Autonomous Mobile Robot Navigation: Tracking problem

要約

この論文では、オドメトリ、ターゲット追跡、障害物回避という 3 つの主要な動作に焦点を当てた自律ロボット ナビゲーションに関する研究を紹介します。
各動作は、シミュレートされた環境と現実世界の環境の実験設定とともに詳細に説明されています。
オドメトリでは、ホイール エンコーダ データを利用して、事前に定義された経路に沿った正確なナビゲーションを実現しており、パイオニア ロボットを使用した実験によって検証されています。
ターゲット トラッキングは、障害物を回避しながら指定されたターゲットを追跡するためのビジョン ベースの技術を採用しており、同じプラットフォームで実証されています。
障害物回避は、超音波センサーを利用して乱雑な環境を安全に移動し、シミュレートされたシナリオと現実世界のシナリオの両方で検証されています。
さらに、この論文ではプロジェクトを拡張して Elegoo ロボット カーを含め、その機能を活用して実験を強化しています。
この研究は、高度なアルゴリズムと実験的検証を通じて、自律ロボット用の堅牢なナビゲーション システムの開発に関する洞察を提供します。

要約(オリジナル)

This paper presents a study on autonomous robot navigation, focusing on three key behaviors: Odometry, Target Tracking, and Obstacle Avoidance. Each behavior is described in detail, along with experimental setups for simulated and real-world environments. Odometry utilizes wheel encoder data for precise navigation along predefined paths, validated through experiments with a Pioneer robot. Target Tracking employs vision-based techniques for pursuing designated targets while avoiding obstacles, demonstrated on the same platform. Obstacle Avoidance utilizes ultrasonic sensors to navigate cluttered environments safely, validated in both simulated and real-world scenarios. Additionally, the paper extends the project to include an Elegoo robot car, leveraging its features for enhanced experimentation. Through advanced algorithms and experimental validations, this study provides insights into developing robust navigation systems for autonomous robots.

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