Autonomous Robot for Disaster Mapping and Victim Localization

要約

災害シナリオにおける効果的な偵察の重要なニーズに応えて、この研究記事では、ロボット オペレーティング システム (ROS) Noetic を備えた Turtlebot3 を使用した完全な自律型ロボット システムの設計と実装について説明します。
閉鎖された最初は未知の環境に導入されると、このシステムは包括的なマップを生成し、AprilTags を代役として使用して現在の「犠牲者」を特定することを目的としています。
捜索救助の機能を向上させるためのより高度なアルゴリズムをさらに検討しながら、捜索救助ミッションのソリューションについて説明します。
AprilTag ローカリゼーションの平均二乗誤差 [m] を削減するために Cubature Kalman Filter を導入し、未知の環境での探索を迅速化するために情報理論的探索アルゴリズムを導入します。
カメと同じように、私たちのシステムはゆっくりと着実に行動しますが、窮地を救うときは忍者のようなスピードで動きます。
ドナテロの甲羅にもかかわらず、彼はヤロウポケではありません。彼は 10 代のミュータント ニンジャ タートルの機敏さで障害物を飛び越えます。
さあ、殻をしっかり守り、偵察の旋風に備えましょう!
完全なパイプライン コード https://github.com/rzhao5659/MRProject/tree/main 探索コード https://github.com/rzhao5659/MRProject/tree/main

要約(オリジナル)

In response to the critical need for effective reconnaissance in disaster scenarios, this research article presents the design and implementation of a complete autonomous robot system using the Turtlebot3 with Robotic Operating System (ROS) Noetic. Upon deployment in closed, initially unknown environments, the system aims to generate a comprehensive map and identify any present ‘victims’ using AprilTags as stand-ins. We discuss our solution for search and rescue missions, while additionally exploring more advanced algorithms to improve search and rescue functionalities. We introduce a Cubature Kalman Filter to help reduce the mean squared error [m] for AprilTag localization and an information-theoretic exploration algorithm to expedite exploration in unknown environments. Just like turtles, our system takes it slow and steady, but when it’s time to save the day, it moves at ninja-like speed! Despite Donatello’s shell, he’s no slowpoke – he zips through obstacles with the agility of a teenage mutant ninja turtle. So, hang on tight to your shells and get ready for a whirlwind of reconnaissance! Full pipeline code https://github.com/rzhao5659/MRProject/tree/main Exploration code https://github.com/rzhao5659/MRProject/tree/main

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