سامانه ‏های غیرخطی در مهندسی برق

سامانه ‏های غیرخطی در مهندسی برق

موقعیت یابی ربات متحرک در محیط های داخلی با استفاده از ترکیب فیلتر کالمن توسعه یافته و الگوریتم مسیریابی درخت تصادفی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر - دانشگاه بیرجند - بیرجند - ایران
چکیده
در این مقاله، یک چارچوب یکپارچه برای ناوبری ربات متحرک در محیط‌های داخلی ارائه شده است که مبتنی بر ترکیب فیلتر کالمن توسعه‌یافته (EKF) و الگوریتم درخت تصادفی با کاوش سریع (RRT*) می‌باشد. هدف از این ترکیب، بهبود همزمان دقت مسیر‌یابی و موقعیت‌یابی در شرایطی است که داده‌های حسگر دارای نویز هستند و محیط دارای موانع پویا و نامعین می‌باشد. در گام اول،  RRT* مسیر بهینه‌ای از نقطه شروع تا هدف را با در نظر گرفتن موانع موجود ایجاد می‌کند. سپس، برای دنبال‌کردن دقیق مسیر، تخمین موقعیت ربات در طول حرکت با استفاده از EKF انجام می‌شود. در این روش، مرحله پیش‌بینی فیلتر مبتنی بر مدل حرکتی ربات و داده‌های ادومتری است و مرحله به‌روزرسانی از طریق اندازه‌گیری‌های حسگر لیدار صورت می‌گیرد. موقعیت‌یابی دقیق به‌دست‌آمده از EKF، به ربات امکان می‌دهد که مسیر پیشنهادی RRT* را با خطای حداقلی دنبال کند. نکته کلیدی در این چارچوب، ارتباط حلقه بسته بین موقعیت‌یابی و مسیر‌یابی است؛ به‌طوری‌که در صورت افزایش خطای تخمین یا تغییرات غیرمنتظره در محیط، فرآیند برنامه‌ریزی مسیر مجدداً توسط RRT* فعال می‌شود. این طراحی باعث افزایش تطبیق‌پذیری و پایداری سیستم در مواجهه با عدم‌قطعیت‌های محیطی می‌گردد. نتایج حاصل از شبیه‌سازی‌های متعدد نشان می‌دهد که این چارچوب، توانسته است دقت موقعیت‌یابی را به میزان قابل توجهی بهبود دهد. میانگین خطای ریشه میانگین مربعات (RMSE) موقعیت‌یابی در آزمایش‌ها کمتر از 055/0 گزارش شده است. همچنین، در مقایسه با الگوریتم‌های پایه مانند ادومتری صرف، دقت موقعیت‌یابی به میزان ۷۳٪ افزایش یافته است. مسیرهای تولیدشده توسط RRT* نیز از نظر طول، همواری و ایمنی نسبت به مسیرهای ایجادشده توسط نسخه اولیه RRT* بهبود چشم‌گیری داشته‌اند. این نتایج نشان می‌دهد که ادغام EKF و RRT* نه‌تنها به بهبود عملکرد هر کدام از این ماژول‌ها منجر شده، بلکه به طراحی یک سیستم ناوبری هوشمند و مقاوم کمک کرده است که قابلیت استفاده در کاربردهای ربات‌های خدماتی، صنعتی و امدادی را داراست.
کلیدواژه‌ها

[1]     Siegwart, R., Nourbakhsh, I.R., and Scaramuzza, D.: ‘Introduction to autonomous mobile robots’ MIT press, 2011.
[2]     Zheng, L., Zhan, X., Zhang, X., Wang, S., and Yuan, W.: ‘Heading estimation for multimode pedestrian dead reckoning’, IEEE Sensors Journal, vol.20, no.15, pp. 8731-8739, 2020.
[3]     Madray, I., Suire, J., Desforges, J., and Madani, M.R. ‘Relative angle correction for distance estimation using K-nearest neighbors’, EEE Sensors Journal, vol. 20, no. 14, pp. 8155–8163, Jul. 2020
[4]     Guo, S., Zhang, Y., Gui, X., and Han, L.: ‘An improved PDR/UWB integrated system for indoor navigation applications’, IEEE Sensors Journal, vol. 20, no. 14, pp. 8046–8061, Jul. 2020.
[5]     Rauniyar, S., Bhalla, S., Choi, D., and Kim, D.: ‘EKF-SLAM for Quadcopter Using Differential Flatness-Based LQR Control’, Electronics, vol. 12, no. 5, p. 1113, 2023.
[6]     Leonard, J.J., and Durrant-Whyte, H.F.: ‘Directed sonar sensing for mobile robot navigation’, Springer Science & Business Media, 2012.
[7]     Chen, L., Hu, H., and McDonald-Maier, K.: ‘Ekf based mobile robot localization’, in Proc. IEEE Int. Conf. on Industrial Technology (ICIT), Athens, Greece, 2012, pp. 149–154.
[8]     Suliman, C., Cruceru, C., and Moldoveanu, F.: ‘Mobile robot position estimation using the Kalman filter’, Acta Marisiensis, Seria Technologica, vol. 6, pp. 75–80, 2009.
[9]     Zhang, H., Chen, N., and Fan, G.: ‘An Improved Localization Algorithm for Intelligent Robot’, in Proc. IEEE Int. Conf. on Artificial Intelligence and Big Data (ICAIBD), Chengdu, China, 2019, pp. 1–5.
[10]      Lin, H.-Y. and M.-C. Yeh, ‘Drift-Free Visual SLAM for Mobile Robot Localization by Integrating UWB Technology’. IEEE Access, vol. 10, pp. 93636–93645, 2022.
[11]   Coelho, F.O., et al. ‘Ekf and computer vision for mobile robot localization’, in Proc. 13th APCA Int. Conf. Automatic Control and Soft Computing (CONTROLO), 2018.
[12]   Zhang, F., et al. ‘A novel strategy of localization based on EKF for mobile robot’, in Proceedings of the 33rd Chinese Control Conference. 2014.
[13]   Chen, L., H. Hu, and K. McDonald-Maier. ‘Ekf based mobile robot localization’, n Proc. 3rd Int. Conf. Emerging Security Technologies, 2012.
[14]   Joon, A. and W. Kowalczyk. ‘Leader Following Control of Non-holonomic Mobile Robots Using EKF-based Localization’ in 2023 27th International Conference on Methods and Models in Automation and Robotics (MMAR). 2023.
[15]   Sun, Z., et al., ‘Multi-Risk-RRT: An Efficient Motion Planning Algorithm for Robotic Autonomous Luggage Trolley Collection at Airports’ , IEEE Transactions on Intelligent Vehicles,  vol. 9, pp. 3450-3463, 2024.
[16]   Mizuno, M. and T. Kubota. ‘A new path planning architecture to consider motion uncertainty in natural environment’, in 2020 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). 2020. IEEE.
[17]   Cao, M., Zhou, X., and Ju, Y., ‘Robot Motion Planning Based on Improved RRT Algorithm and RBF Neural Network Sliding’, IEEE Access, vol. 11, pp.121295-121305, 2023.
[18]   Yu, Z., Jiang, X., and Liu, Y., ‘Pose estimation of an aerial construction robot based on motion and dynamic constraints’, Robotics and Autonomous Systems, vol. 172, p. 104591, 2024.
[19]   Brigadnov, I., Lutonin, A., and Bogdanova, K., ‘Error State Extended Kalman Filter Localization for Underground Mining Environments’, Symmetry, vol. 15, no. 2, p. 344, 2023.
[20]   Panigrahi, P.K., and Bisoy, S.K.: ‘Localization strategies for autonomous mobile robots: A review’, Journal of King Saud University-Computer and Information Sciences, vol. 34, no. 8, pp. 6019-6039, 2022.
[21]   Kong, F., Chen, Y., Xie, J., Zhang, G., and Zhou, Z.: ‘Mobile robot localization based on extended kalman filter’, in Proceedings of IEEE Conference, 2006, pp. 9242–9246 .
[22]      Karaman, S. and E. Frazzoli. 'Optimal kinodynamic motion planning using incremental sampling-based methods', in 49th IEEE conference on decision and control (CDC). 2010.
[23]   Karaman, S. and Frazzoli, E. 'Sampling-based algorithms for optimal motion planning', The International Journal of Robotics Research, vol. 30, no. 7, pp. 846–894, 2011.
[24]      Noreen, I., Khan, A., and Habib, Z., 'Optimal path planning using RRT* based approaches: a survey and future directions',  International Journal of Advanced Computer Science and Applications, vol. 7, no. 11, 2016.
[25]      Szabat, K., et al., 'A fuzzy unscented Kalman filter in the adaptive control system of a drive system with a flexible joint', Energies, vol. 13, no. 8, p. 2056, 2020.
[26]   Woo, R., E.-J. Yang, and D.-W. Seo, 'A fuzzy-innovation-based adaptive Kalman filter for enhanced vehicle positioning in dense urban environments', Sensors, vol. 19, no. 5, p. 1142, 2019
[27]   C.-Y. Yang, H. Samani, Z. Tang, and C. Li, 'Implementation of extended Kalman filter for localization of ambulance robot', International Journal of Intelligent Robotics and Applications, vol. 8, no. 4, pp. 960–973, Jun. 2024.
[28]   Y. Wang, Q. Zhang, and J. Liu,'Application of a Modified IEKF Algorithm in Mobile Robot Localization', in Proc. 2022 4th Int. Conf. on Robotics, Intelligent Control and Artificial Intelligence (RICAI), Guangzhou, China, Dec. 2022, pp. 53–57.
 

  • تاریخ دریافت 18 فروردین 1404
  • تاریخ بازنگری 23 خرداد 1404
  • تاریخ پذیرش 24 تیر 1404
  • تاریخ اولین انتشار 01 شهریور 1404
  • تاریخ انتشار 01 شهریور 1404