Map-merging for multi-robot system

Abstract

Skupina robotů mapující danou oblast má potenciál zkombinovat získané informace a vytvořit distribuovanou mapu efektivněji a spolehlivěji než jediný robot. Koordinace skupin robotů závisí na konzistentní a spolehlivé mapě daného prostředí. Map-merging algoritmy tvoří klíčovou součást takových systémů. V této práci představuji nový algoritmus pro spojování 2D map vytvořených různými roboty bez znalosti výchozích relativních pozic robotů. Algoritmus je inspirovaný technikami počítačového vidění pro vytváření panoramat z jednotlivých fotografií. Představený algoritmus využívá data reprezentovaná occupancy grid mapami, což umožňuje dobrou škálovatelnost pro heterogenní roje více robotů a umožňuje používání algoritmu s různými SLAM algoritmy. Map-merging algoritmus byl implementovaný jako veřejně dostupný ROS package a byl akceptovaný do distribuce ROS. Výkon algoritmu byl testován v prostředí ROS s použitím VREP simulátoru. Pro potřeby evaluace byl v rámci této práce vyvinut ROS package pro autonomní prohledávání prostředí. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)

A set of robots mapping an area can potentially combine their information to produce a distributed map more efficiently and reliably than a single robot alone. Multi-robot swarm coordination depends on a consistent, reliable map of the environment. Map-merging algorithms are therefore key komponents for such systems. In this work I present a novel algorithm for merging two-dimensinal maps created by different robots independently without initial knowledge of relative poses of robots. The algorithm is inspired by computer vision image stitching techniques for creating photo panoramas. Presented algorithm relies only on map data represented as occupancy grids, which allows great scalabity for heterogeneous multi-robot swarms and makes algorithm easily deployable with various SLAM algorithms. The map-merging algorithm was implemented as publicily available ROS package and was accepted in ROS distribution. Performance of the algorithm has been evaluated in ROS enviroment using VREP simulator. For purposes of evaluation ROS package for exploring was developed as part of this work. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)