Building Navigation Reconfigurable Models for Mobile Robots

Abstract

Ключевой проблемой разработки мобильных роботов является поиск и перемещение робота в неизвестной среде. В методах навигации и определения местоположения часто приходится использовать систему мэйнфрейма для обработки полученной от робота информации об окружающей среде, в которой он путешествовал. Фактически мобильные роботы обычно очень маленькие, поэтому для их использования необходимо соответствующее оптимальное, компактное и техническое решение. Существует много предлагаемых методов, но эти методы решаются только алгоритмически, и способ обработки информации, полученной от роботов на аппаратных устройствах, не упоминается. Использование правильных аппаратных технологий для мобильных роботов также является проблемой для научных исследователей. В этой статье описан способ построения высокопроизводительной реконфигурируемой модели на основе принципов параллельной архитектуры в сочетании с алгоритмом SLAM для отображения мобильных роботов в помещениях. Мобильные роботы будут построены на платформе ROS в среде Gazebo, где будут установлены препятствия, еще не известные роботам, в сочетании с алгоритмом SLAM и методом Octomap. Реконфигурируемая модель разработана в среде Matlab, состоящей из множества идентичных вычислительных компонентов, которые настраиваются автоматически в зависимости от местоположения робота и параметра расстояния. Результаты показывают, что построенная модель будет быстро получать высокоточную карту одновременно с движением робота. Кроме того, эта модель может быть установлена на ИС, ПК или ПЛИС, поэтому она имеет высокую практическую ценность. Ключевые слова: реконфигурируемая вычислительная среда, высокопроизводительная реконфигурируемая модель, высокопроизводительная вычислительная система, SLAM, модель бинарной логики