Research on SLAM navigation of wheeled mobile robot based on ROS

[Buddies-as-you-know]

論文リンク

https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9230186

title: "Research on SLAM navigation of wheeled mobile robot based on ROS"

1. どんなもの？

• より良いマッピング効果を得てロボットのナビゲーションをするため
• 車輪付きの運動学的モデルと動的モデルを確立し移動ロボットのパラメータを調整
• slamのアルゴリズムを比較
• 改良したアルゴリズムでマッピング精度の検証
• GMappingアルゴリズムの改善

  2. 先行研究と比べてどこがすごいの？

• 屋内での位置特定における最大の課題の 1 つは、信号に対するノイズの比率が比較的高いこと[4]
• ヘクタースラムは、堅牢なスキャンマッチ 2D SLAM 手法と慣性センサー システムを組み合わせたナビゲーション技術ですが、ハードウェア要件が高いため、サービス ロボットには適していません[11]
• GMappingアルゴリズムの改善

3. 技術や手法の"キモ"はどこにある？

モデル化のために二輪駆動移動ロボットの運動学モデルと動力学モデルを導出しています。

\begin{equation*}\begin{bmatrix}\dot{x}\\ \dot{y}\\\dot{\theta}\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}\cos\theta&0\\\sin\theta&0\\0&1\end{bmatrix}\begin{bmatrix}v\\\omega\end{bmatrix} \tag{3}\end{equation*}

• GMappingアルゴリズムはループ検出がない
• GMappingアルゴリズムでは、スキャンデータ間の対応関係から位置姿勢の推定を行って
• しかし、スキャンデータ間のマッチングのみでは誤差が蓄積しやすく、ループを閉じた時にマップがずれるという問題があります。
• GMappingがフロントエンドでループ検出機能を持っていないため
• ループを検出機能をつけた。
• ループを検出し、制約を追加することで、グラフ最適化によって全体的に一貫性のあるマップとロボットの経路を取得できるようになります。

• 

4. どうやって有効だと検証した？

• 実際の室内環境において、改良前のGMappingと改良後のGMappingを用いてマッピングを行い、マップの精度を比較しています。

• 改良前のマップでは、椅子周辺の輪郭が不明確でしたが、改良後は輪郭がはっきりと現れるようになりました。
• 移動ロボットによる自律ナビゲーション実験を行い、改良アルゴリズムで生成したマップを用いて目標位置まで正常に移動できることを確認しています。
• 複数の実験により、改良アルゴリズムではループ検出によるマップのずれが改善され、マッピング精度が向上したことを実証しています。

  5. 議論はあるか？

• ループ検出を入れると同時にアルゴリズムの複雑性や計算コストが増加する可能性やリアルタイム性の影響出る可能性がある
• なので大規模なマップには使うことができない

  6. 次に読むべき論文はあるか？

• GMapppingアルゴリズム

  7. わからない文字

• ループとは
• ループ検出とは、センサデータからすでに探索した場所を再び通過したことを検知する機能
• ループ検出があると、位置推定グラフに新しい制約を追加できるため、マップの最適化ができます。
• サブマップ：マップを部分的な区画に分割する手法

  7.論文に使えそうな表現（あれば）

  論文情報・リンク

• 著者，"タイトル，" ジャーナル名，voluem，no.，ページ，年

[Buddies-as-you-know]

環境:閉鎖された室内環境で実験が行われています。 センシング:2次元ライダー(レーザースキャナ)を使用して周囲の環境をセンシングしています。 特徴量:ライダーからのスキャンデータ間の対応付けにより位置姿勢の推定を行っています。 ナビゲーション:改良したGMappingアルゴリズムで生成したマップを用いて、移動ロボットの自律ナビゲーションを実現しています。 具体的には、まずライダーからのスキャンデータに基づきGMappingでマップ構築を行います。そして、rviz上で目標位置を指定することで、移動ロボットは自律的に経路計画と障害物回避を行って目標地点まで移動する、という一連のナビゲーションシステムを開発しています。

特徴量マッチングとマップ構築のアルゴリズムを中心に研究が進められているSLAM分野の典型的な研究事例だと言えます。