Navegación autónoma de un robot móvil usando técnicas probabilísticas de localización y mapeo basadas en métodos Monte Carlo secuenciales

Abstract

El presente trabajo de tesis consiste en el desarrollo e implementación de un robot móvil para tareas de navegación autónoma usando técnicas probabilísticas de localización y mapeo basadas en método de Monte Carlo secuenciales. Estas técnicas, que actualmente representan el estado del arte en la robótica móvil, son las que le permiten a un robot estimar tanto su configuración como el mapa de su entorno de navegación usando la data “ruidosa” de sus sensores y actuadores. De esta manera, estas técnicas le proveen al robot capacidades de navegación autónoma en el sentido que este en todo momento sabe dónde está “localización”, y es capaz de construir mapas de su entorno de navegación “mapeo”. Además de implementar los algoritmos de localización y mapeo usando métodos Monte Carlo secuenciales estándar, en la presente tesis también se ha propuesto algunas mejoras a estos algoritmos estándar con el fin de obtener mejores resultados tanto en la estimación de estado como en el tiempo de ejecución. Estas mejoras representan uno de los principales aportes de la presente tesis. Adicionalmente, también se ha implementado un sistema de planeamiento usando el algoritmo A*, con el fin de dotar al robot el nivel de cognición que le permitirán encontrar las trayectorias óptimas con el fin que este llegue a sus metas; y un sistema de control de movimiento basado en el controlador PID, con el fin que el robot sea capaz de seguir las trayectorias planificadas. Estos cuatro componentes son los que hacen que nuestro robot sea autónomo, y por tal, sea capaz de desarrollar tareas al más alto nivel. Como resultado de este trabajo se tiene el primer robot móvil en nuestro país con la capacidad de desarrollar tareas de navegación autónoma al más alto nivel usando las técnicas del estado del arte del campo de la robótica móvil. Este robot, bautizado como “R2D2-00: El Robot Autónomo”, representa el punto de partida en la construcción de robots móviles cada vez más avanzados en nuestro país

The present work consists in the development and implementation of a mobile robot for autonomous navigation tasks using probabilistic techniques of localization and mapping based on sequential Monte Carlo methods. These techniques, which currently represent the state-of-the-art, allow a robot to estimate both its configuration and the map of its environment using the noisy measurements of its sensors. Thus, these techniques provide our robot with autonomous navigation capabilities, in the sense that, the robot at any time knows where it is “localization”, and is able to construct a map of its environment “mapping”. In addition to the implementation of the localization and mapping algorithms using standard Monte Carlo techniques, in the present work it has also been suggested some improvements to these standard algorithms in order to get better estimation results as well as reduced execution times. These improvements are one of the main contributions of the present work. Additionally, it has also been implemented a planning component using the A* algorithm, in order that the robot will be able to find the optimal paths to reach its goals; and a motion control component based on the well-know PID controller so that the robot will be able to follow the path previously defined by its planning component. These four components allow our robot to be considered as autonomous, and able to do tasks at the highest levels. As a result of the present work, it has been developed the first mobile robot in my country, Peru, with the capacity to do autonomous navigation tasks at the highest level using the state-of-the-art techniques of the field of mobile robotics. This robot, named “R2D2: The Peruvian Autonomous Robot”, represents the point of departure in the development of more advanced mobile robots in my country.