Senzorická fúze pro lokalizaci objektů v obtížných podmínkách mobilním robotem

Abstract

Cílem projektu je navrhnout komponentu robotického systému pro vyhledávání zraněných při průmyslových a přírodních katastrofách. Hlavním problémem při vyhledávání objektů a jejich lokalizaci je neschopnost běžných senzorů fungovat spolehlivě při nepříznivých okolních podmínkách. V této práci je prezentován systém, který je navržen pro vyhledávání mobilních telefonů a úniku plynu v podmínkách, kde standardní senzory selhávají. Senzorická data z robotické platformy jsou využita ve spojení s pozicí robota za účelem odhadu pozice hledaného objektu v několika různých prostředích, za použití dvou různých metod. Mapa detekovaných objektů a multilaterační systémy jsou popsány ve větších detailech a následně oba implementovány. Systém je následně implementován na systému pozemních robotů pro účely mezinárodní soutěže DARPA SubT Challange. Byl následně využit v nepříznivém prostředí opuštěné atomové elektrárny kde se osvědčil a zajistil teamu CTU-CRAS-NORLAB třetí místo.

The goal of the project is to design a component of a robotic system for search of survivors of industrial or natural disasters. The main problem during a search for objects and their localisation is an inability of common sensors to work reliably in adverse condition. This work presents a system that is designed for search of mobile phones and gas leaks in conditions where standard sensors fail to deliver proper measurements. Sensoric data from the robotic platform are used in conjunction with the position of the robot to estimate the location of the sought after objects in several different environments with the use of two different methods. Map of detected objects and multilateration systems are described in greater detail and later implemented. The pipeline is then implemented into a robotic system for the purpose of international DARPA SubT Challange competition. It was used in adverse conditions of an abandoned nuclear power plant where it proved itself and got the third place to CTU-CRAS-NORLAB team.