Topological Exploration and On-line Terrain Classification for Hexapod Walking Robot
Topologický průzkum prostředí a on-line klasifikace terénu pro šestinohý kráčející robot
Authors
Supervisors
Reviewers
Editors
Other contributors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
České vysoké učení technické v Praze
Czech Technical University in Prague
Czech Technical University in Prague
Date
Files
Abstract
V této práci se zabýváme jednou ze stěžejních činností mobilních robotů - topologickou explorací v nestrukturovaném prostředí. Cílem práce je zjistit, zda proprioceptivní vnímání terénu může sloužit jakožto předmět topologické explorace. Navrhovaná metoda topologické explorace pro komerčního šestinohého kráčejícího robota využívá adaptivní styl chůze, on-line klasifikaci terénu a autonomní chování ve formě sledování zdi. Výsledné řešení je oveřeno pomocí série experimentů v uzavřeném prostředí.
Navržené řešení produkuje slibné výstupy a může být označeno za validní, byť výsledky nejsou bezchybné. Během exprimentů byla navíc pozorována závislost správnosti terénní klasifikace na rychlosti, se kterou se robot pohybuje. Robot jdoucí rychleji klasifikuje cca o 20 % přesněji.
Práce přináší nové poznatky v oblasti proprioceptivního vnímání, odlišnosti terénů a dále ukazuje na možnosti použitého robota, např. spolehlivé autonomní chování v neznámém prostředí.
In this project, we examine one of desired key skills of mobile robots - topological exploration in an unstructured rough environment. We aim to learn whether the proprioceptive sensing of terrain as the exploration subject is applicable. A novel method for an off-the-shelf six legged robot is proposed, which exploits the adaptive motion gait for rough terrain traversal, the on-line terrain classification, and autonomous behaviour in the form of wall-following. The designed method is extensively validated through series of indoor experiments. The proposed overall solution shows promising outcomes and proves to be plausible, albeit the results are not faultless. Moreover, the dependency of the terrain classification correctness on the robot's speed is uncovered. For example it has been found that the robot crawling faster classifies ca. 20 % more correctly. This thesis gains results that provide new insight into the field of proprioceptive sensing, terrain distinguishability and further exhibits the possibilities of the used robotic platforms, e.g., reliable autonomous behaviour in an unknown environment.
In this project, we examine one of desired key skills of mobile robots - topological exploration in an unstructured rough environment. We aim to learn whether the proprioceptive sensing of terrain as the exploration subject is applicable. A novel method for an off-the-shelf six legged robot is proposed, which exploits the adaptive motion gait for rough terrain traversal, the on-line terrain classification, and autonomous behaviour in the form of wall-following. The designed method is extensively validated through series of indoor experiments. The proposed overall solution shows promising outcomes and proves to be plausible, albeit the results are not faultless. Moreover, the dependency of the terrain classification correctness on the robot's speed is uncovered. For example it has been found that the robot crawling faster classifies ca. 20 % more correctly. This thesis gains results that provide new insight into the field of proprioceptive sensing, terrain distinguishability and further exhibits the possibilities of the used robotic platforms, e.g., reliable autonomous behaviour in an unknown environment.