目的

　移動ロボットを自律行動させる場合，ロボット自身が自己位置推定および障害物の認識，目的地までの行動計画を行う必要があり，各タスクに応じた作業空間の環境地図を必要な粒度で作成しなければならない．本プロジェクトでは，高精度な自己位置推定のために用いる粒度の細かい占有格子地図から，経路計画に適したグラフ構造により環境を抽象化して表現した地図を作成し，Growing Neural Gasに基づいた地図構築を行うRTCを開発した．本プロジェクトページでは，GNGにより位置情報と占有度情報を含んだトポロジカルマップを構築し，経路コスト算出を行うRTC開発を行い，実機を用いた未知環境における検証実験について提案手法の有効性を示すコンポーネント群である．

概要

• LiDARセンサーからのデータをもとに周辺地図を作成
• 作成された地図上の任意の位置に目標を指定
• 周辺地図をもとに移動計画を立案
• 移動計画に沿ってルンバを移動
• 動的な障害物回避

特徴

• GNGを用いたトポロジカルマップを生成
• ダイクストラ法を用いた最短経路計画
• 動的な障害物回避

仕様

• 言語: C++
• OS: Windows 10

コンポーネント群

新規作成

• Localization：SLAMと自己位置推定を行い地図を生成
• GNG_component：GNGにより位置情報と占有度情報を含んだトポロジカルマップを構築し，これの表示を行う
• Destination_gen：作成された地図上の任意の位置に目標を指定
• PathPlanComp：周辺地図をもとに移動計画を立案し，これの表示を行う
• FuzzyControl：移動計画に沿ってルンバを移動，動的な障害物回避を行い，障害物回避のファジールールに基づく視覚的な表示を行う
• Roomba_OutPort：移動計画に沿ってルンバを移動

再利用

• 北陽電機 URGセンサRTC UrgRTC-master ：LiDARセンサーを読取り出力

ソースコード

ソースコードおよびマニュアル

動画

動画