3D Navigation for Mobile Robots

Abstract

V práci je navržen 3D navigační systém pro hledání cest pro autonomní vozidla. Systém zpracovává point-cloud data z rgb-d kamery a vytváří trojrozměrnou mřížku obsazenosti s adaptivní velikostí buněk. Obsazené buňky mřížky jsou popsány normálním rozdělením charakterizujícím body naměřené v prostoru buňky. Tato normální rozdělení jsou pak použita pro klasifikaci buněk, stanovení průjezdnosti a detekci kolizí. Prostor průjezdných buněk je následně použit pro plánování cest. Schopnost pracovat v trojrozměrném prostoru umožňuje použití autonomních robotů ve složitě strukturovaných prostředích s několika úrovněmi povrchu, nerovným povrchem, mosty a tunely. To je důležité pro použití robotů v reálných prostředích, městech nebo při záchranných misích. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)

We propose a novel 3D navigation system for autonomous vehicle path-planning. The system processes a point-cloud data from an rgb-d camera and creates a 3D occupancy grid with adaptable cell size. Occupied grid cells contain normal distribution characterizing the data measured in the area of the cell. The normal distributions are then used for cell classification, traversability and collision checking. The space of traversable cells is then used for path-planning. The ability to work in three-dimensional space allows the usage of autonomous robots in highly structured environments with multiple levels, uneven surface or various elevated and underground crossings. That is important for the usage of robots in real- world scenarios, in urban areas or for disaster rescue missions. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)