This thesis describes all the necessary parts needed to build a complete system for autonomous indoor mapping in 3D. The robotic platform used is a two-wheeled Segway, operating in a planar environment. This, together with wheel odometers, an Inertial Measurement Unit (IMU), two Microsoft Kinects and a laptop comprise the backbone of the system, which can be divided into three parts: The localization and mapping part, which fundamentally is a SLAM (simultaneous localization and mapping) algorithm implemented using the registration technique Iterative Closest Point (ICP). Along with the map being in 3D, it also designed to handle the mapping of dynamic scenes, something absent from the standard SLAM design. The planning used by the system is twofold. First, the path planning - finding a path from the current position to a destination - and second, the target planning - determining where to go next given the current state of the map and the robot. The third part of the system is the control and collision systems, which while they have not received much focus, are very necessary for a fully autonomous system. Contributions made by this thesis include: The 3D map framework Octomap is extended to handle the mapping of dynamic scenes; A new method for target planning, based on image processing is presented; A calibration procedure for the robot is derived that gives a full six degree of freedom pose for each Kinect. Results show that our calibration procedure produces an accurate pose for each Kinect, which is crucial for a functioning system. The dynamic mapping is shown to outperform the standard occupancy grid in fundamental situations that arise when mapping dynamic scenes. Additionally, the results indicate that the target planning algorithm provides a fast and easy way to plan new target destinations. Finally, the entire system’s autonomous mapping capabilities are evaluated together, producing promising results. However, it also highlights some problems that limit the system’s performance such as the inaccuracy and short range of the Kinects or noise added and reinforced by the multiple subsystems / Detta exjobb beskriver delarna som krävs för att för bygga ett komplett system som autonomt kartlägger inomhusmiljöer i tre dimensioner. Robotplattformen är en Segway, som är kapabel att röra sig i ett plan. Segwayn, tillsammans med en tröghetssensor, två Microsoft Kinects och en bärbar dator utgör grunden till systemet, som kan delas i tre delar: En lokaliserings- och karteringsdel, som i grunden är en SLAM-algoritm (simultan lokalisering och kartläggning) baserad på registreringsmetoden Iterative Closest Point (ICP). Kartan som byggs upp är i tre dimensioner och ska dessutom hantera kartläggningen av dynamiska miljöer, något som orginalforumleringen av SLAM problemet inte klarar av. En automatisk planeringsdel, som består av två delar. Dels ruttplanering som går ut på att hitta en väg från sin nuvarande position till det valda målet och dels målplanering som innebär att välja ett mål att åka till givet den nuvarande kartan och robotens nuvarande position. Systemets tredje del är regler- och kollisionssystemen. Dessa system har inte varit i fokus i detta arbete, men de är ändå högst nödvändiga för att ett autonomt system skall fungera. Detta examensarbete bidrar med följande: Octomap, ett ramverk för kartläggningen i 3D, har utökats för att hantera kartläggningen av dynamiska miljöer; En ny metod för målplanering, baserad på bildbehandling läggs fram; En kalibreringsprocedur för roboten är framtagen som ger den fullständiga posen i förhållande till roboten för varje Kinect. Resultaten visar att vår kalibreringsprocedur ger en nogrann pose for för varje Kinect, vilket är avgörande för att systemet ska fungera. Metoden för kartläggningen av dynamiska miljöer visas prestera bra i grundläggande situationer som uppstår vid kartläggning av dynamiska miljöer. Vidare visas att målplaneringsalgoritmen ger ett snabbt och enkelt sätt att planera mål att åka till. Slutligen utvärderas hela systemets autonoma kartläggningsförmåga, som ger lovande resultat. Dock lyfter resultat även fram problem som begränsar systemets prestanda, till exempel Kinectens onoggranhet och korta räckvidd samt brus som läggs till och förstärks av de olika subsystemen.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:liu-97609 |
| Date | January 2013 |
| Creators | Fåk, Joel, Wilkinson, Tomas |
| Publisher | Linköpings universitet, Reglerteknik, Linköpings universitet, Tekniska högskolan, Linköpings universitet, Reglerteknik, Linköpings universitet, Tekniska högskolan |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0025 seconds