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Alberto Finzi » 3.Robotica mobile - parte seconda


Problematiche Locomozione

  • Come si fa a sapere dove si deve andare?
  • Come si fa a sapere dove si è?
  • Problemi della localizzazione e dell’autolocalizzazione

Problema Localizzazione

Senza conoscere la propria posizione nell’ambiente, i compiti che un robot mobile è in grado di svolgere sono molto limitati.

Un sensore odometrico permette di calcolare la posizione del robot nell’ambiente.

Tutti i sensori montati su di un robot, in particolar modo l’odometro, sono soggetti ad imprecisione.


Problema Localizzazione (segue)

Un robot può localizzarsi:

  • misurando la propria posizione rispetto a punti di riferimento (map-based positioning)
  • stimando la propria posizione in base al cammino fatto (dead-reckoning)

Dead-reckoning

Termine derivante dal gergo dei piloti RAF:

Deduced reckoning = Navigazione stimata.
Da una posizione di partenza nota, la posizione attuale si deduce integrando il cammino percorso.

Occorre conoscere:

  • Direzione e spazio percorso
  • Direzione, velocità e tempo trascorso
  • Accelerazione e tempo trascorso
  • Altro …

Gli errori sono cumulativi.

Sensoristica per il Dead-reckoning

Odometria: misura degli spostamenti del robot dai movimenti delle ruote.

Misuratori di velocità (sonar a effetto doppler).

Sensori orientamento: bussole (magnetiche, giroscopiche).

Accelerometri: unidirezionali, piattaforme inerziali.

Odometria

Il tracciamento della posizione del robot non è affidabile. Errori accumulati:

  • scivolamenti,
  • rotazioni,
  • approssimazioni,
  • etc.

Map-based Positioning

Per permettere al robot di svolgere in maniera efficiente i propri compiti bisogna:

Fornire una mappa dell’ambiente in cui deve operare.

  • Pro: la mappa è estremamente precisa.
  • Contro: Il robot può operare solo in quel particolare ambiente.

Fornire gli strumenti adatti per creare autonomanente tale mappa.

  • Pro: Il robot può operare in qualunque ambiente.
  • Contro: la mappa può risultare meno precisa.

Map-based Positioning (segue)

Problema del Positioning: posizionamento con mappe pre-esistenti.

“Problema SLAM: posizionamento in mappe costruite dal robot durante la navigazione (Simultaneous Localization and Mapping).”

“Riconoscimento topologico e riconoscimento geometrico”.

“Landmark: oggetti rilevanti, punti salienti:

  • fissi,
  • facili da trovare,
  • posizionabili sulla mappa”.

Problema Localizzazione

Position Tracking

  • Posizione iniziale nota
  • Incertezza posizionale locale

Global Localization

  • Posizione iniziale sconosciuta
  • Incertezza posizionale globale
  • Kidnapped Robot
Position Tracking.

Position Tracking.

Global Localization.

Global Localization.


Sensori per Robotica Mobile

Sensori di Contatto: Bumpers
Sensori Interni

  • Accelerometers (spring-mounted masses)
  • Giroscopio (spinning mass, laser)
  • Bussola, inclinometers (campo magnetico, gravità)

Sensori di Prossimità

  • Sonar (tempo di volo)
  • Radar (fase e frequenza)
  • Laser range-finders (triangolazione, tof, fase)
  • Infrarosso (intensità)

Sensori Visuali: Telecamera
Sensori Satellitari: GPS

Sensori per Robotica Mobile (segue)

Sensori Attivi

  • Ultrasuoni
  • Laser Range Finder
  • Infrarosso

Sensori Passivi

  • Telecamera
  • Contatto

Sensori di Contatto


Ultrasuoni

Emettono un segnale ad ultrasuono:

  • attesa eco
  • calcolo tempo di volo
  • distanza:

d = v · t / 2

v: velocità del segnale
t: “tempo passato dalla diffusione del segnale a eco ricevuto”.


Ultrasuoni (segue)

“Cause di errore:

  • Angolo Aperto
  • CrossTalk
  • Riflessione Speculare

Esempio: Angoli di 15 gradi, 24 sensori per 360 gradi.
Se range massimo di 10m
Tempo di volo: 2*10/330 =0.66sec
Scan completo: 1.45 secs

Per update più frequenti sensori paralleli.
Questo aumenta il crosstalk”.

Cause di errore sonar.

Cause di errore sonar.


Laser Range Scanner

  • Alta precisione
  • Ampio campo di vista
  • Sicurezza nel collision avoidance

“Esempio SICK LRS: oltre 180 gradi” e fino a 80 metri, risoluzione angolare da 1…0.25 gradi.

Lo scan data è di 181 scan points a distanza di un grado. Tempo di risposta 13…53 ms


I materiali di supporto della lezione

Materiale tratto tratto da: Introduction to Mobile Robotics, Univ. of Freiburg  (Prof. Dr. Wolfram Burgard, Dr. Cyrill Stachniss, Dr. Giorgio Grisetti, Dr. Maren Bennewitz) e Mobile Robotics, Univ. of Oxford (Prof. Paul Newman)

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