Localização Autónoma de Baixo Custo para Robôs Móveis: O Caso do Bulldozer IV, Notas de estudo de Mecatrônica

Baixe Localização Autónoma de Baixo Custo para Robôs Móveis: O Caso do Bulldozer IV e outras Notas de estudo em PDF para Mecatrônica, somente na Docsity! Actas do Encontro Científico do ROBOTICA 2002 – Festival Nacional de Robótica, publicadas na revista Electrónica e Telecomunicações 3(6), Abril 2002, do DETUA 1 Auto-localização em pequenos robôs móveis e autónomos: O caso do robô Bulldozer IV Frederico M. Santos1, Valter F. Silva2, Luís Almeida3 fred@isec.pt, vfs@est.ipcb.pt, lda@det.ua.pt 1 Instituto Superior de Engenharia de Coimbra, Rua Pedro Nunes, 3030-199 Coimbra 2 Escola Superior de Tecnologia de Castelo Branco, Ava do Empresário, 6000 Castelo Branco 3 DET/IEETA, Universidade de Aveiro, Campus de Santiago, 3810-193 Aveiro Resumo - Este artigo descreve um sistema de localização de baixo custo para pequenos robôs autónomos e móveis. Este sistema foi desenvolvido para aplicação no robô Bulldozer IV, vencedor do concurso Micro-Rato 2001. O sistema combina informação azimutal absoluta com informação odométrica relativa e permite ao robô, após atingir uma zona alvo no interior de um labirinto desconhecido, regressar ao ponto de partida. No caso particular do desempenho no concurso, refira-se que este robô foi capaz, por duas vezes, de voltar à posição de partida e parar a menos de 20cm de distância desta após percorrer um trajecto com aproximadamente 25 metros de comprimento por entre vários obstáculos estáticos e dinâmicos. Este artigo apresenta uma breve discussão sobre as técnicas comummente usadas para percepção de localização em robôs móveis e autónomos. Seguidamente, é descrito o funcionamento do sistema de localização desenvolvido e a sua integração no sistema de navegação do robô Bulldozer IV. São ainda apresentados resultados experimentais que permitem caracterizar o desempenho do sistema de navegação em termos de distância final entre o ponto de paragem e o ponto de partida. Abstract - This paper presents a low-cost self-localization system suitable for small mobile autonomous robots. This system was developed for the Bulldozer IV robot, which won the Micro-Rato 2001 contest. The system combines azimuth from an analog compass with odometry from an optical PC mouse and allows the robot, within an unknown maze, to return to the starting point after having reached a given goal. Concerning the performance in the referred contest, in 2 of 4 runs the robot succeeded in returning to the starting point with less than 20cm error after a path about 25m long through static and dynamic obstacles. This paper presents a brief discussion on the techniques commonly used to provide the notion of self-localization in mobile autonomous robots. Then, the developed self-localization system is described, as well as its integration in the navigational system of the Bulldozer IV robot. Finally, a set of experimental results is presented that allow characterizing the performance of the navigational / self- localization system in terms of final distance between the stopping point and the starting point. I. INTRODUÇÃO A percepção da localização em robôs móveis e autónomos é fundamental para permitir quer a optimização de percursos quer a definição de missões do tipo ir de um ponto A a um ponto B ou atingir um determinado alvo e regressar ao ponto de partida. Para se obter essa percepção de localização vários têm sido os métodos propostos, desde baseados em mapas construídos pelo próprio robô, mapas pré-programados, reconhecimento de marcas espaciais com posicionamento pré-definido, e outros (ver secção seguinte). Tipicamente estes métodos apresentam algumas características menos desejáveis, e.g. serem computacionalmente exigentes, ou requerem um tempo exploratório considerável, ou serem inflexíveis, principalmente quando se pretende aplicá-los em robôs relativamente pequenos e de baixo custo e que funcionem em ambientes desconhecidos. Para além dos aspectos atrás referidos, os métodos de localização baseiam-se, geralmente, em informação de posição absoluta ou de deslocamento relativo. No primeiro caso, é frequente a utilização de GPS (Global Positioning System) mas a resolução obtida com os receptores mais baratos (mínimo 5m) é insuficiente para muitas aplicações. Resoluções maiores só podem ser obtidas com receptores mais caros (e.g. receptores diferenciais). No que diz respeito a deslocamento relativo, é típica a utilização de odometria baseada em codificadores rotativos (encoders) incrementais acoplados às rodas. Contudo, estes sistemas resultam em erros cumulativos relativamente grandes causados por diversos factores tais como escorregamento das rodas ou variações no seu diâmetro. Este artigo apresenta um sistema de localização de baixo custo, que fornece uma resolução adequada a navegar num labirinto desconhecido com 10 por 5 metros. O sistema combina informação azimutal absoluta, obtida a partir de uma bússola electrónica analógica, com informação odométrica relativa, obtida a partir de um odómetro óptico. Este sistema permite ao robô, após atingir uma zona alvo no interior do labirinto sinalizada por um farol de infravermelhos, regressar ao ponto de partida que não possui qualquer marca identificadora. O trajecto Actas do Encontro Científico do ROBOTICA 2002 – Festival Nacional de Robótica, publicadas na revista Electrónica e Telecomunicações 3(6), Abril 2002, do DETUA 2 de regresso é determinado por um conjunto de marcas virtuais estabelecidas no trajecto de ida, marcas essas definidas num sistema de coordenadas cartesianas cuja origem é a posição de partida e cujo eixo das abcissas está orientado a Norte. Este sistema foi inserido no robô Bulldozer IV (figura 1), vencedor da edição 2001 do Concurso Micro-Rato [1]. No caso particular do desempenho no concurso, refira-se que este robô foi capaz, por duas vezes, de voltar à posição de partida e parar a menos de 20cm de distância desta após percorrer um trajecto com aproximadamente 25 metros de comprimento por entre vários obstáculos estáticos e dinâmicos. O artigo apresenta uma breve discussão sobre as técnicas comummente usadas para percepção de localização em robôs móveis e autónomos. Seguidamente, é descrito o funcionamento do sistema de localização desenvolvido e a sua integração no sistema de navegação do robô Bulldozer IV. São ainda apresentados alguns resultados experimentais que permitem caracterizar o desempenho do sistema de navegação em termos de distância final entre o ponto de paragem e o ponto de partida. II. MÉTODOS DE LOCALIZAÇÃO Utilização de mapas Uma das soluções possíveis para a navegação num dado labirinto pré-conhecido é a introdução prévia do respectivo mapa no robô. O trajecto a ser seguido pode também ser introduzido no robô ou, por outro lado, pode ser o robô a planear o caminho a seguir. Lopes, Lau e Reis [2] descrevem um robô concorrente à edição de 1999 do Concurso Micro-Rato, em que o labirinto era conhecido a priori, que utilizava este processo com um misto de trajectória pré-programada e capacidade de planeamento para contornar obstáculos dinâmicos não previstos no mapa, e.g. outros robôs. A informação de posição em cada momento era obtida conjugando a distância ao farol de infravermelhos, sinalizador do objectivo, obtida através de um sensor analógico de infravermelhos, com a informação de uma bússola digital. Este método só pode ser aplicado em ambientes conhecidos à priori e é por isso inflexível. Contudo, as regras do concurso evoluíram por forma a inviabilizar esta opção já que o labirinto é agora desconhecido até ao momento de início de cada prova. O mapa do labirinto pode, por outro lado, ser construído pelo próprio robô. Por exemplo, em [3,4,5,6] são descritos métodos de aprendizagem do meio. Esta aproximação requer algum tempo para a construção do mapa do labirinto, o que pode ser um obstáculo para a sua utilização no âmb ito do Concurso Micro-Rato, já que o tempo de prova está, desde a edição de 2001, limitado a 4 minutos. De qualquer forma, existem dois tipos diferentes de mapas: de grelhas, ou topológicos. Thrun [7] apresenta uma descrição e comparação pormenorizadas destes métodos. O primeiro é de planeamento complexo, embora de fácil percepção humana. O segundo permite um planeamento mais facilitado mas pode levar a caminhos não optimizados. Como exemplos de aplicação destas técnicas pode-se referir o robô descrito por Vale, Simões, Machado e Lima [3], que utiliza um mapa topológico, e o robô descrito por Burgard [6], que utiliza um mapa de grelhas. Os mapas de grelha permitem, também, incluir a incerteza inerente à percepção de localização através, por exemplo, da utilização do sistema de localização de Markov [8,9]. Neste método, cada célula tem uma probabilidade associada para a presença do robô nessa posição. [6,9,10,11] apresentam robôs que usam sistemas de localização deste tipo. Localização relativa em grupos Outra forma de percepção de localização pode ser desenvolvida com vários robôs cooperativos. Neste caso, a localização de cada robô é determinada pela análise das suas posições relativas, as quais são comunicadas entre todos. Exemplos de sistemas deste género são descrito nos artigos [12,13]. Utilização de pontos de referência Outra das técnicas de localização, também usada por animais e humanos, é o uso de pontos de referência, quer sejam absolutos ou locais [14]. Os pontos de referências locais podem ser obstáculos, marcas pré-definidas, faróis estáticos simples ou múltiplos. As referências absolutas podem ser o sol, as estrelas, o norte magnético, ou uma referência local cuja posição absoluta é conhecida. A utilização de múltiplos pontos de referência em simultâneo pode permitir a determinação da posição do robot por triangulação. O robô D. Dinis, 2º classificado na edição de 99 do Concurso Micro-Rato e descrito em [2] e [15], utilizava o farol (referência local) e o norte magnético (referência absoluta) para se localizar no labirinto. Duckett e Nehmzow [5] descrevem um sistema que utiliza vários marcos como referências locais. Fig. 1 - Robô Bulldozer IV. Actas do Encontro Científico do ROBOTICA 2002 – Festival Nacional de Robótica, publicadas na revista Electrónica e Telecomunicações 3(6), Abril 2002, do DETUA 5 INTEGRAÇÃO NO BULLDOZER IV O robô Bulldozer IV é, como o nome indica, o 4º numa série de robôs construídos para participar no Concurso Micro-Rato desde 1998. As 3 versões anteriores não dispunham de percepção de localização mas apenas de guiamento para um farol [23]. De facto, nas edições anteriores a 2001 o concurso apenas tinha como objectivo ir da zona de partida à zona de chegada, identificada por um círculo de chão preto com um farol de infra-vermelhos no centro, no menor tempo e com o menor número de penalizações (e.g. toques nos obstáculos). Contudo, na edição de 2001 foi acrescentado ao objectivo habitual um segundo objectivo de regresso à zona de partida, a qual não possuía nenhuma marca identificadora. Ao construir o Bulldozer IV para esta edição pretendeu-se utilizar a estrutura das versões anteriores com o mínimo de alterações para além da integração do sistema de localização. A figura 5 mostra a interligação entre a base das versões anteriores e o sistema de localização. Base de hardware A estrutura do Bulldozer IV assenta numa plataforma circular com dois motores controlados de forma diferencial. O conjunto sensorial é composto por 3 sensores de obstáculos, 2 sensores de farol instalados sobre uma cabeça rotativa e 1 sensor de área de chegada. O controlo é efectuado por um sistema (DET188) baseado no processador Intel 80C188 sendo o interface com os diversos periféricos (motores, botões, sensores, etc.) efectuado por uma placa de expansão específica (I/O 188). A detecção de obstáculos, bem como da área de chegada, utiliza sensores activos de infra-vermelhos, isto é, com emissão de luz compatível. Em particular, os sensores de obstáculos usam iluminação suplementar para aumentar a eficiência da detecção. A figura 6 mostra a implantação destes sensores na plataforma do robô bem como as áreas de iluminação com infra-vermelhos para detecção de obstáculos. Por outro lado, a detecção de farol é feita de forma passiva, usando sensores semelhantes montados num sistema de semi-rotação, com cerca de 270º de amplitude [24]. Um potenciómetro acoplado ao eixo permite determinar a posição angular dos sensores. O campo de visão destes sensores é dividido em 5 partes, conforme indicado na figura 7, de forma que a direcção angular fornecida assume valores de 1 a 5 apenas. Navegação guiada por farol O algoritmo utilizado pelas várias versões do Bulldozer para atingir a zona de chegada, sinalizada com o farol de infra-vermelhos, é apresentado na figura 8. Uma das 0,0 (Início) Fig. 4 - Erro de posição ao longo do tempo. PIC 16F877 DET188 + I/O DET188 RS232 Bússola Sensores de obstáculos Sensores de farol Sensores de chão preto Aquisição do deslocamento Sistema de localização Base de hardware reaproveitada de edições anteriores motores Fig. 5 - Estrutura de hardware do Bulldozer IV. Legenda Sensor LEDA B C B A Sensor dechão Se nso r de chã o Fig. 6 - Implantação dos sensores de obstáculos. 135º 90º 15º 345º 270º 225º 1 2 3 4 5 Fig. 7 - Campo de visão dos sensores do farol. Actas do Encontro Científico do ROBOTICA 2002 – Festival Nacional de Robótica, publicadas na revista Electrónica e Telecomunicações 3(6), Abril 2002, do DETUA 6 características interessantes deste algorítmo reside no facto do seguimento de paredes se iniciar apenas quando o farol se encontra por detrás destas, evitando que o robô comece a seguir uma parede desnecessariamente, por exemplo, a parede do labirinto. O seguimento termina quando o obstáculo acaba, ou seja, ao ser atingida uma esquina. Este algorítmo foi implementado numa estrutura multi- tarefa suportada no kernel de tempo real ReTMiK fornecido pela organização e disponível em [1]. O kernel gere a execução de várias tarefas cíclicas, controlando automaticamente a sua activação. Assim, o utilizador apenas tem de especificar o código e frequência de activação a qual define a prioridade de cada tarefa segundo o critério rate-monotonic. Integração do sistema de localização Por forma a aproveitar ao máximo toda a estrutura das versões anteriores do Bulldozer IV, quer de hardware quer de software, o problema do regresso à posição de partida foi reformulado de modo a poder-se usar o mesmo algorítmo de navegação orientada por farol apresentado na figura 8 e que é executado no processador principal (DET188). Esta técnica consiste em utilizar um sistema de faróis virtuais, marcados no referencial cartesiano que tem origem na partida, durante o trajecto de ida até ao farol real. A figura 9 ilustra o funcionamento do sistema de faróis virtuais. No arranque o robô marca o farol F0 (0,0) e tenta atingir o farol real (área de chegada) Neste percurso são colocados no final de cada parede contornada os faróis F1, F2 e F3. Ao ser atingida a área de chegada, o robô regressa à posição de partida tendo que passar por F3, F2 e F1, dirigindo-se de seguida para F0. Para atingir qualquer destes faróis virtuais, o robô usa o algorítmo da figura 8. Considera-se que um determinado farol virtual foi atingido quando o robô está dentro de um círculo com raio de ≈0.5m (≈1m para o farol F0 (0,0)) e a distância instantânea do robô ao farol virtual é maior que a calculada no momento anterior (i.e., inversão do sinal do gradiente de distância ao farol, de negativo para positivo). Isto permite que o robô se aproxime o máximo do ponto alvo mas fornece a flexibilidade necessária para o caso em que o farol virtual se encontra num ponto inacessível (e.g., num obstáculo), o que pode ser possível devido a erros acumulados. A gestão do sistema de faróis virtuais é efectuada pelo algorítmo apresentado na figura 10. Este algorítmo é executado essencialmente no micro- controlador (PIC) do sistema de localização, mas sincronizado com as informações fornecidas pelo processador principal (188), e.g., fim de parede, zona de chegada atingida. Por outro lado, é o PIC que fornece a orientação angular do farol virtual que está a ser seguido em cada momento. Esta orientação é fornecida em sectores iguais aos utilizados no seguimento do farol real (figura 7) pelo que o algoritmo de seguimento do farol funciona sem qualquer alteração. O cálculo da orientação de um farol virtual está ilustrado na figura 11 e é efectuado com recurso às expressões (7) e (8). Note-se que os índices r são relativos à posição do robô enquanto os índices f se referem à posição dos faróis virtuais. A partir de (7) é possível obter β que representa o ângulo medido do Norte magnético até à linha que une o robô ao farol virtual. Note-se, contudo, que a função arccos devolve um ângulo apenas entre 0 e π, sendo necessário Início Parede? Farol atrás da parede? A n d a e m direcção ao fa ro l Desvia da parede Contorna F i m d a parede? Sim N ã o Sim N ã o Sim N ã o Farol à v is ta? A n d a e m frente Sim N ã o Fig. 8 - Algoritmo de navegação orientada por farol. F a r o l Partida ida - Objec t ivo 1 reg resso - Ob jec t i vo 2 Faro l V i r tua l F 1 F 3 F 0 F 2 Fig. 9 - Exemplo de aplicação de faróis virtuais. Início 1º objectivo atingido ? fim de parede ? Calcula e regista posiçao do farol virtual Regista farol virtual (posição 0,0) farol virtual atingido ? Farol virtual 0,0? Calcula ângulo ao farol virtual Passa ao proximo farol virtual fim Não Sim Não Não Não Sim Sim Sim Fig. 10 - Gestão dos faróis virtuais. Actas do Encontro Científico do ROBOTICA 2002 – Festival Nacional de Robótica, publicadas na revista Electrónica e Telecomunicações 3(6), Abril 2002, do DETUA 7 fazer uma correcção para o caso do ângulo ser superior a π. Esta correcção é feita com a seguinte instrução: if(Yr-Yf<0) β=2*π-β         − = D XfXr rarccosβ (7) O ângulo que o eixo longitudinal do robô faz com o farol virtual é então dado pela expressão (8): αβ −=farolang _ (8) Este ângulo, ang_farol, permite saber em que direcção angular é que se encontra o farol virtual relativamente ao robô. Conforme referido atrás, esta informação é convertida para os sectores angulares descritos na figura 7. Estes sectores são enviados pelo sistema de localização para o processador principal (188), que os processa como se do farol real se tratasse. O envio desta informação apenas se realiza depois de atingida a zona de chegada e iniciado o regresso. Até então o PIC vai sendo informado dos vários eventos ocorridos, nomeadamente, o início da prova e o fim de parede para marcação dos faróis virtuais. Quando o robô atinge o farol F0 (partida), ou a zona de segurança de 1m em torno deste, é enviado ao processador principal um comando de paragem. Se o farol F0 não for atingido, o programa de controlo central do robô força a respectiva paragem momentos antes de expirar o tempo limte para a prova, que é de 4 minutos. A figura 12 ilustra a comunicação entre o sistema de localização e o processador principal do robô onde se pode ver as indicações do 188 para o PIC para marcação de faróis virtuais (primeira parte) e o envio de sectores angulares do PIC para o 188 durante o regresso à partida (segunda parte). Para terminar esta descrição refira-se que toda a programação do PIC foi efectuada em C com o compilador Hi-Tech PIC C da Ht-Soft. Em particular, usaram-se as funções trigonométricas que fazem parte da respectiva biblioteca matemática. RESULTADOS O sistema adoptado para voltar ao ponto de partida revelou-se eficaz e de construção muito simples. A sua eficácia foi compovada no próprio Concurso Micro-Rato 2001. O Bulldozer IV foi o único robô capaz de regressar ao ponto de partida. Nas quatros mangas disputadas pelo robô este conseguiu sempre atingir o farol e, em duas delas, voltou ao ponto de partida. Numa destas duas vezes o robô imobilizou-se virtualmente no ponto de partida, enquanto na outra ficou a cerca de 20 cm deste. Em ambos os casos, a distância total percorrida terá sido próxima de 25m, por entre vários obstáculos estáticos e dinâmicos (outros robôs). Contudo, para melhor caracterizar o desempenho do sistema de localização numa perspectiva integrada, isto é, em termos da capacidade do robô de regressar ao ponto de partida, foram realizados vários testes experimentais em quatro situações de diferente complexidade de labirinto (configurações A a D). Os resultados são apresentados na figura 13. Em cada configuração foram efectuadas pelo menos dez partidas. O trajecto indicado em cada configuração é meramente ilustrativo de um trajecto provável. Os trajectos que de facto foram seguidos pelo robô variaram substancialmente em cada partida. Em torno da posição de partida é mostrado um círculo com 1 metro de raio que corresponde à zona de tolerância explicitamente definida no sistema, conforme referido atrás. Esta zona significa que o robô se imobilizará assim que, dentro dela, detectar uma inversão do sinal do gradiente de distância à partida. O resumo dos resultados obtidos é mostrado na tabela 1. Por exemplo, na configuração A), a mais simples, o robô percorre cerca de 8,2m, regressando e imo bilizando-se a uma distância média de 81,7cm do ponto de partida, com um desvio padrão de 25,5cm. Apenas em 2 partidas num 0,0 Frente do robô Norte≡X Y α β robô (Xr,Y r) fa ro l v i r tua l (Xf ,Y f) D Xr - X f Fig. 11 - Cálculo da direcção do farol virtual. D E T 1 8 8 PIC iinício da prova d e f im de parede esquerda fim de parede direita f área preta atingida 1 3 4 2 ~~ ~~. .. F Fixa farol virtual Fixa farol virtual Partida atingida, farol (0,0) Cálculo do ângulo do farol Direcção angular Assinala f im de prova Fig. 12 - Comunicação entre o sistema de navegação (DET 188) e de localização (PIC).