Video 1. Postupak mapiranja (učenja).

Video 2. Postupak autonomne navigacije.

Sustav za autonomnu navigaciju robota

Razvoj računala, senzora za prikupljanje podataka i automatike, baš kao i pristupačnost i povoljnost takvih tehnologija sve više približava čovječanstvo ka cilju širokonamjenske primjene autonomnih vozila, gdje bi vozila imala sposobnost samostalnog upravljanja, bez interakcije s čovjekom. O tome svjedoči i projekt "Google Driverless Car" tvrtke Google, naime Googleovo autonomno vozilo uspješno prelazi tisuće kilometara bez ljudske interakcije (predavanje Sebastiana Thruna o Googleovom projektu). Korištenje takvih vozila u istraživanjama Marsa i Mjeseca, već je dobro uhodan posao. Upravo ovakve činjenice dovode do zaključka kako bi u budućnosti autonomna vozila mogla činiti neizostavni uređaj industrije i ljudske svakodnevnice, pa istraživanja i razvoj autonomnih vozila predstavlja jedno interesantno i perspektivno područje.

Sustav za autonomnu navigaciju robota produkt je diplomskog rada "Robusno praćenje značajki s primjenom u vizualnoj navigaciji". Prilikom izrade diplomskog rada provedeno je istraživanje, implementacija i konačno eksperimentiranje na robotskom vozilu CyCab. Sustav je namijenjen za autonomnu navigaciju robota u vanjskom okolišu, a kao senzor koristi se samo jedna kamera što je i eksperimentima pokazano dovoljno za ostvarivanje kvalitetne vizualne navigacije. Razvijen sustav moguće je ugraditi, u bilo koje vozilo koje posjeduje običnu perspektivnu kameru, pri čemu pogled kamere treba biti orijentiran u smjeru kretanja vozila. Autonoma navigacija se ostvaruje tehnikom poznatom pod imenom "nauči i ponovi". Naime, operater upravlja vozilom pri čemu sustav prikuplja informacije iz okoliša, te ih filtrira, mapira i pohranjuje u vizualnu memoriju. Nakon inicijalnog učenja puta, sustav treba biti u stanju autonomno upravljati vozilom na naučenom putu, bez interakcije s čovjekom. Sustav uspijeva uspješno upravljati vozilom čak i ako su nastupile manje izmjene okoliša, u odnosu na učen okoliš.

Razvoj

Istraživanje, implementacija i eksperimetiranje provedeno je tijekom istraživačkog staža na francuskom institutu INRIA ("Institut national de recherche en informatique et en automatique"), ogranak IRISA ("Institut de Recherche en Informatique et Systemes Aléatoires") unutar istraživačke grupe Lagadic. Arhitektura i dizajn sustava temelji se na provjerenim metodama, rezultatima i zaključcima postdoktorata Siniše Šegvića. Cilj je bio razvoj sličnog sustava, koristeći iste ili slične algoritme računalnog vida, uz korištenje popularne biblioteke računalnog vida OpenCV, te manje poznate biblioteke ViSP koju razvijaju kolege iz "Lagadic" grupe. Valja naglasiti kako je u razvoju sustava dijelom sudjelovala i kolegica Petra Bosilj, naime rezultati njenog diplomskog rada "Lokalizacija mobilnog robota u vizualnoj memoriji" kao i izvorni kod priložen diplomskom radu iskorišteni su za ostvarivanje inicijalne lokalizacije robota i pronalazak podudarnosti značajki.

Copyright 2012 Ante Trbojević