LOCALIZAÇÃO E MAPEAMENTO EM TEMPO REAL UTILIZANDO ROBÔ SIMULADO NO MICROSOFT® ROBOTICS DEVELOPER...

CENTRO TÉCNICO AEROESPACIALINSTITUTO TECNOLÓGICO DE AERONÁUTICA

DIVISÃO DE ENGENHARIA ELETRÔNICADEPARTAMENTO DE SISTEMAS DE CONTROLE

LOCALIZAÇÃO E MAPEAMENTO EM TEMPOREAL UTILIZANDO ROBÔ SIMULADO NO

MICROSOFT® ROBOTICS DEVELOPER STUDIO

Wilian França CostaOrientador: Prof. Dr. Jackson Paul Matsuura

Co-orientador: Prof. Dr. Alexandre da Silva Simões

São José dos Campos, 23 de dezembro de 2009São José dos Campos, 23 de dezembro de 2009

Introdução

Introdução (1/3)Objetivo Metodologia (3)MRDS (4)SLAM (11)Scan Matching (13)Solução Proposta (7)Resultados (15)Conclusão (2)Trabalhos Futuros (3).

● Para que um robô móvel seja considerado autônomo, ele deve possuir a capacidade de navegar com segurança em um ambiente desconhecido evitando obstáculos (BAILEY, 2002, p. 2).

● Usualmente o robô monta sua base de conhecimento através da construção progressiva de um mapa utilizando os dados de seus sensores (GUTMANN; KONOLIGE, 1999; HOWARD, 2004).

Motivação● Localização e Mapeamento Simultâneo

(SLAM).● Desafio constante em robótica móvel.● Diversas abordagens, sendo que as

mais comuns utilizam métodos estocásticos (HAHNEL et al., 2003), iterativos (LU; MILIOS, 1994) e combinações entre eles (BIBER; STRASSER, 2006).

Motivação● Exemplo de sucesso: robô Stanley

desenvolvido pela equipe do Dr. Sebastian Thrun e que ganhou o desafio DARPA em 2005 (THRUN et al., 2006).

(a) Ilustração do sensor laser: o sensor é inclinado para escanear o terreno enquanto o robô se movimenta. O robô possui 5 sensores montados em ângulos diferentes. (b) Cada scanner monta uma representação 3D em nuvem-de-pontos para identificar obstáculos.Fonte:(THRUN et al., 2006).

Objetivo

Introdução (3)ObjetivoMetodologia (3)MRDS (n)SLAM (1/n)Scan Matching (n)Solução Proposta (n)Resultados (n)ConclusãoTrabalhos Futuros.

Desenvolvimento e implementação de um algoritmo para a estimação e correção da posição do robô permitindo a construção em tempo real do mapa do ambiente explorado em condições na qual a leitura odométrica apresenta imperfeições (ruídos, deslizamentos, etc.).

Metodologia● Para verificação da solução proposta

foram utilizados 5 (cinco) ambientes estruturados (ambientes que podem ser descritos por primitivas geométricas) e estáticos (sem pessoas ou objetos móveis).

● Foram efetuados um total de dez execuções, uma para cada algoritmo em teste no ambiente.

Introdução (3)Objetivo Metodologia (1/3)MRDS (4)SLAM (11)Scan Matching (13)Solução Proposta (7)Resultados (15)Conclusão (2)Trabalhos Futuros (3).

Metodologia● Em cada experimento, os mapas

internos do robô são construídos utilizando os dados fornecidos pelos sensores aplicados aos algoritmos em teste.

● Ambientes de teste, sensores e robô simulados no MRDS.

Metodologia● Os algoritmos são avaliados com

relação ao mapa e posição real (ground truth).

● São apurados os índices de desempenho propostos:● Erro Absoluto de Posição (EAA);● Erro Absoluto Angular (EAA).● Teste Kolmogorov-Smirnov (KS).

MICROSOFT® ROBOTICS DEVELOPER STUDIO (MRDS)● Ambiente de desenvolvimento para

aplicações robóticas baseado em Windows®.

● Suporte a uma ampla variedade de robôs comerciais.

● Possui um runtime “leve” assíncrono orientado a serviços.

● Conjunto de ferramentas para autoria e simulação.

Introdução (3)Objetivo Metodologia (3)MRDS (1/4)SLAM (11)Scan Matching (13)Solução Proposta (7)Resultados (15)Conclusão (2)Trabalhos Futuros (3).

MICROSOFT® ROBOTICS DEVELOPER STUDIO (MRDS)● Concurrency and Coordination Runtime

(CCR)● Biblioteca de código gerenciado

(DLL) .Net (CLR).● Facilita a manipulação de I/O

assincrona eliminando a complexidade envolvida com tratamento de threads, locks e semáforos.

MICROSOFT® ROBOTICS DEVELOPER STUDIO (MRDS)● Distributed Software Services (DSS)

Bloco básico representando um serviço DSS e exemplo de funcionamento em conjunto com CCR (Forwarder). Fonte: (MICROSOFT, 2009).

MICROSOFT® ROBOTICS DEVELOPER STUDIO (MRDS)

Localização e Mapeamento Simultâneo (SLAM)

Fonte: http://www.cs.washington.edu/homes/letchner/classwork/cs327/MobileRoboticsMiniPresentation.ppt

Introdução (3)Objetivo Metodologia (3)MRDS (4)SLAM (1/11)Scan Matching (13)Solução Proposta (7)Resultados (15)Conclusão (2)Trabalhos Futuros (3).

Localização e Mapeamento Simultâneo (SLAM)● Posição do Robô

(a) 2D (plano) – (x, y, θ)(b) 3D (espaço) – (x, y, z, φ, θ, ψ)

(a) (b)Introdução (3)Objetivo Metodologia (3)MRDS (4)SLAM (2/11)Scan Matching (13)Solução Proposta (7)Resultados (15)Conclusão (2)Trabalhos Futuros (3).

Localização e Mapeamento Simultâneo (SLAM)● Localização

Dados: ● Mapa Global.● Posição inicial.● Leituras dos sensores.

Obter:● Posição do robô enquanto se

movimenta.Introdução (3)Objetivo Metodologia (3)MRDS (4)SLAM (3/11)Scan Matching (13)Solução Proposta (7)Resultados (15)Conclusão (2)Trabalhos Futuros (3).

● Dead-recknoning (navegação estimada) – odometria, sensores inerciais.

● Problema: integração do erro.● GPS

● Problema: restrito a ambientes externos.● Marcos com localização conhecida.

● Problema: restrito a ambientes conhecidos.

● Baseada em mapa: mapa global construído incrementalmente a partir de sucessivas leituras dos sensores (mapa local) enquanto robô explora o ambiente.

● Problema: necessidade de sensores precisos e ambientes com características físicas de fácil distinção.

Localização e Mapeamento Simultâneo (SLAM)● Mapeamento

● Mapas Métricos: (a) Grades de Ocupação e (b) Nuvem-de-Pontos .

(a) (b)

● Mapas Topológicos: Grafos (a) e Diagramas de Voronoi (b).

(a) (b)Fonte: (SLAMET et al., 2006)

● Mapas Baseados em Características: Mapas de Marcos (Landmark Maps).

Exemplo estimação do mapa e posição do veiculo via filtro de Kalman.Fonte: Thrun (2002).

Localização e Mapeamento Simultâneo (SLAM)● Segundo Thrun (2002) ao lidar com

situações reais, uma solução para o problema SLAM deve lidar com os seguintes aspectos:● Limitações e ruídos dos sensores.● Acúmulo de erros.● Dimensionalidade dos dados.● Correta associação entre dados do

ambiente, tratamento de obstáculos e ambientes dinâmicos.

Localização e Mapeamento Simultâneo (SLAM)● Abordagens

● EKF um dos mais utilizados na solução SLAM (THRUN; BURGARD; FOX, 2005).

● Mapas de marcos são empregados para calcular estimativas de posicionamento e modelar as incertezas relativas a solução gerada.

● Utiliza modelo estatístico de sensores e movimentação do robô.

Localização e Mapeamento Simultâneo (SLAM)

● Abordagens● Correspondência (matching) entre marcos

(BORENSTEIN et al., 1997) ou entre pontos identificados pelo sensor no ambiente (LU; MILIOS, 1994).

● Abordagem essencialmente numérica e computacional (DISSANAYAKE et al., 2001).

● Boa parte destes métodos empregam variações do algoritmo ICP (Iterative Closest Point) desenvolvido por Besl e McKay (1992).

● Alinhamento entre conjunto de pontos (2D ou 3D).

● Conjunto observado é alinhado a um conjunto referência com o objetivo de obter a máxima correspondência entre seus elementos.

● Obter a translação e rotação necessária para a sobreposição máxima entre os conjuntos.

Scan Matching

Introdução (3)Objetivo Metodologia (3)MRDS (4)SLAM (11)Scan Matching (1/13)Solução Proposta (7)Resultados (15)Conclusão (2)Trabalhos Futuros (3).

● Segundo Lu e Milios (1994), pode-se definir também como um método de busca em que a menor distância entre os conjuntos é o estado final desejado.

● Usualmente a estimativa de deslocamento por dead-recknoning é utilizada como aproximação inicial para esta busca (LU; MILIOS,1994).

Scan Matching

Pode-se classificar estes algoritmos como:● Correspondências baseadas

apenas em características (feature to feature).

● Correspondências baseadas em pontos e características (point to feature).

● Correspondências baseadas apenas em pontos (point to point).

Scan Matching

Correspondência entre pontos gerados pelo sensor laser● Caso (point to point).● Neste trabalho, o sensor está

montado em um plano paralelo ao chão do robô, perfazendo um recorte 2D do ambiente.

Scan Matching

(a) Direção de transmissão e ângulo máximo de escaneamento do Sick LMS200. Fonte: https://www.mysick.com(b) Configuração e leitura do sensor Sick no P3DX. Fonte: http://www.mbeckler.org/coursework/2007-2008/robotics_slam.pdf

(a) (b)

Scan Matching

(a) (b)

(a) Coordenadas polares e cartesianas para o ponto e respectivas equações (b).

=180º

=0,5ºi=0,... , N.N=360Introdução (3)

Objetivo Metodologia (3)MRDS (4)SLAM (11)Scan Matching (6/13)Solução Proposta (7)Resultados (15)Conclusão (2)Trabalhos Futuros (3).

Scan Matching

Os pontos de uma leitura devem ser associadas com os de outra.

(a) Antes do alinhamento e (b) Depois do alinhamento.

poskcorr

posk1corr

correspondência

(a) (b)

poskcorr

posk1odo

correspondência

Scan Matching● Leituras consecutivas (k e k+1)

apresentam um deslocamento relativo e um incremento rotacional entre os planos XY

K e XY

k+1 dado

por Tk.

Scan Matching

Para que seja estabelecida uma correta correspondência entre as leituras as novas devem ser projetadas em XY

K utilizando T

Scan Matching● Correspondência

● Descarte de outliers e contagem de correspondências válidas

Scan Matching● Grau de sobreposição da transformação

● Índice de qualidade da transformação

Scan Matching● O Algoritmo ICP (Iterative Closest Point)

Scan Matching● O Algoritmo ICP – Tranformação rigida (MARTÍNEZ et al., 2006).

Solução Proposta● (a) Aproximação inicial (tempo discreto

k=0).● (b) Aproximação inicial (tempo discreto

(a) (b)

poskcorr

posk1odo

correspondência

T kcand. 0

T k−1ótimo.

Introdução (3)Objetivo Metodologia (3)MRDS (4)SLAM (11)Scan Matching (13)Solução Proposta (1/7)Resultados (15)Conclusão (2)Trabalhos Futuros (3).

poskcorr

posk1odo

correspondência

T kcand. 0

Solução Proposta● (c) Testes adicionais baseados em índice

de qualidade.● (d) Será escolhida a transformação que

apresentar o menor valor para o índice para a equação (3.9).

correspondência

poskcorr T k

aprox. 1

T kaprox. 2

T kaprox. 3

T kcand.4

T kótimo

(c) (d)

correspondência

poskcorr

T kcand.1 T k

cand. 2

T kcand. 3

T kcand. 4

Solução Proposta● Mapas: local e global.● Passos:

1. Projeta-se mapa local utilizando a estimativa odométrica.

2.3. Calcula-se a qualidade desta

transformação dado pela equação (3.9)4. Se índice calculado para a transformação

for menor que limiar, a aproximação será considerada boa e esta será usada para inserir as informações do mapa local no mapa global.

Solução Proposta

Passos:5. Caso não (valor maior que limiar), então

são efetuados os seguintes testes adicionais.

Solução Proposta● Passos:

5. (Continuação)

Solução Proposta

Passos:6. A transformação que apresentar o

menor índice será empregada.

Solução Proposta●

Resultados● Ambiente B – Mapa 3D e Trajetória.

Ambiente com MAIOR “rugosidade”.

Introdução (3)Objetivo Metodologia (3)MRDS (4)SLAM (11)Scan Matching (13)Solução Proposta (77)Resultados (1/15)Conclusão (2)Trabalhos Futuros (3).

Resultados● Ambiente B - Trajetórias

Resultados● Ambiente B

Ambiente B: EAP, EAA

Ambiente B: Mapas Finais

Resultados● Ambiente B - Diferença relativa de

89, 1% para ed final

(m) e 74, 64% para e

θ final(º).

Resultados● Ambiente B -Teste KS

Resultados● Ambiente E – Mapa 3D e Trajetória.

Ambiente com MENOR “rugosidade”.

Resultados● Ambiente E - Trajetórias

Ambiente E: EAP, EAA

Ambiente E: Mapas Finais

Resultados● Ambiente E - Diferença relativa maior que

90% para os valores finais dos erros em favor do ICP.

Resultados● Ambiente E – Teste KS

● Observa-se que tanto as correções efetuadas pelo ICP, quanto as efetuadas pela solução não foram muito significativas para a correção de deslocamento. Entretanto foram efetivas para a correção angular.

ResultadosDemais Ambientes● Ambiente A - Diferença relativa de

95,59% para ed final

(m) e 95,24% para e

θ final(º) para solução.

ResultadosDemais Ambientes● Ambiente C - Diferença relativa de

80,16% para ed final

(m) e 24,45% para e

θ final(º) para a solução.

ResultadosDemais Ambientes● Ambiente D - Diferenças relativas

maiores que 90% em favor do ICP.

Conclusão● Através dos resultados obtidos pode-se

afirmar que este método obtém êxito em alguns casos, principalmente aqueles em que o ambiente possui uma maior ”rugosidade”.

● Para estes ambientes, os resultados foram sensivelmente superiores, obtendo uma diferença relativa maior que 50% para os valores finais dos erros de deslocamento e maior que 20% para os valores finais dos erros angulares (ambientes A, B e C).

Introdução (3)Objetivo Metodologia (3)MRDS (4)SLAM (11)Scan Matching (13)Solução Proposta (7)Resultados (15)Conclusão (1/2)Trabalhos Futuros (3).

Conclusão● Para os ambientes com menor

“rugosidade” (D e E) observou-se que tanto o ICP quanto a solução conseguem melhorar a estimativa, mas não muito devido a ambiguidade destes ambientes.

Introdução (3)Objetivo Metodologia (3)MRDS (4)SLAM (11)Scan Matching (13)Solução Proposta (7)Resultados (15)Conclusão (2/2)Trabalhos Futuros (3).

Trabalhos Futuros

Para melhorar a solução proposta, pode-se considerar a utilização em conjunto com:● Métodos probabilísticos como ferramenta

para se minimizar os efeitos dos problemas causados pela ambiguidade presente em certos ambientes. Durante as simulações este fenômeno demostrou-se mais significativo do que era esperado.

● Métodos de aprendizado por reforço como em Monteiro e Ribeiro (2004), também poderiam diminuir os efeitos causados pela ambiguidade.

Introdução (3)Objetivo Metodologia (3)MRDS (4)SLAM (11)Scan Matching (13)Solução Proposta (7)Resultados (15)Conclusão (2)Trabalhos Futuros (1/3)

Trabalhos Futuros● Fusão de vários mapas de robôs diferentes,

utilizando um método como o descrito em Biber e Strasser (2006).

● Inserção de métodos para aceleração da seleção e descarte prévios de outliers. O tempo de processamento pode ser reduzido significativamente se implementado um método que permita diminuir o número de comparações em cada iteração, ou ao menos mantê-lo constante.

Trabalhos Futuros● Adição de métodos para detecção de ciclos

no ambiente e semelhança entre regiões previamente exploradas. O uso em conjunto com um método como o proposto em Gutmann e Konolige (1999), no qual é feito registo local e correlação global, pode apresentar bons resultados.

● Utilização em conjunto com algoritmos para planejamento de rotas: pode ser empregado juntamente com mapas topológicos, para construção de algoritmos de navegação, ou algum outro método como, por exemplo, VFH (BORENSTEIN; KOREN, 1991).

Aplicações● Robotic mapping/floor plan

technologyhttp://www.youtube.com/watch?v=jxMVshpYYyk&NR=1

Links Interesantes● SLAM for dummies

http://ocw.mit.edu/NR/rdonlyres/Aeronautics-and-Astronautics/16-412JSpring-2005/9D8DB59F-24EC-4B75-BA7A-F0916BAB2440/0/1aslam_blas_repo.pdf

● OpenSlamhttp://www.openslam.org/

● The Mobile Robot Programming Toolkit (MRPT)http://babel.isa.uma.es/mrpt/index.php/Main_Page

● The Rawseeds Projecthttp://www.rawseeds.org

● Professional Microsoft Robotics Developer Studio Companion Web Site.http://www.promrds.com

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São José dos Campos, 23 de dezembro de 2009São José dos Campos, 23 de dezembro de 2009

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