने की आवृत्ति और बहुत कुछ निर्धारित हैं।


और यह वह जगह है जहां हम आरओएस नेविगेशन स्टैक से अपना परिचय समाप्त करते हैं। अगले पोस्ट में, हम टॉड को रूसी को समझने के लिए सिखाएंगे। हमारे ब्लॉग की सदस्यता लें - अद्यतित रहें