SEBELOKALIZACE MOBILNÍCH ROBOTŮ Tomáš Jílek
Sebelokalizace Autonomní určení pozice a orientace robotu ve zvoleném souřadnicovém systému Souřadnicové systémy Globální / lokální WGS-84, ETRS-89 globální Pravoúhlé souřadnice [x, y, z] Eliptické (zeměpisné) souřadnice [λ, φ, H] S-JTSK, S-42 lokální Prostorové / rovinné Typické případy lokalizace V prostoru (6DOF) [x, y, z, pitch, roll, yaw] V rovině (3DOF) [x, y, φ]
Popis orientace v prostoru
Využití lokalizace Vizualizace polohy mobilního robotu Informace o aktuální pozici a orientaci mobilního robotu pro operátora Autonomní chování mobilního robotu Navigace mobilního robotu Lokalizace měřených dat mobilním robotem Tvorba map prostředí a vizualizace polí (teplota / ionizující záření / atd.)
Využití vizualizace polohy
Využití autonomní chování?
Využití tvorba map
Získání lokalizačních údajů Možnosti přímého měření pozice a orientace mobilního robotu jsou omezené Ve většině případů je nutné použít nepřímou metodu výpočtu lokalizačních údajů Snímače vhodné pro účel lokalizace jsou nepřesné a málo robustní Nutnost kombinovat více různých přístupů získání lokalizačních údajů pro zvýšení přesnosti a robustnosti (datová fúze)
Základní dělení lokalizace (1) Podle stupňů volnosti 3DOF, 6DOF, Podle prostředí vnější (mimo budovy)/vnitřní (v budově) Podle znalosti vztažného bodu absolutní (např. GNSS)/relativní (např. odometrie) Podle plošné působnosti lokální/globální (např. GNSS) Podle znalosti mapy lokalizace v mapě/bez mapy
Základní dělení lokalizace (2) Podle okamžiku vyhodnocení online/offline Podle nutnosti úpravy prostředí vyžadující/nevyžadující úpravu prostředí Podle dynamiky prostředí statické/dynamické (detekce, filtrace změny) Podle způsobu realizace pasivní/aktivní (řízení za účelem zlepšení lokalizace)
Základní dělení lokalizace (3) Podle počtu robotů jeden/více Podle místa vyhodnocení interně (v robotu)/externě (mimo robot) Podle typu algoritmu jednokrokový/iterační
Přehled zdrojů dat
Dostupné primární veličiny (1) Enkodéry poloha kol (φ 1, φ 2 ) (x, y, α) d dt (v x, v y, ω α ) d dt (a x, a y, ε α ) Tachodynamo rychlost kol (x, y, α) dt (v x, v y, ω α ) (ω 1, ω 2 ) (v x, v y, ω α ) d (a dt x, a y, ε α ) Magnetometr vektor intenzity magn. pole (H x, H y, H z ) ( H, α, β) d dt (ω α, ω β ) d dt (ε α, ε β ) Gyroskop úhlová rychlost (α, β, γ) dt (ω α, ω β, ω γ ) d dt (ε α, ε β, ε γ )
Dostupné primární veličiny (2) Akcelerometr vektor celkového zrychlení (x, y, z) dt (v x, v y, v z ) dt (a x, a y, a z ) (a x, a y, a z ) ( A, α, β) GNSS polohový vektor (x, y, z) d dt (v x, v y, v z ) d dt (a x, a y, a z ) Diferenciální GNSS 2x polohový vektor (x 1, y 1, z 1 ), (x 2, y 2, z 2 ) ( A, α, β) d (ω dt α, ω β ) d (ε dt α, ε β ) Laserový skener mračno bodů ( M i,1, λ i,1, φ i,1 ), ( M i,2, λ i,2, φ i,2 ) (x, y, z, α, β, γ)
Vyjádření a definice chyb
Problém specifikace přesnosti Specifikace chyb měřicích systémů pro určení pozice a orientace je často nekompletní nebo zavádějící Chyba je často specifikována příliš obecně nebo naopak jen v jednom pracovním bodě Systematická chyba (offset, bias) pro požadovaný interval měření není specifikována Často specifikovány pouze šumové vlastnosti Některé systémy mají specifikovánu chybu pouze pro dlouhodobá statická měření
Pravdivost, preciznost, přesnost Pravdivost (trueness) Těsnost shody mezi střední hodnotou z nekonečného počtu opakovaných měření měřené veličiny a referenční hodnotou měřené veličiny Preciznost (precision) Těsnost shody hodnot měřené veličiny získaných opakovaným měřením na stejném objektu za specifikovaných podmínek Přesnost (accuracy) Těsnost shody mezi naměřenou hodnotou měřené veličiny a referenční hodnotou měřené veličiny
Zlepšení pravdivosti Pravdivost, preciznost, přesnost Zlepšení preciznosti
Chyby měření Typ měření Stacionární jev měření v nepohybujícím se bodě Dynamický jev měření v pohybujícím se bodu Srovnávací hodnota Střední hodnota Referenční hodnota Vyjádření Limitní chyba Pravděpodobnostní
1D chyba (chyba souřadnice) Odchylka naměřené hodnoty od referenční x i = x i x ref Výběrový průměr x = 1 n n i=1 x i Výběrová směrodatná odchylka σ x = 1 n n i=1 x i x 2 Výběrový kvadratický průměr RMS = 1 n n x i 2 i=1 = x 2 + σ x 2
1D chyba (chyba souřadnice) Charakteristika Pravděpodobnost LEP 50 % RMS 68 % (gauss) 2RMS 95 % (gauss)
1D chyba (chyba souřadnice)
2D chyba (chyba v rovině) Charakteristika Pravděpodobnost DRMS > 63 % (χ 2 ) 2DRMS > 98 % (χ 2 ) Elipsa chyb (1σ) 39 % (χ 2 ) Elipsa chyb (2σ) 86 % (χ 2 ) CEP 50 % R95 95 % DRMS = RMS 2 2 x + RMS y 2DRMS = 2 DRMS CEP = median x i x 2 + y i y 2
2D chyba (chyba v rovině)
2D chyba (chyba v rovině)
2D chyba (chyba v rovině)
Příklad reálných chyb GNSS 0,5 hod 48 hod
3D chyba (chyba v prostoru) Ukazatel Pravděpodobnost MRSE > 61 % SEP 50 % Elipsoid chyb (1σ) 20 % Elipsoid chyb (2σ) 74 % MRSE = RMS x 2 + RMS y 2 + RMS z 2 SEP = median x i x 2 + y i y 2 + z i z 2
Přesnost preciznost