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page	Warthog	Navegação autônoma

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Para que o deslocamento de um robô móvel seja realizado de forma autônoma, é necessário que ele seja capaz de realizar, sem intervenção de um controlador externo, o planejamento e execução de trajetórias no ambiente de operação desejado, desvio de obstáculos e a localização e mapeamento do ambiente, o que é conhecido como navegação autônoma. A navegação autônoma é fundamental para que um robô consiga realizar uma ampla gama de tarefas como, por exemplo, deslocar-se de um ponto a outro em um ambiente desconhecido.

O objetivo geral do projeto é o desenvolvimento de uma arquitetura de gerenciamento para a navegação autônoma de um robô móvel em ambientes externos, avaliando o desempenho de Behavior Trees e HFSMs. Este projeto foi iniciado em 15 de Janeiro de 2021 e finalizado em 30 de junho de 2021.

Como forma de desenvolvimento de soluções na robótica, cada vez mais é necessário que o controle sobre todos os processos da navegação autônoma sejam elevados, para conseguir personalizar cada processo de acordo com particularidades encontradas na operação de cada robô. Desta forma, foi desenvolvido um sistema de navegação autônoma para a plataforma móvel Warthog, de modo a permitir que o robô navegue de forma autônoma em ambientes externos. Este sistema é gerido por uma arquitetura de gerenciamento de processos na navegação, utilizando Behavior Trees e HFSM, e desenvolvido utilizando algoritmos open source fornecidos pelo framework ROS.

Detalhamento

O sistema é composto de uma plataforma móvel, o robô Warthog, da Clearpath Robotics, que carrega consigo sensores em uma estrutura de perfis de alumínio. A estrutura de alumínio suporta os seguintes equipamentos: duas câmeras estéreo Mynt Eye S-1030, dois lidares Velodyne VLP-16 e um computador auxiliar NUC8i7BEH. No desenvolvimento deste sistema foi utilizado o ROS na versão Noetic.

Plataforma móvel Warthog e sensores e equipamentos instalados.

O projeto de navegação autônoma no Warthog é composto de cinco funcionalidades, descritas a seguir:

• Localização: A localização do robô é realizada através da odometria visual;
• Navegação: A navegação é responsável por realizar a movimentação do robô dada uma posição objetivo;
• Percepção: O módulo de percepção é responsável por fornecer ao robô a capacidade de perceber o ambiente ao seu redor através dos dados provenientes dos sensores embarcados;
• Planejamento: Responsável pelo cálculo de rotas livres de colisão;
• Mapeamento: A partir das imagens da câmera estéreo, é realizado o mapeamento da área percorrida pelo robô.

Simulação

Para a simulação, foi utilizado como ambiente uma representação do pátio do prédio Cimatec 4 (SENAI Cimatec), este ambiente de simulação tem dimensões reais e serve como base para a implementação de toda a base de algoritmos utilizada neste projeto.

Simulação do projeto no Gazebo.

Live Action

Alguns testes foram feitos utilizando o robô no ambiente real, e o robô se comportou bem nesta tarefa, de modo a prover dados coerentes que auxiliaram no planejamento de trajetórias e no desvio de obstáculos.

Nos testes realizados, através do uso do algoritmo de odometria visual e localização e mapeamento simultâneo com o RTAB-Map, foi utilizado o Move Base Flex para a navegação e também dois algoritmos de gerenciamento de comportamento. O SMACH, que utiliza o conceito de máquinas de estados hierárquicas, e o PyTrees, que utiliza o conceito de Behavior Trees.

Testes no projeto em ambiente real.

Equipe de desenvolvimento

Israel Motta		Lucas Lins		Marco Reis
Pesquisador bolsista no CC RoSA, Engenheiro Mecatrônico, Especialista em Robótica e Sistemas Autonônomos.		Estagiário no CC RoSA, graduando em Eng. Elétrica. Participou de projetos de Robótica Móvel.		Pesquisador Sênior do projeto Mestre em Engenharia de Produção e Eng. Eletricista.

Resumo do Projeto

1. Categoria: Robótica móvel
2. Prazo: 5 meses e 15 dias
3. Data de início: 15/01/2021
4. Data de término: 30/06/2021
5. Repositório URL: Warthog
6. Sponsor: Senai CIMATEC
7. Recursos materiais: --
8. Apresentação URL: Warthog-presentation
9. Report URL: Warthog-report
10. Artigos produzidos:

Referências

1. PÜTZ, S.; SIMÓN, J. S.; HERTZBERG, J. Move base flex a highly flexible navigation framework for mobile robots. In: IEEE. 2018 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). [S.l.], 2018. p. 3416–3421.
2. COLLEDANCHISE, M.; ÖGREN, P. Behavior trees in robotics and AI: An introduction. [S.l.]: CRC Press, 2018.

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