BSL: Navigation Method Considering Blind Spots Based on ROS Navigation Stack and Blind Spots Layer for Mobile Robot

要約

本稿では、車輪型移動ロボットのロボットオペレーティングシステム(ROS)ナビゲーションスタックと死角層(BSL)に基づいて、死角を考慮したナビゲーション手法を提案する。
本稿では、レーザー距離計（LRF）とRGB-Dカメラを用いて環境情報を認識する。
死角は環境に角や障害物がある場合に発生し、人間や物体がこれらの死角からロボットに向かって移動すると衝突につながる可能性があります。
このような衝突を防ぐために、本論文では車輪型移動ロボットのBSLのローカルコストマップ層に基づいて死角を考慮したナビゲーション手法を提案する。
RGB-Dカメラで収集した環境データを活用して死角を推定します。
これらの死角を考慮したナビゲーション方法は、BSL の実装と、動的ウィンドウ アプローチの強化されたコスト関数を採用したローカル パス プランニング方法によって実現されます。
提案した方法の有効性は、シミュレーションと実験を通じてさらに実証されました。

要約(オリジナル)

This paper proposes a navigation method considering blind spots based on the robot operating system (ROS) navigation stack and blind spots layer (BSL) for a wheeled mobile robot. In this paper, environmental information is recognized using a laser range finder (LRF) and RGB-D cameras. Blind spots occur when corners or obstacles are present in the environment, and may lead to collisions if a human or object moves toward the robot from these blind spots. To prevent such collisions, this paper proposes a navigation method considering blind spots based on the local cost map layer of the BSL for the wheeled mobile robot. Blind spots are estimated by utilizing environmental data collected through RGB-D cameras. The navigation method that takes these blind spots into account is achieved through the implementation of the BSL and a local path planning method that employs an enhanced cost function of dynamic window approach. The effectiveness of the proposed method was further demonstrated through simulations and experiments.

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