Algoritmos de evitación de obstáculos usando el robot móvil ROSBOT 2.0

Abstract

La navegación autónoma de un robot es un problema complicado que involucra muchas tareas individuales que deben funcionar en conjunto para conseguir un objetivo común. Actualmente, es un problema de gran interés mundial debido al potencial que tiene para facilitar las labores en casi cualquier ámbito de trabajo. De las tareas necesarias para la navegación autónoma, quizás la evitación de obstáculos sea la más complicada de resolver. El mundo real está en constante cambio, y para que un robot pueda considerarse autónomo debe ser capaz de adaptarse a esos cambios y llegar al punto destino sin colisionar. En este proyecto se abordará precisamente la parte de evitación de obstáculos, separada en dos secciones. Ambas se han desarrollado utilizando ROS y se han probado en el robot de Husarion ROSBOT 2.0. La primera parte consiste en desarrollar un método de evitación de colisiones, que evite que el robot colisione con cualquier objeto, parándolo si esto va a suceder. La idea es que el programa se ejecute en segundo plano mientras se realizan pruebas en otros aspectos con el robot, y que si este va a chocar actúe el programa desarrollado y lo evite. Así se podrían realizar pruebas con el robot con mayor seguridad. La segunda parte consiste en implementar y comparar varios algoritmos de evitación de obstáculos en el robot. Los algoritmos seleccionados son Lazy Theta Star (LZS) y el de Campos Potenciales Artificiales (APF). Primero se desarrollará un simulador en C++ que permita probar los algoritmos en un mapa previamente configurado, con el fin de depurarlos y comprobar su correcto funcionamiento. Después se realizarán otras pruebas en el robot ROSBOT 2.0, analizando la eficiencia y el funcionamiento de los métodos en situaciones reales.

The problem of autonomous navigation in a robot is a complex one that requires lots of individual tasks to work together to achieve a common goal. Nowadays, it is a problem of great global interest due to the potential that is has to ease labor in almost every work environment. Obstacle avoidance may be the hardest of the tasks involved in autonomous navigation. The real world is constantly changing, and to be able to call a robot autonomous it must be able to adapt to those changes and get to the goal point. In this project the obstacle avoidance problem is precisely the one that will be tackled, separated in two sections. Both have been developed using ROS and have been tested in the Husarion ROSBOT 2.0 robot. The first part consists in the development of a method that ensures that the robot never collides with an object, stopping it if this is going to happen. The idea is to run the program in the background while tests are run in other aspects of the robot, and if it is going to collide, the program will act and stop it from doing so. Thus, tests could be carried out in the robot with greater safety. The second part consists in the implementation and comparison of several obstacle avoidance algorithms in the robot. The selected algorithms are Lazy Theta Star (LZS) and Artificial Potential Field (APF). First, a simulator in C++ will be developed to test the different algorithms in a previously loaded map, with the objective to debug and check they have a correct behavior. Then other tests will be run in the ROSBOT 2.0 robot, analyzing the efficiency and correct behavior of both methods in real situations.