Ứng dụng RTAB-Map xây dựng bản đồ 3D cho Robot đa hướng bốn bánh dựa trên hệ điều hành ROS

Bài viết này trình bày về quá trình xây dựng bản đồ địa hình 3D cho robot tự hành hoạt động trong môi trường trong nhà dựa trên hệ điều hành lập trình cho robot (Robot Operating System - ROS). Phần cứng là một robot Omni 4 bánh với nền tảng máy tính nhúng hiệu suất cao Jetson-Tx2, camera 3D và một cảm biến Lidar để thu thập dữ liệu từ môi trường bên ngoài.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Ứng dụng RTAB-Map xây dựng bản đồ 3D cho Robot đa hướng bốn bánh dựa trên hệ điều hành ROS Hội nghị Quốc gia lần thứ 24 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2021) Ứng dụng RTAB-Map xây dựng bản đồ 3D cho Robot đa hướng bốn bánh dựa trên hệ điều hành ROS Hà Thị Kim Duyên1, Trần Bá Hiến1, Lê Mạnh Long1, Ngô Mạnh Tiến2 1 Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội Email: ha.duyen@haui.edu.vn, hienbn3333@gmail.com, lemanhlong@haui.edu.vn 2 Viện Vật lý, Viện Hàn lâm KH&CN Việt Nam Email: nmtien@iop.vast.ac.vn Abstract: Bài báo này trình bày về quá trình xây giả xây dựng và thực thi trên nền ROS. Để tăng độ dựng bản đồ địa hình 3D cho robot tự hành hoạt động chính xác, SLAM thường kết hợp các dữ liệu từ nhiều trong môi trường trong nhà dựa trên hệ điều hành lập cảm biến qua các phương pháp xác suất như Markov, trình cho robot (Robot Operating System - ROS). Phần Kalman, … [6], [7], [8]. Tuy nhiên việc sử dụng nhiều cứng là một robot Omni 4 bánh với nền tảng máy tính cảm biến sẽ làm tăng độ phức tạp, chi phí và thời gian nhúng hiệu suất cao Jetson-Tx2, camera 3D và một cảm xử lý của hệ thống. Đặc biệt là robot tự hành hiện nay biến Lidar để thu thập dữ liệu từ môi trường bên ngoài. không chỉ giới hạn trong việc di chuyển, mà nó còn Kết hợp với việc chạy mô phỏng robot trong môi trường được tích hợp các cơ cấu chấp hành, cánh tay máy trong nhà sử dụng Gazebo và thử nghiệm trên Rviz cho thấy sự tiềm năng, hiệu quả của hướng nghiên cứu sử robot…để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể nào đó trong dụng hệ điều hành robot ROS trong việc lập bản đồ môi môi trường không gian hoạt động, do đó SLAM không trường cho robot tự hành. chỉ ý nghĩa trong việc xây dựng bản đồ 2D môi trường hoạt động phục vụ điều hướng cho robot, mà còn cần Keywords: Simultaneous Localization and Mapping, thiết có các bản đồ 3D (SLAM3D) nhằm phục vụ các SLAM2D, SLAM3D, RTAP_Map, Robot Operating System bài toán tương tác khác của robot trong môi trường (ROS). hoạt động đó. Hiện nay với sự phát triển của lĩnh vực thị giác máy tính nên các hệ thống SLAM thường sử dụng I. GIỚI THIỆU camera để thu thập dữ liệu từ môi trường bên ngoài của những tác nhân gần xung quanh và kết hợp với Ngày nay, robot di động được sử dụng rộng rãi Lidar để xác định vị trí của các tác nhân xa. Cùng với trong các hoạt động liên quan đến hoạt động tự trị, tự xu hướng sử dụng hệ điều hành robot – ROS (Robot động di chuyển trong các môi trường không cố định và Operating System) thì phương pháp SLAM cũng được không cần sự giám sát của con người. Hoạt động tự trị phát triển hiệu quả. Các phương pháp SLAM sử dụng của robot trong môi trường chưa được biết đến đòi hỏi cảm biến trên nền tảng ROS phổ biến hiện nay như robot phải tự nhận biết được môi trường xung quanh, Visual SLAM. Một số phương pháp của Visual SLAM xây dựng bản đồ, định vị và lập kế hoạch đường đi và như maplab, ORB-SLAM2, DVO-SLAM, MCPTAM, tránh các vật cản tĩnh và động trong quá trình di RTAB-Map, RGBDSLAMv2… [9], [10], [11]. Trong chuyển [1] [2]. các phương pháp của Visual SLAM thì RTAB-Map Xây dựng bản đồ và định vị đồng thời hay còn gọi tương đối toàn diện khi có thể cung cấp bản đồ dạng là SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) là lưới 2D (Occupancy Grid) như cách sử dụng cảm biến quá trình tính toán, xây dựng hoặc cập nhật bản đồ của thông thường hay bản đồ 3D (Octomap). RTAB-Map một môi trường không xác định đồng thời theo dõi vị được phân phối dưới dạng một ROS package có khả trí của các tác nhân bên trong bản đồ đó. Với những năng xử lý thời gian thực, tối ưu hóa việc định vị và cải tiến lớn về tốc độ xử lý của máy tính và sự sẵn có tạo bản đồ thực tế [12]. của các cảm biến như máy ảnh và laser, SLAM hiện Bài báo nghiên cứu, xây dựng một robot có khả được sử dụng cho các ứng dụng thực tế trong một số năng xây dựng bản đồ và định vị đồng thời SLAM 3D lĩnh vực ngày càng tăng. Phương pháp này thu thập dữ sử dụng phương pháp RTAB-Map trên nền tảng ROS. liệu từ các cảm biến để tái tạo môi trường hoạt động Kích thước robot nhỏ phù hợp với việc hoạt động thông qua việc đưa thông tin môi trường vào trong một trong môi trường trong nhà. Robot có khả năng di bản đồ 2D hoặc 3D. Cảm biến được sử dụng trong chuyển, thu thập dữ liệu, xây dựng bản đồ 3D và định SLAM được chia thành hai loại: cảm biến ngoại vi vị vị trí trên bản đồ. Kết quả SLAM ngoài việc sử (thu nhận dữ liệu từ môi trường bên ngoài) và cảm dụng để lập kế hoạch đường đi cho robot trong hệ biến nội vi (xác định sự thay đổi vị trí, hướng, gia ...