ROS ortamında görsel ve LiDAR tabanlı bilgiler kullanarak otonom mobil platform geliştirilmesi

Abstract

Otonom araçlar, amaçlanan işlemleri gerçekleştirmek için mekanik, bilgisayar ve elektrik disiplinlerinin bir araya getirilmesini kapsar. Karmaşık yapıları nedeniyle TurtleBot, ROSbot ve AZIMUT dahil olmak üzere çeşitli açık kaynaklı otonom robot platformları, eğitim ve araştırma amaçları için özel olarak tasarlanmıştır. Bu tez; araştırma amaçları için pahalı otonom robotlara göre uygun fiyatlı, kabul edilebilir performans özellikleri sağlayan bir alternatif geliştirmeyi amaçlamaktadır. Eşzamanlı Konumlama ve Haritalama (SLAM) süreci, eşzamanlı olarak platformun pozunu tahmin ederken sensör verilerinin toplanması ve bir harita oluşturması olarak tanımlanır. Ek olarak; otonom sistem, navigasyon için bir hareket planlama yaklaşımını gerektirir. Bu tez çalışmasında, düşük maliyetli bir mobil robot platformu tasarlanmış ve önceden oluşturulmuş bir harita üzerinden engellerden kaçınarak navigasyon gerçekleştirilmiştir. Navigasyon sistemi, Robot İşletim Sistemi (ROS) ortamında odometri için Hector SLAM ile Navigasyon Yığını'na (Navigation Stack) bir harita eklemek için RTAB-Map paketini kullanır. Ayrıca, Zamanlı Elastik Bant (TEB) yerel planlayıcısı (local planner) ve ROS küresel planlayıcısı (global planner) uygulanarak robotun verimli ve güvenli yollar oluşturması sağlandı. Robot platformu tanıtıldıktan sonra, bir dizi deneye dayalı olarak sınırlamaları tartışıldı. Robot, önceden var olan bir haritada başarılı bir şekilde gezinerek yol boyunca engellerden kaçınmayı gerçekleştirdi.

Autonomous vehicles require the integration of mechanical, computer, and electrical disciplines to achieve their intended operations. Due to their complex nature, several open-source autonomous robot platforms, including TurtleBot, ROSbot, and AZIMUT, have been specifically designed for educational and research purposes. This thesis aims to develop an affordable alternative to expensive autonomous robots for research purposes that ensure acceptable performance characteristics. The Simultaneous Localization and Mapping process is defined as gathering sensor data and creating a map while simultaneously estimating the pose of the platform. In addition, the autonomous system requires a motion-planning approach for navigation. In this thesis study, a low-cost mobile robot platform was designed, and navigation through a pre-built map while avoiding obstacles was performed. The navigation system utilizes the RTAB-Map package to incorporate a map into the navigation stack with Hector SLAM for odometry on Robot Operating System (ROS) environment. Furthermore, the Timed Elastic Band (TEB) local planner and the ROS global planner were applied, ensuring the robot's generation of efficient and safe paths. After introducing the robot platform, its limitations were discussed based on a series of experiments. The robot successfully navigated through a pre-existing map, performing obstacle avoidance along the way.