Algoritmy mapování neznámém prostředí pro mobilního robota TurtleBot3

Abstract

Hlavním cílem této diplomové práce je vyzkoumat, implementovat, otesto-vat a porovnat alespoň 3 algoritmy mapování v neznámém prostředí pro robota Turtle-bot3. Algoritmy musí zajistit autonomní mapování. Teoretická část této práce je věno-vaná popisu třech zvolených algoritmů a popisu pomocných toolboxů. Praktická část této práce popisuje vyvinutý program, implementující zvolené metody mapování a testování zvolených algoritmů mapování. Tyto algoritmy jsou: naive frontier detection method, Yamauchi’s frontier detection method, fast frotnrier detection method. Tyto algoritmy hledají na neznámé nebo částečně známé mapě cíle pro pomocné toolboxy, které řídí rob-ota, aby se dostal do cíle. Zatímco jede, robot postupně objevuje a mapuje nové neznámé části mapy. Algoritmy byly vyvinuté v programovacím jazyce Python. Pomocné toolboxy jsou: Actionlib, slam_toolbox, tf2. Algoritmy byly otestované v simulačním prostředí ve dvou mapách a také v reálné testovací místnosti s překážkami. Hlavním nástrojem, který zajišťuje spolupráci algoritmů a toolboxů, je ROS.

The main goal of this master thesis is to research, implement, test and compare at least three algorithms for autonomous navigation in unknown environment for Turtlebot3 robot. The algorithms should ensure autonomous navigation. Theoretical part of this thesis describes chosen algorithms and helping toolboxes, their mathematical essence and common problems obstructing their correct work. Practical part of this thesis describes the developed software for implementation of chosen algorithms and the testing of chosen algorithms. The chosen algorithms are: naive frontier detection method, Yamauchi’s frontier detection method and fast frontier detection method. Those algorithms search the map and provide the goals on unknown or partially known map for helping toolboxes to move the robot to desired positions. While moving, the robot gradually discovers new unknown areas on the map. Algorithms were developed in python language. Toolboxes that move the robot to the desired location are Actionlib, slam_toolbox, tf2. Algorithms were tested in the simulation environment on two maps and in real room with obstacles. The main tool for making these algorithms and toolboxes work together to autonomously map unknown environment is ROS.