Development of Mobile Robot SLAM Based on ROS

An, Zhisheng; Hao, Lina; Liu, Yu; Dai, Li

doi:10.18178/ijmerr.5.1.47-51

Cited by 18 publications

(6 citation statements)

References 10 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Terdapat pula penelitian yang dilakukan secara riil seperti pada penelitian [14] yang membahas robot yang dapat bergerak secara otonom menggunakan ROS dan algoritma SLAM. Robot yang digunakan adalah tracked mobile robot.…”

Section: Kajian Pustakaunclassified

Mapping dan Navigasi untuk Robot Pengantar Makanan di Restoran Berbasis ROS

Louise

Susanthi

Muliady

2023

tech

View full text Add to dashboard Cite

Perkembangan teknologi yang pesat memungkinkan pekerjaan manusia digantikan oleh robot sehingga dapat memberikan hasil lebih konsisten dan diharapkan meminimalisir kesalahan yang terjadi. Dengan menggunakan robot turtlebot2 dan sensor RP LiDAR yang dikontrol dengan ROS sebagai framework komunikasi antar proses, telah dirancang dan direalisasikan robot yang dapat melakukan mapping, localization, path planning, navigasi, serta obstacle avoidance untuk mengantarkan makanan di restoran. Mapping dan localization dapat dicapai dengan menggunakan algoritma SLAM dengan metoda gmapping dan amcl. Algoritma path planning menggunakan algoritma Djikstra untuk menghasilkan jalur yang paling pendek untuk mencapai tujuan. Robot dapat bernavigasi sesuai jalur tersebut sehingga dapat terwujud robot pengantar makanan yang otonom. Realisasi dari perancangan sistem ini menghasilkan robot yang dapat mengantarkan makanan ke meja tujuan dan kembali lagi ke dapur secara otomatis dengan waktu rata-rata untuk meja terdekat 51 detik dan untuk meja yang terjauh 124 detik dengan tingkat keberhasilan antara 60% sampai dengan 100%. Pada proses navigasi, robot dapat menghindari halangan-halangan yang terdeteksi oleh sensor RP LiDAR dan tidak terdapat perbedaan waktu yang berarti.

show abstract

Section: Kajian Pustakaunclassified

Mapping dan Navigasi untuk Robot Pengantar Makanan di Restoran Berbasis ROS

Louise

Susanthi

Muliady

2023

tech

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…В то же время можно отслеживать местоположение или движение камеры или датчиков робота в этом пространстве. Следовательно, конкретный объект, движущийся в этом пространстве, можно описать достаточно ясно и с большой точностью [2][3][4][5]. В настоящее время Slam используется на многих рынках и во многих приложениях, существующих в мире.…”

Section: Slamunclassified

Building Navigation Reconfigurable Models for Mobile Robots

Nguyen¹

2020

СНТ (MHT)

View full text Add to dashboard Cite

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

show abstract

“…algorithm (Whyte and Magazine, 2006) is widely used in current robotic navigation (An et al, 2016, Gao et al, 2017…”

Section: Simultaneous Localization and Mapping (Slam)mentioning

confidence: 99%

Efficient Office Assistant Robot System: Autonomous Navigation and Controlling Based on ROS

Diddeniya

Wanniarachchi

Silva

et al. 2019

Int. J. Multi. Stud.

View full text Add to dashboard Cite

This paper proposes a movable robot that can be used to deliver documents or small parcels (>2.0kg) between employees of an unstructured indoor office environment. The study reviews literature on robot navigation, apply promising techniques and test their accuracy in an unstructured indoor laboratory environment. There are many technologies available in robot navigation. We have selected free and open source software and inexpensive sensors and materials to build a low cost but accurate robot. Our system comprised of three units: first one that process sensor data, second one which is the navigating robot having sensors and actuators, and third one controlling part of office assistant robot system. We have used Robotic Operating System (ROS) indigo as the ground operating system in the background of Ubuntu Operating System. The experiment was conducted to examine the capabilities of the setup and studied its behavior, mapping and localization specifically according to the user commands. An unstructured indoor environment was selected with five users located on the sides. We considered both dark (55 lux -60 lux) and bright (15 lux -20 lux) illumination conditions in the room. Then, we allowed the robot to navigate autonomously according to the user commands between five users and monitored its accuracy by looking at the completion of the route to a target user. Results show that the robot has about 98.4% of accuracy of achieving the goal location on average in both lighting conditions and 98% and 98.8% of accuracies for bright and dark conditions respectively. Finally, this office assistant robot system could be practically used in an office environment in both bright and dark lighting conditions.

show abstract

Development of Mobile Robot SLAM Based on ROS

Cited by 18 publications

References 10 publications

Mapping dan Navigasi untuk Robot Pengantar Makanan di Restoran Berbasis ROS

Mapping dan Navigasi untuk Robot Pengantar Makanan di Restoran Berbasis ROS

Building Navigation Reconfigurable Models for Mobile Robots

Efficient Office Assistant Robot System: Autonomous Navigation and Controlling Based on ROS

Contact Info

Product

Resources

About