Wykorzystanie filtrów cząstkowych w procesie lokalizacji robota mobilnego

pol Article in Polish DOI:

Barbara Siemiątkowska *, Jacek Szklarski *, Jan Syryczyński **, send Piotr Węclewski **, Michał Gnatowski * * Instytut Podstawowych Problemów Techniki ** Wydział Mechatroniki PW

Download Article

Streszczenie

W pracy omówiono metody określenia zmian położenia robota mobilnego w środowisku 3D. Przedstawiono dwie implementacje filtru cząsteczkowego, których celem jest przyśpieszenie obliczeń. Omówiono metodę, w której zmiana położenia i orientacji odbywa się oddzielnie oraz metodę wykorzystującą procesory graficzne w algorytmie lokalizacji.

Słowa kluczowe

lokalizacja, robot mobilny

The application of particle filters in mobile robot localization

Abstract

In the article the overview of localization methods is presented. Two modifications of particle filter algorithm are described. In the first approach the position and orientation of the mobile robot are determined separately. In second method parallel processing units are used. Both methods allow us to speedup the process of localization.

Keywords

localization, mobile robot

Bibliography

  1. J. Borenstein, H. Everett, L. Feng, Where am I? Sensors and Methods for Mobile Robot Positioning. Univeristy of Michigan, 1996.
  2. R. E. Kalman, A new approach to linear filtering and prediction problems. Transactions of the ASME-Journal of Basic Engineering 82 (Series D), 1960, str. 35-45.
  3. P. Skrzypczynski, Metody Analizy i Redukcji Niepewności Percepcji w Systemie Nawigacji Robota Mobilnego, Vol. 407 Rozprawy. Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej, 2007.
  4. R.C. Smith, P. Cheeseman (1987), On the representation and estimation of spatial uncertainly. Int. J. Rob. Res. 5(4), 56-68, 1987.
  5. S. Thrun, W. Burgard, and D. Fox, Probabilistic Robotics. The MIT Press, 2005.
  6. Zhang, Z., Iterative point matching for registration of free-form curves. Rapports de Recherche 1658, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique, 1992.
  7. I. Rekleitis, A Particle Filter Tutorial for Mobile Robot Localization, Technical Report TR-CIM-04-02, Center for Intelligent Machines, McGill University.
  8. Chojecki. R, Olszewski M., A Mobile Robot for Laboratory Purposes and Its Applications. PAK, 3 (2009), 55, 190-193.
  9. J. Syrczyński, Lokalizacja robota mobilnego w nieznanym otoczeniu metodą filtrów cząsteczkowych, Praca magisterska PW, 2009.
  10. B. Siemiątkowska, J. Szklarski, M. Gnatowski, A. Zychewicz, Budowa hybrydowej semantyczno-rastrowej reprezentacji otoczenia robota mobilnego na podstawie wskazań dalmierza laserowego 3D, PAK, 3:278–282, 2010.
  11. A. Borkowski, B. Siemiątkowska, J. Szklarski, Towards Semantic Navigation In Mobile Robotics. In: G. Engles, C. Lewerenz, W. Schafer, A. Schurr, B. Westfechtel (Eds.): Graph Transformations and Model Driven Engineering - Essays Dedicated to Manfred Nafle, LNCS 5765, Springer.
  12. S. H. Seyed, Parallel processing and parallel algorithms: theory and computation. Springer, 2000.
  13. Harris, Mark, Optimizing Parallel Reduction in CUDA, NVIDIA Developer Technology, http://developer.download.nvidia.com.