Max Home IndustryВ Q.bo робот экспериментировал с использованием Xtion Pro, чтобы обеспечить ему 3D-зрение.
Команда роботизированной компании Corpora добавила живой датчик ASUS Xtion Pro к существующему набору датчиков для Q.bo, его милый робот, который скоро будет выпущен. Q.bo уже есть две веб-камеры высокой четкости и могут быть оснащены 4 ультразвуковыми датчиками (2 спереди и 2 сзади), но в попытке придать ему возможность 3D-зондирования команда создала адаптер для небольших устройств. легкий датчик ASUS в креплении, которое подходит для Q.bo голова.
В сообщении в блоге, анонсирующем это нововведение, объясняется:
Возможность автономной локализации и одновременного картографирования имеет решающее значение для автономных роботов, которым необходимо адаптироваться к окружающей среде. В робототехнике этот метод известен как SLAM (Одновременная локализация и отображение), и он может быть реализован в нескольких алгоритмах, относящихся к 2D или 3D-средам, с использованием различных типов входных датчиков (лазер, сонары, одометрия, веб-камеры и т. Д.).
Датчик ASUS излучает 3D-облако точек, которое вместе с датчиком одометрии робота и встроенным гироскопом позволяет Q.bo для построения карт, 3D-моделирования объектов и автономной локализации в режиме реального времени. Эту систему можно рассматривать как более точное и сложное визуальное восприятие по сравнению со стереоскопическими камерами или ультразвуковыми датчиками. Однако совместное использование всех систем (УЗИ, веб-камеры и Xtion) может генерировать гораздо более полную информацию, чем отдельное использование каждой из них.
Это 5-минутное видео показывает, как живой датчик Xtion Pro монтируется над прототипом пресс-формы, разработанной командой корпорации, а затем показывает три эксперимента с использованием Q.bo и датчик Xtion Pro live:
3D-визуализация облака точек в реальном времени, излучаемого Xtion Pro Live, с использованием инструмента визуализации ROS под названием RViz для просмотра Q.bo 3D-модель на рабочем столе с графическим процессором NVIDIA GeForce GTX 295 в качестве графического процессора.
SLAM (Одновременная локализация и картографирование), в котором робот строит 2D-карту своего окружения с помощью лазерного сканирования, излучаемого датчиком Xtion Pro Live. Здесь пакет ROS, Gmapping, используется для алгоритма SLAM, разработанного Джорджио Гризетти, Кириллом Стахниссом и Вольфрамом Бургардом.
Автономная навигация, повторное использование встроенной 2D-карты, сохраненной после использования SLAM. Начальное местоположение и целевое положение Q.bo робот отображается с помощью инструмента визуализации RViz. Для автономной локализации мы использовали пакет ROS “amcl”, разработанный Брайаном П. Герки. Он содержит реализацию алгоритма локализации на основе фильтра частиц, который использует лазерное сканирование, полученное с помощью Xtion Pro live и 2D-карты. Для инструкций по перемещению мы использовали пакет ROS “move_base”, разработанный Эйтаном Мардером-Эппштейном. Пакет “move_base” содержит реализацию глобального и локального 2D-планировщиков движения, которые используют лазерное сканирование (излучаемое Xtion Pro Live) для обнаружения близких препятствий.