3D-оценка абсолютного положения робота –уборщика лестниц с использованием геометрии лестницы и минимальных недорогих датчиков

Благодаря своим способностям менять форму робот sTetris может подниматься по лестнице, выполняя уборку. Общая работа системы робота sTetris зависит от данных локализации и позиционирования, которые необходимы для автономной навигации по многоэтажным помещениям. Мобильные роботы, предназначенные для работы внутри помещений, обычно полагаются на внешние системы для получения информации о локализации. К сожалению, часто требуется дополнительная аппаратная фиксация или изменения рабочей среды в помещении для достижения точного трехмерного (3D) положения и ориентации (позы) для успешной работы мобильной платформы. Тем не менее робота можно локализовать на лестнице, используя информацию о геометрических размерах лестницы, которая известна заранее. В данной статье показано, как известная геометрия лестниц и измерения минимального количества датчиков могут быть использованы для создания трехмерного позицирования робота. Эксперименты, проведенные на реальном роботе в аутентичном помещении, успешно демонстрируют эффективность предложенного подхода.

1. Ilyas M., Cho K., Baeg S.H., Park S. (2015) Drift reduction in IMU-only pedestrian navigation system in unstructured environment. 2015 10th Asian Control Conference: Emerging Control Techniques for a Sustainable World, ASCC 2015.

2. George M.B.K.W. (1988) A Navigation Control System for an Autonomous Mobile Robot. Robotics and Factories of the Future ’87. Springer, pp. 678–686.

3. Da Mota F.A.X., Rocha M.X., Rodrigues J.J.P.C., De Albuquerque V.H.C., De Alexandria A.R. (2018) Localization and navigation for autonomous mobile robots using petri nets in indoor environments. IEEE Access, 6, 31665–31676.

4. Burgard W., Fox D., Hennig D. (1996) Estimating the absolute position of a mobile robot using position probability grids. Proceedings of the Thirteenth National Conference on Artificial Intelligence, pp. 1–15.

5. Goel P., Roumeliotis S.I., Sukhatme G.S. (1999) Robust localization using relative and absolute position estimates. 1999 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, vol. 2, pp. 1134–1140.

6. Gorostiza E.M., Galilea J.L.L., Meca F.J.M., Monzú D.S., Zapata F.E., Puerto L.P. (2011) Infrared sensor system for mobile-robot positioning in intelligent spaces. Sensors, 11, 5416–5438.

7. Borenstein J., Everett H.R., Feng L., Wehe D. (1997) Mobile robot positioning: Sensors and techniques. Journal of Robotics and Systems, 14, 231–249.

8. Alatise M.B., Hancke G.P. (2017) Pose estimation of a mobile robot based on fusion of IMU data and vision data using an extended Kalman filter. Sensors (Switzerland), 17.

9. Cho B.S., Moon W., Seo W.J., Baek K.R. (2011) A dead reckoning localization system for mobile robots using inertial sensors and wheel revolution encoding. Journal of Mechanical Science and Technology, no. 25, 2907–2917.

10. North E., Georgy J., Tarbouchi M., Iqbal U., Noureldin A. (2009) Enhanced mobile robot outdoor localization using INS/GPS integration. Proceedings of the 2009 International Conference on Computer Engineering and Systems, pp. 127–132.

11. Hammouche M., Sakhi S., Belhocine M., Elourdi A., Bouaziz S. (2016) A Fuzzy Controller for GPS/ INS/Odom Integrated Navigation System. Proceedings of the 13th International Conference on Informatics in Control, Automation and Robotics, pp. 390–397.

12. Biswas J., Veloso M. (2010) WiFi localization and navigation for autonomous indoor mobile robots. 2010 IEEE International Conference on Robotics and Automation, pp. 4379–4384.

13. Lim J., Lee S., Tewolde G., Kwon J. (2015) Indoor localization and navigation for a mobile robot equipped with rotating ultrasonic sensors using a smartphone as the robot’s brain. IEEE International Conference on Electro Information Technology, vol. 2015–June, pp. 621–625.

14. Xu D., Han L., Tan M., Li Y.F. Ceiling-based visual positioning for an indoor mobile robot with monocular vision. IEEE Transactions on Industrial Electronics 2009, 56, 1617–1628.

15. Lee T.J., Kim C.H., Cho D.I.D. A Monocular Vision Sensor-Based Efficient SLAM Method for Indoor Service Robots. IEEE Transactions on Industrial Electronics 2019, 66, pp. 318–328.

16. Park S., Hashimoto S. Autonomous navigation system for mobile robot using randomly distributed passive RFID tags. IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences 2010, E93–A, pp. 711–719.

17. Falsi C., Dardari D., Mucchi L., Win M.Z. (2006) Time of arrival estimation for UWB localizers in realistic environments. EURASIP Journal on Applied Signal Processing 2006, pp. 1–13.

18. Tedeschi A., Calcaterra S., Benedetto F. Ultrasonic Radar system (URAS): Arduino and virtual reality for a light-free mapping of indoor environments. IEEE Sensors Journal 2017, 17, 4595–4604.

19. Ilyas M., Yuyao S., Mohan R.E., Devarassu M., Kalimuthu M. (2018) Design of sTetro: A Modular, Reconfigurable, and Autonomous Staircase Cleaning Robot.

20. Tetris game. https://en.wikipedia.org/ (Accessed on 2 Feb. 2023).

21. Hayat A.A., Yi L., Kalimuthu M., Elara M., Wood K.L. (2022) Reconfigurable robotic system design with application to cleaning and maintenance. Journal of Mechanical Design, 144, 063305.