Fler och fler självgående fordon införs i samhället, varierar från självgående dammsugare till bilar som transporterar folk utan behov av mänsklig interaktion. I framtiden blir sådana fordon förmodligen mer vanliga. Av denna anledning är Högskolan i Halmstad intresserad av sätt att hur robotar kan lokalisera sig själva på olika sätt i en känd omgivning, denna teknologi är användbar för eventuella framtida kurser. I denna rapport beskrivs ett möjligt sätt för att programmera en robot tillverkat av Halmstad Högskola. För att bestämma robotens position i en känd omgivning använder roboten en laserscanner(LIDAR xv-11). Denna information av omgivningen behövs vid partikelfilters beräkningen. Partikelfiltret bestämmer robotens position med hjälp av iterativ closest point scanmatchning algoritmen. Programvaran kan ¨aven styra roboten genom att ange kommandon i ett användargränsnit. Samma användargränsnit används också för att konfigurera roboten samt att visa den aktuella robotpositionen i en karta. ; More and more self driving vehicles are introduced into the society, varying from autonomous vacuum cleaners to cars which drive people to their destinations without the need of human interaction. There will be probably even more such applications in the future. For this reason Halmstad University is interested in ways how robots can localize them selves in a known environment, this information is useful for possible future courses. This report describes one possible way to write the software needed to control robot movement and to determine the position of a robot on a known map. A laser scanner (LIDAR xv-11) is used by the robot to create a map of the environment. This map is passed on to a particle filter which compares the map with a reference map by using the iterative closest point scan matching algorithm. The software is able to control the robot by entering commands in a command shell. The same command shell is used to configure the robot and to retrieve the actual robot position on a map.


    Access

    Download


    Export, share and cite



    Title :

    Robot Navigation System : RONAS


    Contributors:

    Publication date :

    2016-01-01


    Type of media :

    Theses


    Type of material :

    Electronic Resource


    Language :

    English


    Classification :

    DDC:    629



    Autonomous coverage robot navigation system

    OZICK DANIEL N / OKERHOLM ANDREA M / MAMMEN JEFFREY W et al. | European Patent Office | 2015

    Free access

    Autonomous coverage robot navigation system

    OZICK DANIEL N / OKERHOLM ANDREA M / MAMMEN JEFFRY W et al. | European Patent Office | 2019

    Free access



    SMART NAVIGATION ROBOT

    CHEN YONG PING | European Patent Office | 2019

    Free access