teză de doctorat - Doctorate ULBS - "Lucian Blaga" din Sibiu
teză de doctorat - Doctorate ULBS - "Lucian Blaga" din Sibiu
teză de doctorat - Doctorate ULBS - "Lucian Blaga" din Sibiu
Create successful ePaper yourself
Turn your PDF publications into a flip-book with our unique Google optimized e-Paper software.
UNIVERSITATEA „LUCIAN BLAGA” DIN SIBIU<br />
FACULTATEA DE INGINERIE<br />
TEZĂ DE DOCTORAT<br />
-REZUMAT-<br />
CONTRIBUȚII PRIVIND SISTEMELE DE<br />
NAVIGAȚIE A VEHICULELOR AUTONOME<br />
CONDUCĂTOR ŞTIINŢIFIC,<br />
Prof. Dr. -Ing. Carmen SIMION<br />
DOCTORAND,<br />
Dipl. -Ing. Răzvan LUCA<br />
<strong>Sibiu</strong>, 2011
Universitatea<br />
<strong>Lucian</strong> Blaga<br />
<strong>Sibiu</strong><br />
Investeşte în oameni!<br />
PROIECT FINANŢAT DIN FONDUL SOCIAL EUROPEAN<br />
ID proiect: 7706<br />
Titlul proiectului: „Creşterea rolului studiilor doctorale şi a competitivităţii doctoranzilor într-o Europă unită”<br />
Universitatea”<strong>Lucian</strong> Blaga” <strong>din</strong> <strong>Sibiu</strong><br />
B-dul Victoriei, nr. 10. <strong>Sibiu</strong><br />
TEZĂ DE DOCTORAT<br />
-REZUMAT-<br />
CONTRIBUȚII PRIVIND SISTEMELE DE<br />
NAVIGAȚIE A VEHICULELOR AUTONOME<br />
Conducător ştiinţific:<br />
Prof. Dr. -Ing. Carmen SIMION<br />
Doctorand:<br />
Dipl. -Ing. Răzvan LUCA<br />
<strong>Sibiu</strong>, 2011
Ministerul Educaţiei, Cercetării şi Tineretului<br />
Universitatea “<strong>Lucian</strong> Blaga” <strong>din</strong> <strong>Sibiu</strong><br />
Rectoratul Universităţii<br />
B-dul Victoriei Nr. 10, 555024 – <strong>Sibiu</strong>, România<br />
COMPETENŢA<br />
Comisiei <strong>de</strong> <strong>doctorat</strong>, numită prin<br />
Or<strong>din</strong>ul Rectoratului Universităţii „<strong>Lucian</strong> Blaga” <strong>din</strong> <strong>Sibiu</strong><br />
Nr. 102 <strong>din</strong> 30 septembrie 2011<br />
PREŞEDINTE:<br />
CONDUCĂTOR ŞTIINŢIFIC:<br />
REFERENŢI:<br />
Prof. Dr. -Ing. Ioan Bandrea<br />
Universitatea „<strong>Lucian</strong> Blaga” <strong>din</strong> <strong>Sibiu</strong><br />
Prof. Dr. -Ing. Carmen Simion<br />
Universitatea „<strong>Lucian</strong> Blaga” <strong>din</strong> <strong>Sibiu</strong><br />
Prof. Dr. Rer. Nat. Fritz Tröster<br />
Heilbronn University / Germania<br />
Prof. Dr. -Ing. Nouraş Barbu Lupulescu<br />
Universitatea “Transilvania” Braşov<br />
Prof. Dr. -Ing. Laurean Bogdan<br />
Universitatea „<strong>Lucian</strong> Blaga” <strong>din</strong> <strong>Sibiu</strong><br />
Eventualele aprecieri sau observaţii vă rugăm să le trimiteţi pe adresa Universităţii „<strong>Lucian</strong><br />
Blaga” <strong>din</strong> <strong>Sibiu</strong>.
PREFAŢĂ<br />
Formarea profesională şi personală <strong>de</strong>pin<strong>de</strong> <strong>de</strong> aprecierea celor <strong>din</strong> jur şi a voinţei<br />
proprii a fiecărei persoane. Fie că este vorba <strong>de</strong> un cuvânt care să ajute la <strong>de</strong>zvoltarea unei<br />
i<strong>de</strong>i sau a unei i<strong>de</strong>i în sine care urmează a fi <strong>de</strong>zvoltată, oamenii interacţionează şi îşi<br />
confirmă statutul unul altuia prin comunicare, prin muncă, prin colegialitate. Existăm practic<br />
prin cei care ne confirmă acest lucru.<br />
Cercetarea ştiinţifică, realizarea conceptului şi elaborarea prezentei teze <strong>de</strong> <strong>doctorat</strong> nu<br />
ar fi fost posibile fără sprijin <strong>din</strong> partea oamenilor implicaţi în mod direct sau indirect, care să<br />
critice productiv sau să aprecieze rezultatele.<br />
Mulţumesc pe această cale conducătorului ştiinţific Prof. Dr. -Ing. Carmen Simion<br />
pentru sprijinul, experienţa <strong>din</strong> domeniul ingineriei împărtăşită şi răbdarea duse în limitele<br />
profesionalismului pe întreaga perioadă a activităţii mele <strong>de</strong> cercetare.<br />
Pentru sfaturile creative bazate pe experienţa profesională care m-au ajutat pe întreg<br />
parcursul cercetării doresc să îi mulţumesc domnului Prof. Dr. -Ing Ioan Bondrea.<br />
Mă adresez <strong>de</strong> asemenea cu <strong>de</strong>osebită recunoştinţă şi mulţumiri domnului Prof. Dr.<br />
Rer. Nat. Fritz Tröster <strong>de</strong> la „Heilbronn University”, Germania , mentorul care a contribuit<br />
atât la formarea mea profesională, cât şi la cea personală.<br />
Cadrelor didactice <strong>din</strong> catedra <strong>de</strong> Tehnologia Construcţiilor <strong>de</strong> Maşini a Facultăţii <strong>de</strong><br />
Inginerie <strong>din</strong> <strong>Sibiu</strong>, cât şi membrilor <strong>din</strong> comisiile <strong>de</strong> evaluare şi examinare le mulţumesc<br />
pentru recomandările privind creşterea calităţii activităţii mele <strong>de</strong> cercetare.<br />
Colegului Dipl. -Ing. Robert Gall doresc să îi mulţumesc pentru posibilitatea <strong>de</strong> a avea<br />
pe parcursul cercetărilor un partener <strong>de</strong> discuţii în ceea ce priveşte abordarea ştiinţifică a<br />
diferitelor tematici <strong>din</strong> cadrul proiectului şi nu numai.<br />
Membrilor familiei şi prietenilor le mulţumesc pentru înțelegerea, dragostea şi<br />
sprijinul moral acordat pe perioada cercetărilor, oferindu-mi motivaţia şi condiţiile necesare<br />
pentru realizarea şi finalizarea tezei <strong>de</strong> <strong>doctorat</strong>.<br />
Dipl. -Ing. Răzvan Luca<br />
I
II<br />
CUPRINS<br />
* / ** 1<br />
Introducere ........................................................................................................................... 1 1<br />
Obiectivele tezei .................................................................................................................. 2 2<br />
Structura tezei ..................................................................................................................... 4 4<br />
Capitolul 1: Stadiul actual ............................................................................................. 6 6<br />
1.1. Studiu <strong>de</strong> piaţă, importanţa şi aplicabilitatea vehiculelor inteligente autonome<br />
în industrie...................................................................................................................... 6 6<br />
1.2. Evoluţia vehiculelor autonome ................................................................................ 11 7<br />
1.3. Principii <strong>de</strong> funcţionare a celor mai semnificative vehicule specifice ghidate<br />
automat.......................................................................................................................... 13 8<br />
1.3.1. Sisteme <strong>de</strong> ghidare cu reţea <strong>de</strong> fire ................................................................. 15 .<br />
1.3.2. Sisteme <strong>de</strong> ghidare cu magneţi ................................................................. 16 .<br />
1.3.3. Sisteme <strong>de</strong> ghidare cu Laser ..................................................................... 17 .<br />
1.3.4. Sisteme hibrid .......................................................................................... 18 8<br />
1.4. Domenii <strong>de</strong> aplicaţie ale vehiculelor autonome........................................................ 18 9<br />
1.5. Strategii <strong>de</strong> operare a AGV-urilor industriale........................................................... 22 9<br />
1.6. Concluzii ................................................................................................................ 25 9<br />
Capitolul 2: Infrastructura vehiculelor inteligente autonome –<br />
realizarea prototipului .................................................................................................... 26 11<br />
2.1. Vehicul inteligent autonom non-holonomic .............................................................. 29 11<br />
2.2. Realizarea prototipului ............................................................................................. 30 .<br />
2.2.1. Platforma <strong>de</strong> rulare cu senzori <strong>de</strong> odometrie .............................................. 30 11<br />
2.2.2. Senzori <strong>de</strong> <strong>de</strong>tecţie şi ghidare .................................................................... 31 .<br />
2.2.2.1. Senzori LASER ......................................................................... 31 .<br />
2.2.2.2. Senzori ultrasonici ..................................................................... 32 .<br />
2.2.3. Senzori odometrici .................................................................................... 34 .<br />
2.2.4. Senzor vi<strong>de</strong>o ............................................................................................. 35 .<br />
2.2.5. Sistemul <strong>de</strong> achiziţie <strong>de</strong> date, comandă şi control ...................................... 36 12<br />
2.2.5.1. Comunicaţia vehiculului pe principiul target-host ...................... 37 14<br />
2.3. Concluzii ................................................................................................................. 42 15<br />
Capitolul 3: Cartografierea şi localizarea proprie ca procese simultane<br />
ale vehiculelor autonome .............................................................................................. 43 17<br />
3.1. Conceptul <strong>de</strong> cartografiere şi localizare simultană (SLAM) ..................................... 43 17<br />
3.2. Extragerea trăsăturilor particulare <strong>din</strong> mediul <strong>de</strong> navigaţie ....................................... 45 18<br />
3.3. Asocierea <strong>de</strong> date ..................................................................................................... 46 .<br />
3.3.1 Asocierea utilizând cea mai apropiată vecinătate (Nearest Neighbour) ...... 47 19<br />
3.4. Localizarea vehiculului autonom ............................................................................. 50 20<br />
3.5. Cartografierea mediului <strong>de</strong> navigație în timp real ..................................................... 51 21<br />
3.6. Construcţia grafică a hărţii virtuale. Realizarea simulării .......................................... 53 22<br />
3.6.1. Modulul vehiculului „Vehicle” ................................................................. 55 23<br />
3.6.2. Modulul <strong>de</strong> control „Vehicle control” ....................................................... 56 23<br />
3.6.3. Modulul senzorului „Scanner” .................................................................. 56 23<br />
3.6.4. Transformarea globală „World coor<strong>din</strong>ates”.............................................. 57 23<br />
3.6.5. Modulul <strong>de</strong> generare a hărţii „Map generation” ......................................... 59 24<br />
3.6.5.1. Algoritmi <strong>de</strong> calcul în procesul <strong>de</strong> cartografiere ......................... 62 25<br />
3.6.6. Algoritmul împarte şi îmbină („split and merge”) ...................................... 63 .<br />
3.6.7. Regresie liniară ......................................................................................... 63 .<br />
3.6.8. Algoritmul RANSAC ............................................................................... 64 .<br />
3.6.9. Transformarea Hough ............................................................................... 64 .<br />
1 *nr. pag. în teza; ** nr. pag. în rezumat
* / ** 2<br />
3.6.10. Algoritmul <strong>de</strong> extracţie a liniilor bazat pe tehnica DCE<br />
(Discrete curve evolution) extDCE ..................................................................... 65 26<br />
3.6.10.1. Reducerea datelor prin fuzionarea liniilor cu proprietăţi<br />
comune ................................................................................................. 68 27<br />
3.6.11. Extragerea reperelor <strong>din</strong> mediul <strong>de</strong> navigaţie pentru localizarea<br />
vehiculului ......................................................................................................... 70 28<br />
3.6.12. Mo<strong>de</strong>lul filtrului Kalman utilizat pentru corecţia odometriei.................... 70 .<br />
3.6.13. Utilizarea Filtrului Kalman Extins (EKF) pentru poziţionare cu ajutorul<br />
reperelor ............................................................................................................. 75 29<br />
3.6.14. Modulul <strong>de</strong> planificare a traiectoriei „Trajectory planning” ..................... 77 29<br />
3.6.15. Modulul <strong>de</strong> evitare a obstacolelor „Track <strong>de</strong>viation" ............................... 80 30<br />
3.6.15.1. Evitarea obiectelor prin stabilirea traiectoriei cu ajutorul curbelor<br />
specifice ............................................................................................................. 81 31<br />
3.6.15.1.1. Clotoi<strong>de</strong>.................................................................... 81 .<br />
3.6.15.1.2. Curbe Bezier............................................................. 82 .<br />
3.7 Cartografierea probabilistică ca metodă alternativă <strong>de</strong> navigaţie ................................ 84 32<br />
3.7.1. Metoda Bayes. Generalităţi ....................................................................... 85 .<br />
3.7.2. Derivarea cu metoda Bayes ....................................................................... 85 32<br />
3.8. Concluzii ................................................................................................................. 90 33<br />
Capitolul 4: Teste şi aplicaţii <strong>de</strong> navigaţie ale vehiculului autonom........... 91 35<br />
4.1. Mo<strong>de</strong>lul infrastructurii <strong>de</strong> comunicaţie utilizat pentru realizarea testelor................... 91 35<br />
4.2. Compararea datelor celor două sisteme separate <strong>de</strong> odometrie .................................. 92 36<br />
4.3. Cartografierea mediului .......................................................................................... 94 36<br />
4.4. Implementarea filtrului Kalman pentru îmbunătăţirea odometriei vehiculului autonom în<br />
procesul <strong>de</strong> cartografiere ................................................................................................ 95 37<br />
4.4.1. Cartografierea unui mediu prin extragerea <strong>de</strong> particularităţi..................... 100 39<br />
4.4.2. Manevra <strong>de</strong> schimbare a perspectivei <strong>de</strong> scanare ..................................... 102 41<br />
4.5 Reprezentarea vizuală a mediului <strong>de</strong> navigaţie ........................................................ 107 42<br />
4.5.1. I<strong>de</strong>ntificarea marcajelor <strong>de</strong> ghidare în spaţii <strong>de</strong>dicate............................... 107 42<br />
4.5.2. Transformarea în spațiul Hough a liniilor extrase .................................... 107 .<br />
4.5.3. Transformarea muchiilor extrase şi limitarea domeniului i<strong>de</strong>ntificat prin<br />
atribute <strong>de</strong> linie ................................................................................................ 108 43<br />
4.5.4. Transformarea perspectivei cu ajutorul principiului camerei obscure ....... 110 .<br />
4.5.5. Reprezentarea marcajelor transformate.................................................... 110 43<br />
4.6. Analiza persoanelor şi a obiectelor <strong>din</strong> mediul <strong>de</strong> navigaţie .................................... 111 44<br />
4.7. Concluzii ............................................................................................................... 117 46<br />
Capitolul 5: Aplicaţii în sistemul flexibil <strong>de</strong> fabricaţie <strong>din</strong> industria<br />
auto ........................................................................................................................................ 118 47<br />
5.1. Mo<strong>de</strong>larea şi simularea mediului <strong>de</strong> navigaţie într-un sistem flexibil <strong>de</strong><br />
fabricaţie cu şase celule <strong>de</strong> lucru active ........................................................................ 123 48<br />
5.1.1. Mo<strong>de</strong>larea şi simularea aplicaţiei cu ajutorul grilelor <strong>de</strong> ocupare ............. 133 51<br />
5.2. Concluzii ............................................................................................................... 137 53<br />
Capitolul 6: Concluzii şi direcţii viitoare <strong>de</strong> cercetare ................................... 138 54<br />
Bibliografie ........................................................................................................................ 140 58<br />
In<strong>de</strong>x <strong>de</strong> abrevieri ........................................................................................................... 149 62<br />
Anexe .................................................................................................................................... 150 .<br />
2 *nr. pag. în teza; ** nr. pag. în rezumat<br />
III
INTRODUCERE<br />
Conceptele <strong>de</strong> fabricaţie flexibilă „Flexible Manufacturing ” şi <strong>de</strong>pozitare ecologică<br />
„Green Warehousing” se referă la aplicarea meto<strong>de</strong>lor <strong>de</strong> fabricaţie, stocare şi manipulare cu<br />
consumuri minime în ve<strong>de</strong>rea protecţiei mediului. În acest sens automatizarea manipulării<br />
resurselor şi a producţiei reprezintă un factor important care implică atât strategii cât şi<br />
vehicule inteligente. Prin automatizarea acestui proces se obţin spaţii <strong>de</strong> stocare eficiente,<br />
reduceri ale cheltuielilor privind energia utilizată pentru manevre în spaţiile <strong>de</strong>dicate, cât şi<br />
cheltuieli reduse privind utilizarea întreţinerii sistemului. În cazul operării automatizate,<br />
datorită sistemelor inteligente <strong>de</strong> ghidare a vehiculelor, se reduc cheltuieli administrative<br />
importante. De asemenea, în cazul utilizării vehiculelor cu propulsie provenind <strong>din</strong> surse <strong>de</strong><br />
energie alternative şi electrice, spaţiul rămâne unul nepoluat cu influenţe directe asupra<br />
mediului <strong>de</strong> stocare, cât şi asupra mediului înconjurător. Sistemele <strong>de</strong> ventilaţie forţată nu<br />
reprezintă o necesitate în acest sens, reducând astfel prin fenomenul <strong>de</strong> automatizare<br />
consumul general <strong>de</strong> energie utilizată cu până la 40%.<br />
Din punctul <strong>de</strong> ve<strong>de</strong>re al strategiei <strong>de</strong> producţie al firmei, se impune extin<strong>de</strong>rea<br />
componentelor flexibilităţii pe care firma le posedă. O structură organizatorică mo<strong>de</strong>rnă şi<br />
conducerea asistată <strong>de</strong> calculator a producţiei fac posibilă această extin<strong>de</strong>re cerută <strong>de</strong><br />
condiţiile actuale, adică, piaţă în continuă schimbare şi nesiguranţă pe termen scurt dar şi pe<br />
termen lung.<br />
În acest context flexibilitatea poate fi caracterizată <strong>de</strong> trei atribute <strong>de</strong> timp:<br />
la timp<br />
după un timp<br />
peste timp<br />
Astfel, flexibilitatea maşinilor şi a fluxurilor sunt flexibilităţi la "timp", flexibilitatea în<br />
produs, proces şi operaţii sunt flexibilităţi "după un timp", iar flexibilitatea în producţie,<br />
<strong>de</strong>zvoltare şi volum sunt flexibilităţi "peste timp".<br />
Se poate spune că în sistemele flexibile <strong>de</strong> producţie flexibilitatea totală este<br />
<strong>de</strong>terminată <strong>de</strong>cisiv <strong>de</strong> flexibilitatea sistemelor <strong>de</strong> transportare care asistă sistemul <strong>de</strong><br />
prelucrare propriu-zisă, <strong>de</strong> posibilităţile <strong>de</strong> mentenanţă, control şi diagnoză ale acestora.<br />
Responsabilitatea <strong>de</strong>zvoltării <strong>de</strong> astfel <strong>de</strong> sisteme automate reprezintă, pe lângă alţi factori<br />
influenţi, o premisă care trebuie să ia în calcul atât factorul <strong>de</strong> impact social, cât şi cel al<br />
posibilităţii <strong>de</strong> <strong>de</strong>zvoltare durabilă a sistemelor <strong>de</strong> producţie <strong>din</strong> cadrul fabricilor viitorului.<br />
1
Obiectivele tezei<br />
OBIECTIVELE TEZEI<br />
“Totul ar trebui făcut cât <strong>de</strong> simplu posibil,<br />
dar nu mai simplu <strong>de</strong>cât atât“. (Albert Einstein)<br />
Doctoratul cu finalitate practică reprezintă un avantaj atât în industrie, cât şi în mediul<br />
aca<strong>de</strong>mic şi <strong>din</strong> perspectiva specialiştilor. Bernhard Frey, şeful <strong>de</strong>partamentului <strong>de</strong> resurse<br />
umane <strong>de</strong> la firma MAN GmbH, intervievat cu privire la acest lucru, afirmă că o materializare<br />
a conceptului teoretic este <strong>de</strong> dorit atunci când se promovează într-un domeniu tehnic,<br />
conform actualelor cereri <strong>de</strong> pe piaţa <strong>de</strong> forţă <strong>de</strong> muncă. Realizarea practică a conceptelor<br />
cercetate şi <strong>de</strong>zvoltate în cadrul acestei lucrări au un factor semnificativ în motivaţia şi<br />
satisfacţia personală realizând pas cu pas integrarea teoriei într-un prototip existent fizic.<br />
Un simplu calcul statistic arată că doar 1.000 <strong>de</strong> absolvenţi <strong>din</strong> aproximativ 20.000 se <strong>de</strong>cid<br />
anual pentru continuarea studiului doctoral şi aprofundarea domeniului tehnic. A fi unul <strong>din</strong><br />
cei care reuşesc acest lucru reprezintă o primă motivaţie personală. Deşi cariera începe puţin<br />
mai târziu pentru cei care aleg un studiu doctoral, aceasta reprezintă o premisă pentru a<br />
continua în domeniul ştiinţelor ca profesor. Luând în calcul evoluţia personală, <strong>doctorat</strong>ul a<br />
reuşit să-mi ascută simţurile tehnice, învăţând totodată cum se abor<strong>de</strong>ază o temă <strong>din</strong> punct <strong>de</strong><br />
ve<strong>de</strong>re analitic.<br />
Posibilitatea <strong>de</strong> a fi doctorand în cadrul unui proiect naţional <strong>de</strong> cercetare m-a motivat<br />
în ve<strong>de</strong>rea atingerii rezultatelor şi publicării acestora în lucrări ştiinţifice care să contribuie<br />
atât <strong>din</strong> punct <strong>de</strong> ve<strong>de</strong>re cantitativ, cât şi calitativ la baza <strong>de</strong> date ştiinţifică naţională şi a<br />
Universităţii „<strong>Lucian</strong> Blaga” <strong>din</strong> <strong>Sibiu</strong>.<br />
În cadrul Universităţii <strong>din</strong> Heilbronn, instituţie parteneră pentru proiectul <strong>de</strong> cercetare,<br />
mi-a fost oferită posibilitatea <strong>de</strong>zvoltării aptitu<strong>din</strong>ilor <strong>de</strong> implementare practică, şi totodată<br />
şansa <strong>de</strong> a-mi <strong>de</strong>zvolta aptitu<strong>din</strong>i <strong>de</strong> tutore având pe lângă sarcina studiului doctoral şi<br />
îndrumarea stu<strong>de</strong>nţilor în realizarea lucrărilor <strong>de</strong> studiu.<br />
Vehiculele autonome cu utilizări industriale, domeniul cercetat, reprezintă un avantaj<br />
în flexibilitatea manipulării materiei prime în cadrul producţiei şi în domeniul logistic. În<br />
acest sens, <strong>de</strong>zvoltarea sistemelor <strong>de</strong> transport sau transfer poate reduce continuu costurile<br />
producţiei conform studiilor având la bază concepte <strong>de</strong> fabricaţie precum „just-in-time” şi<br />
contextul actual global <strong>de</strong> <strong>de</strong>zvoltare a producţiei bazat pe continua adaptare la cererea<br />
clienţilor.<br />
Costurile manipulării materialului reprezintă o proporţie semnificativă în costurile <strong>de</strong><br />
producţie. Eynan şi Rosenblatt [30] indică în studiile lor faptul că aceste costuri pot atinge<br />
30% <strong>din</strong> costul total al producţiei. În acest sens, tematica abordată <strong>de</strong>vine importantă în<br />
scopul maximizării flexibilităţii ca o caracteristică a sistemelor <strong>de</strong> producţie ale fabricilor<br />
viitorului şi a minimizării costurilor <strong>de</strong> producţie. Nivelul <strong>de</strong> automatizare permite stabilirea<br />
gradului <strong>de</strong> flexibilitate cât şi a complexităţii în ceea ce priveşte organizarea producţiei.<br />
Re<strong>de</strong>finirea fluxului <strong>de</strong> material necesită implicit recalcularea traseelor pe care trebuie să le<br />
parcurgă materia primă. În cazul sistemelor rigi<strong>de</strong> <strong>de</strong> transport precum conveioare sau AGVuri<br />
ghidate prezentate critic în secţiunea viitoare, reconfigurarea fluxului este greoaie şi<br />
implică o serie <strong>de</strong> costuri suplimentare.<br />
Lucrarea <strong>de</strong> faţă reprezintă un concept evolutiv al mijloacelor <strong>de</strong> transport în direcţia<br />
simplificării procesului <strong>de</strong> <strong>de</strong>sign şi re-<strong>de</strong>sign a fabricaţiei prin <strong>de</strong>zvoltarea funcţiilor <strong>de</strong><br />
navigaţie a vehiculelor autonome inteligente. Cercetările cuprind contribuţii privind<br />
2
Obiectivele tezei<br />
sistemele <strong>de</strong> navigaţie a vehiculelor autonome. În acest sens un vehicul se <strong>de</strong>plasează<br />
complet autonom într-un mediu specific, interior şi/sau exterior realizând o hartă<br />
virtuală în timp real cu ajutorul senzorilor, hartă în care apoi se localizează şi operează, un<br />
trend vizionar foarte <strong>de</strong>zbătut în prezent. În literatura <strong>de</strong> specialitate conceptul <strong>de</strong><br />
Cartografiere şi Localizare Simultană (SLAM) reprezintă o tematică <strong>de</strong>schisă privind<br />
navigarea optimă a vehiculelor autonome. Comunicaţia <strong>din</strong>tre sistemul central <strong>de</strong> comandă şi<br />
vehiculele autonome este bazată pe un schimb <strong>de</strong> informaţii în scopul procesării în timp real<br />
a sarcinilor şi totodată permite utilizarea multiplă a datelor existente, reprezentând un<br />
avantaj major şi pentru sistemul <strong>de</strong> planificare sau gestiune şi o parte componentă în<br />
<strong>de</strong>zvoltarea obiectivului acestei lucrări. Latura <strong>de</strong> siguranţă în operare privind conducerea<br />
fără coliziuni, evitarea obstacolelor şi a celorlalte componente <strong>de</strong> manipulare, respectiv a<br />
oamenilor şi obiectelor aflate în mişcare, reprezintă un aspect important şi este tratat ca parte<br />
componentă a evoluţiei mijloacelor <strong>de</strong> transport fără operator uman.<br />
Pentru realizarea scopului tezei au fost stabilite următoarele obiective teoretice si<br />
practice:<br />
1. studierea stadiului actual în domeniul <strong>de</strong> cercetare a vehiculelor <strong>de</strong> transfer urmărind<br />
posibilitatea îmbunătăţirii flexibilității într-un sistem <strong>de</strong> fabricaţie prin <strong>de</strong>zvoltarea<br />
funcţiilor <strong>de</strong> navigaţie a vehiculelor specifice;<br />
2. conceperea unei simulări software pentru integrarea cercetărilor informaţional<br />
realizând o platformă <strong>de</strong> studiu bazată pe mo<strong>de</strong>larea senzorială, a vehiculelor operand<br />
cât şi a reprezentării scenelor mediului <strong>de</strong> operare;<br />
3. realizarea unui prototip cu platformă <strong>de</strong> implementare rapidă şi in<strong>de</strong>pen<strong>de</strong>ntă pentru<br />
testarea <strong>de</strong> algoritmi <strong>de</strong>dicaţi domeniului <strong>de</strong> navigaţie a vehiculelor inteligente<br />
specifice;<br />
4. studiul şi evaluarea senzorilor şi a resurselor disponibile pentru implementarea<br />
sistemelor <strong>de</strong> navigaţie la vehiculele autonome;<br />
5. <strong>de</strong>zvoltarea şi implementarea software a unor algoritmi <strong>de</strong> navigaţie care să permită<br />
navigarea unui vehicul autonom în timp real având la baza conceptul <strong>de</strong> cartografiere<br />
şi localizare simultană (SLAM);<br />
6. realizarea unei hărţi virtuale <strong>de</strong> navigaţie prin extragerea <strong>de</strong> particularităţi relevante<br />
<strong>din</strong> mediul <strong>de</strong> operare care să permită o navigare bazată doar pe extragerea informaţiei<br />
<strong>de</strong> la senzorii vehiculului;<br />
7. realizarea unei interfeţe grafice care să permită vizualizarea, monitorizarea şi analiza<br />
comportamentului vehiculului care operează într-un mediu specific;<br />
8. minimizarea volumului <strong>de</strong> date utilizate pentru navigaţie prin programare efectivă;<br />
9. studierea posibilităţilor <strong>de</strong> implementare a vehiculelor prin realizarea aplicaţiilor<br />
simulate;<br />
10. implementarea şi testarea algoritmilor şi a conceptului <strong>de</strong> navigaţie <strong>de</strong>zvoltaţi într-un<br />
mo<strong>de</strong>l <strong>de</strong> vehicul inteligent la scară.<br />
Finalitatea tezei o reprezintă realizarea unui prototip pentru <strong>de</strong>zvoltarea<br />
permanentă a vehiculelor inteligente autonome prin realizarea unei platforme <strong>de</strong> studiu<br />
integrând tehnici <strong>de</strong> măsură, comandă şi control, sisteme informatice <strong>de</strong>dicate, <strong>de</strong>zvoltare <strong>de</strong><br />
algoritmi, dar şi concepte noi <strong>de</strong> logistică şi <strong>de</strong>sign al sistemelor <strong>de</strong> manipulare al fabricilor<br />
viitorului.<br />
3
Structura tezei<br />
STRUCTURA TEZEI<br />
Având obiectivul <strong>de</strong> a studia sistemele <strong>de</strong> navigaţie ale vehiculelor autonome care<br />
operează în medii specifice, lucrarea <strong>de</strong> faţă prezintă în şase capitole contribuţii şi meto<strong>de</strong><br />
<strong>de</strong>zvoltate şi aplicate în scopul îmbunătăţirii navigaţiei autonome.<br />
Primul capitol al tezei prezintă un stadiu actual al tehnologiei utilizate în domeniul <strong>de</strong><br />
navigaţie a vehiculelor autonome <strong>din</strong> industrie. Un studiu <strong>de</strong> piaţă este realizat în scopul <strong>de</strong> a<br />
evi<strong>de</strong>nţia importanţa şi aplicabilitatea vehiculelor autonome în industria <strong>de</strong> fabricaţie a<br />
componentelor auto. Un top al produselor actuale punctează importanţa <strong>de</strong>zvoltării produselor<br />
inteligente, categorie <strong>din</strong> care fac parte şi vehiculele autonome. Câteva date statistice<br />
evi<strong>de</strong>nţiază evoluţia crescândă a produselor <strong>de</strong> acest gen.<br />
În ceea ce priveşte direcţia <strong>de</strong> cercetare şi <strong>de</strong>zvoltare a domeniului <strong>de</strong> inginerie<br />
industrială şi a vehiculelor <strong>de</strong> manipulare în sistemele <strong>de</strong> fabricaţie şi nu numai, a fost realizat<br />
paralel cu studiul bibliografic un conspect al literaturii <strong>din</strong> domeniu şi al publicațiilor <strong>de</strong><br />
specialitate, urmărind în special perioada ianuarie 2010 – iunie 2011. În acestea sunt<br />
prezentate diferite concepte, prototipuri şi trenduri în domeniu confirmând abordarea unei<br />
tematici <strong>de</strong> top în ceea ce priveşte actualitatea direcţiei <strong>de</strong> cercetare.<br />
În al doilea subcapitol este realizată o prezentare a evoluţiei istorice a mijloacelor <strong>de</strong><br />
transport <strong>din</strong> industrie. Cele mai importante sisteme <strong>de</strong> vehicule automate sunt prezentate întrun<br />
studiu critic <strong>de</strong>scriind principiile lor <strong>de</strong> funcţionare şi limitarea domeniilor <strong>de</strong> aplicaţie, cât<br />
şi a strategiilor <strong>de</strong> operare.<br />
Capitolul doi conţine informaţii <strong>de</strong>spre infrastructura vehiculelor autonome nonholonomice<br />
cu tracţiune integrală. Un prototip al unui vehicul la scară (1:8) este realizat în<br />
scopul <strong>de</strong> a integra tehnologia necesară cercetării, <strong>de</strong>zvoltării şi testării algoritmilor <strong>de</strong><br />
navigaţie. Infrastructura integrează senzori <strong>de</strong> proximitate diferiţi în scopul acoperirii unui<br />
domeniu larg <strong>de</strong> <strong>de</strong>tecţie şi al maximizării eficienţei în implementare prin eliminarea<br />
senzorilor <strong>din</strong> infrastructura unui sistem <strong>de</strong> fabricaţie, oferind in<strong>de</strong>pen<strong>de</strong>nţă şi robusteţe în<br />
operare. Un concept <strong>de</strong> comunicaţie paralelă a două unităţi <strong>de</strong> procesare şi <strong>de</strong> comandă şi<br />
control, cât şi <strong>de</strong> monitorizare a activităţii vehiculului este <strong>de</strong>zvoltat în scopul unei utilizări<br />
optime a resurselor, care să ofere posibilitatea testării aplicaţilor în timp real.<br />
În capitolul trei este analizat conceptul <strong>de</strong> cartografiere şi localizare simultană a<br />
vehiculelor autonome (SLAM). Conform cercetătorilor, acest concept reprezintă problema<br />
„oului şi a găinii” în domeniul tehnicii <strong>de</strong> navigaţie. Prin realizarea unei simulări software în<br />
care sunt mo<strong>de</strong>late atât funcţiile senzorilor şi <strong>de</strong>zvoltaţi algoritmi <strong>de</strong> navigaţie se obţin date<br />
relevante pentru implementarea <strong>de</strong>scrisă în capitolul <strong>de</strong> aplicaţii. O limitare a sistemului este<br />
realizată prin utilizarea platformei <strong>de</strong> programare Matlab Embed<strong>de</strong>d.<br />
Capitolul prezintă modular fiecare componentă a simulării cu informaţii <strong>de</strong>spre<br />
algoritmii implementaţi.<br />
O abordare a realizării unei hărţi virtuale prin extragerea <strong>de</strong> particularităţi (featurebased)<br />
asemănătoare celor <strong>de</strong>scrise în [21] este realizată cu ajutorul unui algoritm propriu <strong>de</strong><br />
reducere a datelor având la bază algoritmul <strong>de</strong> evoluţie discretă a contururilor DCE [53].<br />
O serie <strong>de</strong> fenomene specifice cum sunt, <strong>de</strong> exemplu, cel <strong>de</strong> ocluzionare a obiectelor în<br />
timpul scanării mediului sau a comparaţiei traiectoriei <strong>de</strong> <strong>de</strong>plasare <strong>de</strong> parcurs şi parcursă sunt<br />
particularizate şi analizate, iar ulterior este prezentată o soluţie implementată a acestora.<br />
Stabilirea traiectoriei vehiculului reprezintă o problema tratată la nivel macro. În acest sens<br />
4
Structura tezei<br />
focalizarea merge pe pregătirea datelor necesare pentru generarea traiectoriei <strong>de</strong> <strong>de</strong>plasare,<br />
mai concret, pe abordarea în <strong>de</strong>taliu a conceptului <strong>de</strong> (SLAM). Traiectoria vehiculului este<br />
generată prin metoda câmpurilor potenţiale.<br />
Un mecanism <strong>de</strong> <strong>de</strong>tecţie şi evitare a obstacolelor este prezentat în continuarea<br />
capitolului bazat pe integrarea matricială a curbelor specifice (clotoi<strong>de</strong> şi curbe Bezier).<br />
Pentru localizarea vehiculului în harta generată, consi<strong>de</strong>rat un proces simultan <strong>de</strong><br />
navigaţie, este prezentat un mo<strong>de</strong>l implementat <strong>de</strong> extragere a reperelor rezultând în urma<br />
informaţiilor extrase <strong>din</strong> mediu în timpul procesului <strong>de</strong> cartografiere. O transformare într-un<br />
cvasi spaţiu Hough a parametrilor unei linii este realizată pentru extragerea datelor relevante<br />
şi reducerea acestora la un minim necesar. Cu ajutorul unui filtru Kalman extins (EKF) [41]<br />
mo<strong>de</strong>lat, reperele sunt înregistrate şi adăugate datelor <strong>de</strong> odometrie ale vehiculului pentru<br />
realizarea unei localizări cât mai exacte şi predicţia următoarelor date relevante necesare<br />
pentru susţinerea vehiculului în timpul navigaţiei.<br />
Ultimul subcapitol analizează o abordare alternativă în navigaţie. Utilizând metoda <strong>de</strong><br />
segmentare şi împărţire a spaţiului <strong>de</strong> lucru în celule, se realizează un calcul probabilistic <strong>de</strong><br />
ocupare a celulelor <strong>de</strong> navigare.<br />
Capitolul patru conţine aplicaţii realizate în scopul <strong>de</strong> a analiza comportamentul<br />
algoritmilor <strong>de</strong>zvoltaţi şi al implementării conceptelor studiate.<br />
Aplicaţiile privind comportamentul filtrului Kalman mo<strong>de</strong>lat în capitolul trei oferă o<br />
ve<strong>de</strong>re <strong>de</strong> ansamblu asupra parametrilor <strong>de</strong> navigaţie. În continuare este prezentată<br />
implementarea unui concept <strong>de</strong> captură şi evaluare vi<strong>de</strong>o în scopul <strong>de</strong> a i<strong>de</strong>ntifica obiectele<br />
<strong>din</strong>amice în mediul <strong>de</strong> operare şi marcajele care <strong>de</strong>finesc spaţiile specifice în sectoarele <strong>de</strong><br />
navigare a vehiculelor.<br />
Capitolul cinci <strong>de</strong>scrie o aplicaţie specială cu date <strong>de</strong> intrare <strong>din</strong>tr-un sistem flexibil<br />
<strong>de</strong> fabricaţie simulat şi care este realizată în scopul <strong>de</strong> a evi<strong>de</strong>nţia principalele sarcini pe care<br />
le are un vehicul autonom în timpul navigaţiei în mediile specifice. Fie că este vorba <strong>de</strong> un<br />
transfer inter-operaţional sau <strong>de</strong> o manipulare într-un <strong>de</strong>pozit logistic, comportamentul<br />
vehiculului autonom este evaluat pe baza datelor <strong>de</strong> ieşire ale algoritmilor implementaţi.<br />
În capitolul şase sunt prezentate rezultatele obţinute, în care un accent <strong>de</strong>osebit a fost<br />
pus pe evi<strong>de</strong>nţierea noutăţii ştiinţifice, a postulatelor teoretice şi a rezultatelor experimentale<br />
obţinute. Sunt prezentate meto<strong>de</strong>le <strong>de</strong> cercetare utilizate şi argumentele care stau la baza<br />
credibilităţii rezultatelor. De asemenea sunt propuse direcţiile viitoare <strong>de</strong> cercetare în<br />
domeniu.<br />
Cercetările teoretice şi experimentale efectuate pe parcursul elaborării şi finalizării<br />
programului <strong>de</strong> cercetare precum şi rezultatele acestora au fost valorificate prin publicare, susţinere<br />
şi discutare cu ocazia unor manifestări ştiinţifice naţionale şi internaţionale. Titlurile acestor lucrări<br />
sunt cuprinse în bibliografie.<br />
Cercetările au fost realizate în cadrul şcolii doctorale <strong>de</strong> la Universitatea <strong>Lucian</strong> Blaga<br />
<strong>din</strong> <strong>Sibiu</strong>, proiectul POSDRU/6/1.5/S/26/7706 cu titlul „Creşterea rolului studiilor doctorale şi<br />
a competitivităţii doctoranzilor într-o Europă unită”, cofinanţat <strong>din</strong> Fondul Social European<br />
prin Programul Operaţional Sectorial Dezvoltarea Resurselor Umane 2007-2013.<br />
5
Stadiul actual<br />
CAPITOLUL 1: STADIUL ACTUAL<br />
„Industria <strong>de</strong> fabricaţie este importantă<br />
pentru Europa” (Manuel Barroso, 2009)<br />
1.1. Studiu <strong>de</strong> piaţă, importanţa şi aplicabilitatea vehiculelor inteligente autonome în<br />
industrie<br />
Domeniile strategice <strong>de</strong> cercetare în producţie se referă la consolidarea punctelor forte<br />
ale unei organizaţii şi <strong>de</strong>finirea activităţilor orientate pe aplicaţii. Competitivitatea prin<br />
reducerea costurilor şi adăugarea <strong>de</strong> valoare produselor finale asigură un proces calitativinovativ<br />
permanent. Uniunea Europeană a lansat agenda strategică pentru fabricile viitorului<br />
prin programul „EFFRA- Factory of the Future” cu un buget <strong>de</strong> 1,2 mld. Euro. Acest program<br />
conţine atât un sector <strong>de</strong> <strong>de</strong>zvoltare naţional, cât şi unul regional pentru grupuri industriale.<br />
Ca parte a planului european <strong>de</strong> redresare economică, comisia a lansat trei parteneriate publicprivate<br />
(PPP). Acestea reprezintă un mijloc puternic <strong>de</strong> a stimula eforturile <strong>de</strong> cercetare în<br />
sectoarele industriale mari, construcții <strong>de</strong> automobile şi <strong>de</strong> fabricaţie, care au fost <strong>de</strong>osebit <strong>de</strong><br />
afectate <strong>de</strong> încetinirea creşterii economice.<br />
Conform statisticii fe<strong>de</strong>raţiei internaţionale <strong>de</strong> robotică, 76.600 <strong>de</strong> unităţi <strong>de</strong> roboţi în<br />
valoare totală <strong>de</strong> 13,2 miliar<strong>de</strong> dolari, care acoperă domeniul serviciilor în industrie au fost<br />
comercializaţi până în anul 2009. Din acest total 5% reprezintă domeniul logistic, şi 6%<br />
platforme mobile <strong>de</strong> uz general în domeniul fabricaţiei. Se observă un trend crescând al<br />
utilizării acestora pentru perioada următoare.<br />
Figura 1.1: Valori statistice ale vânzărilor <strong>de</strong> roboţi pentru servicii în domeniul industrial şi profesional în anul<br />
2009<br />
6
Stadiul actual<br />
1.2. Evoluţia vehiculelor autonome<br />
Un grafic al evoluţiei vehiculelor utilizate în industrie <strong>din</strong> anul 1959 până în anul 2000<br />
este reprezentat mai jos având la bază cercetările institutului Frauenhofer <strong>din</strong><br />
Stuttgart/Germania. De menţionat sunt cele trei mari categorii relevante în <strong>de</strong>zvoltare <strong>de</strong>-a<br />
lungul anilor.<br />
Figura 1.2: Evoluţia vehiculelor autonome [116]<br />
7
Stadiul actual<br />
1.3. Principii <strong>de</strong> funcţionare a celor mai semnificative vehicule specifice ghidate<br />
automat<br />
În cazul <strong>de</strong>pozitării în containere a semifabricatelor/pieselor se pot utiliza, pentru<br />
transferul inter-operaţional al acestora, sisteme <strong>de</strong> robocare. În acest caz se cere o preocupare<br />
specială referitor la căile <strong>de</strong> acces şi traseele urmate <strong>de</strong> către acestea, <strong>de</strong> aceea acest sistem<br />
este mai puţin uzual în secţiile <strong>de</strong> producţie propriu-zisă, întâlnindu-se mai <strong>de</strong>s în magaziile<br />
mari sau <strong>de</strong>pozite.<br />
O prezentare sumară a principiului <strong>de</strong> funcţionare a actualelor soluţii disponibile <strong>din</strong> industrie<br />
este realizată utilizând ca sursă firma Egemin automation, specializată în domeniul vehiculelor ghidate<br />
<strong>din</strong> industrie <strong>de</strong> tip AGV.<br />
1.3.1. Sisteme <strong>de</strong> ghidare cu reţea <strong>de</strong> fire<br />
1.3.2. Sisteme <strong>de</strong> ghidare cu magneţi<br />
1.3.3. Sisteme <strong>de</strong> ghidare cu Laser<br />
1.3.4. Sisteme hibrid<br />
Sistemele hibrid reprezintă vehicule multifuncţionale care permit atât operarea<br />
automată, cât şi intervenţia operatorului uman în manipulare. În cazul automat, un scaner laser<br />
ghi<strong>de</strong>ază vehiculul într-o zonă <strong>de</strong> producţie, <strong>de</strong>pozit sau medii <strong>de</strong> distribuţie. Figura <strong>de</strong> mai<br />
jos indică un stivuitor dotat cu sistemele adiţionale necesare pentru manipulare automată.<br />
Figura1.3: Sistem hibrid <strong>de</strong> manipulare a materialului [109]<br />
1- senzor <strong>de</strong> siguranţă, 2- unitate <strong>de</strong> navigare Laser, 3- senzori laterali pentru <strong>de</strong>tectarea<br />
obstacolelor, 4- buton pornire/oprire, 5- camera vi<strong>de</strong>o 3D (opţional), 6- cititor RFID<br />
8
Stadiul actual<br />
1.4. Domenii <strong>de</strong> aplicaţie ale vehiculelor autonome<br />
Trendul în robotică este acoperirea şi automatizarea a câtor mai multe domenii în<br />
speranţa simplificării sarcinilor oamenilor, a siguranţei şi preciziei producţiei, a asistenţei<br />
rutiere, respectiv a <strong>de</strong>zvoltării zonei <strong>de</strong> servicii în general. În toate aceste domenii roboţii<br />
mobili au cunoscut o <strong>de</strong>zvoltare generoasă în ultimii ani. Deosebirea <strong>de</strong> aplicaţii este <strong>de</strong>finită<br />
<strong>de</strong> criteriile <strong>de</strong> operare în mediile specifice:<br />
mediul intern structurat<br />
mediul extern nestructurat.<br />
1.5. Strategii <strong>de</strong> operare a AGV-urilor industriale<br />
Pe baza regulilor <strong>de</strong> expediţie este realizată navigarea vehiculelor ghidate automat în<br />
ve<strong>de</strong>rea în<strong>de</strong>plinirii <strong>de</strong> sarcini. Performanţa mo<strong>de</strong>lelor analitice <strong>de</strong>pin<strong>de</strong> <strong>de</strong> regula <strong>de</strong> expediţie<br />
adoptată. O distribuţie paralelă a sarcinilor reprezintă un avantaj în procesarea acestora fiind o<br />
tematică relativ nouă şi în acest domeniu. Practic, un vehicul autonom <strong>de</strong>vine responsabil<br />
pentru în<strong>de</strong>plinirea altor sarcini în drum spre sarcina primită <strong>de</strong> la sistemul <strong>de</strong> comandă<br />
central. Avantajele şi <strong>de</strong>zavantajele sistemelor <strong>de</strong> ghidare sunt <strong>de</strong>scrise conform tabelului <strong>de</strong><br />
mai jos cu extin<strong>de</strong>rea criteriilor <strong>de</strong> navigaţie cu ghidare vi<strong>de</strong>o şi GPS, două componente<br />
introduse ca evoluţie în ceea ce priveşte sistemele <strong>de</strong> navigaţie a vehiculelor specifice.<br />
Tabelul 1.1: Prezentarea criteriilor calitative a sistemelor <strong>de</strong> ghidare<br />
Sistem/Criteriu Ghidare Ghidare cu Ghidare cu Ghidare GPS<br />
cu fir magneţi Laser vi<strong>de</strong>o<br />
intern/extern int.&ext. int.&ext. int. int.&ext. ext.<br />
Pentru suprafețe<br />
murdare ++ ++ - / ++<br />
Nivel <strong>de</strong> ++ + + + +<br />
încre<strong>de</strong>re<br />
Costuri <strong>de</strong> - / ++ ++ ++<br />
instalație<br />
Flexibilitate - / ++ ++ ++<br />
Precizie în mm ~2 3-20 ~10
Stadiul actual<br />
având la bază concepte <strong>de</strong> fabricaţie precum „just-in-time” sau „flexible manufacturing” şi<br />
contextul actual global <strong>de</strong> <strong>de</strong>zvoltare a producţiei bazat pe continua adaptare.<br />
Costurile manipulării materialului reprezintă o proporţie semnificativă în costurile <strong>de</strong><br />
producţie. În lucrarea lor, Eynan şi Rosenblatt [30] indică faptul că aceste costuri pot atinge<br />
30% <strong>din</strong> costul total al producţiei. În acest sens, tematica abordată <strong>de</strong>vine importantă datorită<br />
flexibilităţii, caracteristică a sistemului <strong>de</strong> producţie. Este importantă abordarea interacţiunii<br />
<strong>din</strong>tre maşini, manipularea materialului şi sistemul informatic.<br />
Nivelul <strong>de</strong> automatizare permite stabilirea unei comunicaţii între sistemul central <strong>de</strong> comandă<br />
şi vehiculele autonome sau între unităţile autonome.<br />
Criteriile <strong>de</strong> evaluare a actualelor arhitecturi <strong>de</strong> transport şi noile posibilităţi <strong>de</strong> realizare<br />
tehnică oferă o privire <strong>de</strong> ansamblu asupra direcţiilor <strong>de</strong> cercetare viitoare.<br />
Indiferent <strong>de</strong> domeniul <strong>de</strong> aplicaţie, ten<strong>din</strong>ţa este <strong>de</strong> a automatiza procesele prin introducerea<br />
vehiculelor specifice.<br />
Având la bază evoluţia ultimilor cincizeci <strong>de</strong> ani a vehiculelor utilizate în industria<br />
auto, se poate afirma că noutăţile tehnice şi informaţionale a timpilor respectivi au fost<br />
acumulate şi <strong>de</strong>zvoltate cu succes şi în zona <strong>de</strong> transfer a spaţiilor industriale.<br />
Odată cu apariţia senzorilor performanţi, vehiculelor le-au fost <strong>de</strong>zvoltate şi alte funcţii,<br />
crescând prin acest lucru în primul rând flexibilitatea. Produsele primesc prin integrarea<br />
inteligenţei artificiale un grad tot mai înalt <strong>de</strong> adaptivitate, fapt confirmat şi <strong>de</strong> topul privind<br />
direcţia <strong>de</strong> cercetare şi implementare a vehiculelor autonome la nivel mondial. În acest<br />
context au fost realizate următoarele cercetări:<br />
un studiu al literaturii <strong>de</strong> specialitate şi <strong>de</strong> piaţă care sa evi<strong>de</strong>nţieze evoluţia <strong>de</strong> pe piaţă<br />
actuala şi viitoare a vehiculelor autonome utilizate atât în industrie cât şi în alte<br />
domenii;<br />
o analiză a principiilor <strong>de</strong> funcţionare a celor mai utilizate sisteme <strong>de</strong> ghidare <strong>din</strong><br />
industria <strong>de</strong> fabricaţie;<br />
cercetarea unui layout <strong>de</strong> fabricaţie în scopul i<strong>de</strong>ntificării si evi<strong>de</strong>nţierii strategiilor <strong>de</strong><br />
lucru posibile <strong>din</strong> acesta;<br />
un studiu al flexibilităţii în manipulare a diferitelor sisteme <strong>de</strong> ghidare.<br />
10
Infrastructura vehiculelor inteligente autonome – realizarea prototipului<br />
CAPITOLUL 2: INFRASTRUCTURA VEHICULELOR INTELIGENTE<br />
AUTONOME – REALIZAREA PROTOTIPULUI<br />
„ O i<strong>de</strong>e creativă rămâne doar o i<strong>de</strong>e până când se face ceva cu ea.<br />
Trebuie să faci ceva, altfel nu eşti creativ.” (Glen Hoffherr)<br />
Având în ve<strong>de</strong>re criteriul <strong>de</strong> locomoţie, infrastructura vehiculelor utilizate în domeniul<br />
industrial este <strong>de</strong>pen<strong>de</strong>ntă <strong>de</strong> aranjamentul roţilor sau geometria acestora. Pentru realizarea<br />
unui robot mobil trebuie luat în consi<strong>de</strong>rare acest lucru în ve<strong>de</strong>rea stabilirii limitării <strong>de</strong><br />
manevrabilitate, control şi stabilitate, practic domeniul <strong>de</strong> operare. O clasificare a roboţilor<br />
mobili industriali după configuraţia roţilor conform [83].<br />
2.1. Vehicul inteligent autonom non-holonomic<br />
Având ca obiectiv realizarea unui vehicul non-holonomic la scara 1:8 cu operare atât<br />
în mediul intern, cât şi extern, mo<strong>de</strong>lul simplificat Ackerman a fost ales şi este utilizat în acest<br />
sens pentru stabilirea manevrabilităţii. Fiecare roată trebuie să în<strong>de</strong>plinească constrângerea <strong>de</strong><br />
alunecare, iar un astfel <strong>de</strong> vehicul poate avea un singur centru <strong>de</strong> rotaţie instantaneu.<br />
Tracţiunea este stabilită pe toate cele patru roţile, axa <strong>din</strong> faţă manevrabilă. Relaţiile<br />
cinematice sunt explicit adaptate.<br />
2.2. Realizarea prototipului<br />
2.2.1. Platforma <strong>de</strong> rulare cu senzori <strong>de</strong> odometrie<br />
Pentru realizarea prototipului a fost utilizată o platformă mo<strong>de</strong>l scara 1:8. Mo<strong>de</strong>lul <strong>de</strong><br />
la CEN racing este unul cu tracţiune integrală. Direcţia este asistată <strong>de</strong> un servomotor, iar<br />
poziţia vehiculului este dată <strong>de</strong> senzorii incrementali montaţi pe axa <strong>din</strong> spate a vehiculului şi<br />
<strong>de</strong> senzorul unghiular ataşat servomotorului. Un motor electric <strong>de</strong>plasează vehiculul în plan.<br />
Odometria <strong>de</strong> poziţionare este corectată algoritmic. Specificaţiile componentelor <strong>de</strong>scrise se<br />
găsesc în Anexa 1.<br />
Figura 2.2: Platforma <strong>de</strong> rulare (CEN) a vehiculului cu motoarele <strong>de</strong> antrenare şi senzorii <strong>de</strong> odometrie<br />
11
Infrastructura vehiculelor inteligente autonome – realizarea prototipului<br />
2.2.2. Senzori <strong>de</strong> <strong>de</strong>tecţie şi ghidare<br />
2.2.2.1. Senzori LASER<br />
2.2.2.2. Senzori ultrasonici<br />
Figura 2.6: Schema <strong>de</strong> poziţionare a senzorilor ultrasonici pentru calculul vectorial <strong>de</strong> transformare a<br />
coordonatelor<br />
Prin intermediul coordonatelor fiecărui senzor este <strong>de</strong>scrisă vectorial poziţia acestora<br />
având ca referinţă punctul <strong>din</strong> mijlocul axei <strong>din</strong> spate a vehiculului. Aceşti vectori sunt<br />
rezumaţi într-o matrice <strong>de</strong> dimensiunea 20x2 în forma <strong>de</strong> mai jos, reprezentând totodată şi<br />
interfaţa <strong>de</strong> transmisie a datelor în coordonate carteziene către sistemul <strong>de</strong> comandă şi control:<br />
[ ] [ ] [ ] (2.7)<br />
2.2.3. Senzori odometrici<br />
2.2.4. Senzor vi<strong>de</strong>o<br />
2.2.5. Sistemul <strong>de</strong> achiziţie <strong>de</strong> date, comandă şi control<br />
Limitarea sistemului <strong>de</strong> comandă şi control este <strong>de</strong>finită <strong>de</strong> unitatea <strong>de</strong> procesare<br />
reprezentând un computer în formatul PC-104 tower [ISO], utilizat pentru aplicaţiile<br />
industriale. Acest sistem poate fi configurat în funcţie <strong>de</strong> infrastructura dorită. În acest sens<br />
următoarea listă <strong>de</strong> componente formează sistemul <strong>de</strong> achiziţie <strong>de</strong> date, comandă şi control al<br />
prototipului vehiculului inteligent autonom. Detaliile specifice ale componentelor sunt<br />
prezentate în Anexa 2 a tezei.<br />
12
Infrastructura vehiculelor inteligente autonome – realizarea prototipului<br />
Figura 2.10: PC-104 - Unitatea <strong>de</strong> achiziţie date, calcul şi procesare algoritmică<br />
O configuraţie <strong>de</strong> rulare în paralel a aplicaţiilor şi a achiziţiilor <strong>de</strong> date pe un concept<br />
<strong>de</strong> două sisteme PC-104 necesită sincronizarea celor două unităţi <strong>de</strong> calcul. În acest sens, a<br />
fost <strong>de</strong>zvoltat un concept <strong>de</strong> comunicaţie propriu, în ve<strong>de</strong>rea acoperirii nevoilor <strong>de</strong> calcul sub<br />
premisa atingerii unui timp <strong>de</strong> procesare real <strong>de</strong> minim 0.01 secun<strong>de</strong>. Acest lucru a fost<br />
stabilit astfel încât să se atingă un nivel <strong>de</strong> procesare atât a datelor necesare pentru controlul<br />
vehiculului, cât şi pentru calculul şi procesarea algoritmică superior unui sistem care rulează<br />
cu un sistem <strong>de</strong> operare Windows sau Linux; platforme care stau la baza majorităţii<br />
vehiculelor care operează actual în mediul industrial.<br />
Tabelul 2.5: Lista componentelor unităţii <strong>de</strong> achiziţie <strong>de</strong> date, calcul şi procesare algoritmică PC-104<br />
Element Descriere Hardware Specificaţii<br />
a<br />
b<br />
c<br />
d<br />
e<br />
f<br />
Advantech PC104 CPU<br />
Modul <strong>de</strong> memorie SD Card<br />
Sursa <strong>de</strong> curent<br />
PCI to ISA Board<br />
IO Board (Analog)<br />
PWM Signal Unit<br />
Main board PCM-3380<br />
Embed<strong>de</strong>d Intel Pentium M 1.4 GHz, 2GB RAM<br />
8 Gb<br />
PCM 3910 Advantech<br />
10 to 24 V output<br />
PCM 3117 Advantech<br />
IO 526 Sensoray senzor card<br />
AD/DA/Enco<strong>de</strong>r Input<br />
DM 6804 RTD for servomotors<br />
O interfaţare cu senzorii vehiculului a fost necesar <strong>de</strong> realizat, specificaţiile acesteia<br />
fiind <strong>de</strong>scrise în Anexa 2 a tezei.<br />
13
Infrastructura vehiculelor inteligente autonome – realizarea prototipului<br />
2.2.5.1. Comunicaţia vehiculului pe principiul target-host<br />
Flexibilitatea în utilizare a sistemelor <strong>de</strong> tip PC-104 tower oferă posibilitatea stabilirii<br />
unei comunicaţii cu alte entităţi <strong>de</strong> calcul sau <strong>de</strong> monitorizare prin protocoale standard <strong>de</strong><br />
transmisie a datelor. Pentru aceasta este utilizat un pachetul xPC target integrat în Softwareul<br />
MATLAB. Cu ajutorul acestuia este posibilă stabilirea <strong>de</strong> priorităţi în comunicaţie sau<br />
sincronizare pentru utilizarea paralelă a informaţiei provenind <strong>de</strong> la plăcile <strong>de</strong> achiziţie<br />
disponibile.<br />
Utilizând principiul <strong>de</strong> comunicare target-host, o arhitectură precum cea prezentată<br />
mai jos este realizată în scopul comunicării vehiculului inteligent autonom (target) cu un<br />
calculator <strong>de</strong> comanda (host). Un protocol <strong>de</strong> transfer prin UDP este stabilit, entităţile având<br />
IP-uri configurate static.<br />
Figura 2.13: Schema <strong>de</strong> comunicare target-host<br />
Un laptop monitorizează prin WLAN activitatea celor două calculatoare <strong>de</strong> comandă şi<br />
control montate pe vehiculul inteligent autonom.<br />
Arhitectura <strong>de</strong> comunicaţie poate avea una sau două unităţi <strong>de</strong> procesare active. În<br />
acest sens cele două sisteme PC-104 <strong>de</strong>vin target 1 şi target 2. Acestea comunică între ele pe<br />
baza conceptului master-slave, iar sincronizarea lor poate fi realizată fie printr-un port paralel<br />
sau utilizând protocolul <strong>de</strong> comunicaţie CAN, configuraţii testate în laborator. Scopul este<br />
rularea pe un sistem PC-104 a aplicaţiilor <strong>de</strong> achiziţii <strong>de</strong> date, cât şi comandă şi controlul<br />
vehiculului în regim master, iar pe celălalt în regim slave algoritmii <strong>de</strong> calcul necesari pentru<br />
stabilirea parametriilor <strong>de</strong> navigaţie. Algoritmii <strong>de</strong> navigaţie sunt trataţi în amănunt în<br />
secţiunile următoare ale lucrării.<br />
Performanţele transferului <strong>din</strong>tre cele două unităţi <strong>de</strong> procesare au fost măsurate în<br />
condiţiile <strong>de</strong> transmitere a pachetelor <strong>de</strong> date utilizând conexiunea Ethernet prin protocolare<br />
UDP între target 1 şi target 2. Rata <strong>de</strong> tranfer i<strong>de</strong>ală TR este calculată.<br />
Trei nivele <strong>de</strong> utilizare sunt referenţiale:<br />
utilizare scăzută;<br />
utilizare medie;<br />
utilizare mare.<br />
Pachetele primite sunt reprezentate în diagrama <strong>de</strong> mai jos având ca referinţă numărul<br />
pachetelor <strong>de</strong> date primite care sca<strong>de</strong> odată cu utilizarea mare a unităţii <strong>de</strong> calcul.<br />
14
Infrastructura vehiculelor inteligente autonome – realizarea prototipului<br />
Figura 2.14: Stabilirea limitelor <strong>de</strong> transfer <strong>de</strong> date între două unităţi <strong>de</strong> procesare PC-104 utilizând xPC target<br />
O reprezentare procentuală arată că la o utilizare mare, 45,92 % <strong>din</strong> totalul <strong>de</strong> pachete<br />
transmise ajung integral, reprezentând o situaţie critică. Acesta reprezintă o motivaţie în plus<br />
pentru stabilirea criteriilor <strong>de</strong> programare eficientă şi utilizarea algoritmilor <strong>de</strong> predicţie şi<br />
compensaţie în cazul lipsei datelor, fenomen <strong>de</strong>s întâlnit în cazul transferului <strong>de</strong> date.<br />
Pentru eficientizare au fost stabilite interfeţe <strong>de</strong> date comune în ceea ce priveşte atât<br />
prelucrarea algoritmilor, cât şi cea a achiziţiei <strong>de</strong> date.<br />
Comunicaţia calculatorului <strong>de</strong> comandă cu unitatea ţintă, target 1 sau 2 are loc printrun<br />
router wireless <strong>de</strong> tipul D-Link DWL. Acesta monitorizează activitatea senzorilor şi<br />
traiectoria parcursă, respectiv primeşte date <strong>de</strong> la algoritmii <strong>de</strong> cartografiere pentru<br />
vizualizarea hărţii în care se <strong>de</strong>plasează vehiculul autonom. Pe calculatorul host rulează<br />
Microsoft Windows 7 cu un software realizat în Matlab şi o interfaţă grafică pentru uşurarea<br />
manipulării <strong>de</strong> către utilizator. O extensie a acestei interfeţe a fost necesară pe parcursul<br />
<strong>de</strong>zvoltării şi realizată în acest sens, ceea ce a evi<strong>de</strong>nţiat avantajul utilizării unui pachet <strong>de</strong><br />
programare care inclu<strong>de</strong> programarea orientată pe obiect <strong>din</strong> cadrul librăriei Simulink şi a<br />
facilităţii <strong>de</strong> creare a interfeţelor grafice (GUI) puse la dispoziţie. Un joystick conectat la<br />
laptop oferă posibilitatea intervenirii rapi<strong>de</strong> în cazul în care sistemul target semnalizează erori.<br />
O vizualizare în lucru a interfeţei este prezentată în secţiunea <strong>de</strong> realizare a testelor în<br />
capitolul patru.<br />
2.3. Concluzii<br />
Realizarea unui mo<strong>de</strong>l <strong>de</strong> vehicul inteligent la scară oferă următoarele avantaje în ceea<br />
ce priveşte cercetarea comportamentului <strong>de</strong> navigaţie:<br />
costurile <strong>de</strong> <strong>de</strong>zvoltare sunt mai mici datorită unei platforme care nu necesită<br />
componente reale;<br />
15
Infrastructura vehiculelor inteligente autonome – realizarea prototipului<br />
privind testarea în mediile specifice, <strong>de</strong> asemenea se realizează cu costuri<br />
reduse, nefiind necesară aprobarea folosirii unui spaţiu real <strong>de</strong> fabricaţie;<br />
consumul <strong>de</strong> energie este redus.<br />
Trendul în cercetarea şi <strong>de</strong>zvoltarea aplicată are la bază implementarea mo<strong>de</strong>lelor la<br />
scară ca o a doua etapă, prima etapă fiind crearea unui mediu software simulat, care este<br />
prezentat în cazul <strong>de</strong> faţă în capitolul trei. După validarea testelor, mo<strong>de</strong>lul este propus sau nu,<br />
în funcţie <strong>de</strong> rezultate, spre fabricaţie în serie. În cazul îmbunătăţirilor şi vizualizarea efectelor<br />
rapi<strong>de</strong> a platformei realizate, vehiculul la scară beneficiază <strong>de</strong> o eficienţă maximă.<br />
Prin stabilirea unei interfeţe comune <strong>de</strong> comunicaţie între senzori se asigură atât o<br />
implementare rapidă şi uşoară a componentelor, cât şi posibilitatea integrării datelor provenite<br />
<strong>de</strong> la diverşi senzori în scopul fuziunii.<br />
Privind limitarea sistemelor <strong>de</strong> comunicaţie şi <strong>de</strong> calcul, a fost realizată o evaluare a<br />
pachetelor <strong>de</strong> date care pot fi transmise în timpul unei aplicaţii. Conceptul <strong>de</strong> utilizare paralelă<br />
a sistemelor industriale <strong>de</strong> tip PC-104 pentru mărirea performanţelor cu stabilirea sincronizării<br />
celor două module ale vehiculului reprezintă o contribuţie şi pentru viitoarele sisteme<br />
similare.<br />
Prin utilizarea unui mo<strong>de</strong>l multi senzorial se realizează o diferenţiere între domeniile<br />
<strong>de</strong> activitate a vehiculului. Pentru acest lucru senzorul Laser este responsabil pentru furnizarea<br />
datelor într-un domeniu <strong>de</strong> până la 10 m în jurul vehiculului. Senzorii ultrasonici având<br />
capacităţi limitate, sunt utilizaţi în scopul i<strong>de</strong>ntificării obiectelor <strong>din</strong> imediata apropiere a<br />
vehiculului. Pentru a completa domeniul senzorial activ, o camera vi<strong>de</strong>o asigură i<strong>de</strong>ntificarea<br />
obiectelor a căror proprietăţi nu pot fi extrase cu ajutorul senzorilor <strong>de</strong> proximitate. În acest<br />
sens, ghidarea în spaţii necunoscute sau parţial necunoscute <strong>de</strong>vine posibilă şi <strong>din</strong> punct <strong>de</strong><br />
ve<strong>de</strong>re al siguranţei operatorilor umani. Deşi există algoritmi <strong>de</strong> extragere a informaţiei<br />
obiectelor <strong>din</strong>amice cu ajutorul senzorilor <strong>de</strong> proximitate, senzorii vi<strong>de</strong>o oferă informaţii mai<br />
precise, iar i<strong>de</strong>ntificarea <strong>de</strong>vine mai robustă în acest sens.<br />
S-au studiat în<strong>de</strong>aproape următoarele problematici, având contribuţii în implementare:<br />
platforma <strong>de</strong> rulare a vehiculului autonom pentru mo<strong>de</strong>larea şi realizarea<br />
infrastructurii acestuia;<br />
un studiu al senzorilor disponibili în scopul achiziționării şi integrării acestora<br />
pe o platformă stabilită in scopul <strong>de</strong>plasării autonome a acestuia;<br />
realizarea unui concept <strong>de</strong> comunicaţie între unitățile <strong>de</strong> procesare, comandă şi<br />
control pentru îmbunătăţirea puterii <strong>de</strong> calcul<br />
stabilirea unei comunicaţii <strong>de</strong> monitorizare între vehicul şi un calculator <strong>de</strong><br />
proces.<br />
Vehiculul prezentat integrează senzori şi tehnologii <strong>de</strong> informaţie <strong>de</strong> ultimă oră în<br />
domeniul <strong>de</strong> <strong>de</strong>zvoltare a vehiculelor inteligente autonome, realizând atât o infrastructură <strong>de</strong><br />
comunicaţie pe principiul taget-host, cât şi o platformă mobilă <strong>de</strong> transfer non-holonomică.<br />
16
Cartografierea şi localizarea proprie ca procese simultane ale vehiculelor autonome<br />
CAPITOLUL 3: CARTOGRAFIEREA ŞI LOCALIZAREA PROPRIE CA<br />
PROCESE SIMULTANE ALE VEHICULELOR AUTONOME<br />
“Odată trasat drumul, nu se poate să nu mergi<br />
înainte” (Antoine <strong>de</strong> Saint-Exupery)<br />
3.1. Conceptul <strong>de</strong> cartografiere şi localizare simultană (SLAM)<br />
Acest concept se referă la cartografiere şi localizare simultană (SLAM) şi reprezintă o<br />
tehnică creată <strong>de</strong> comunitatea <strong>de</strong> robotică în scopul <strong>de</strong> a analiza posibilitatea unui vehicul<br />
autonom <strong>de</strong> a porni <strong>din</strong>tr-o locaţie necunoscută şi asimilând informaţii <strong>de</strong>spre mediul în care<br />
activează, creează o hartă a spaţiului activ care este construită incremental. Prin utilizarea<br />
senzorilor şi completarea simultană a noilor date în harta generată, vehiculul se poate localiza<br />
singur. Atât harta, cât şi estimările <strong>de</strong>spre localizarea vehiculului în urma unei activităţi <strong>de</strong><br />
SLAM reprezintă suportul pentru viitoarele sarcini pe care le în<strong>de</strong>plineşte vehiculul inteligent<br />
autonom. O soluţie practică privind localizarea proprie şi cartografierea reprezintă o valoare<br />
inestimabilă în ceea ce priveşte realizarea unui vehicul inteligent autonom după cum este<br />
<strong>de</strong>scris în [84].<br />
Privind evoluţia tematicii SLAM au fost <strong>de</strong>zvoltate o serie <strong>de</strong> concepte şi abordări.<br />
Este posibil a clasifica diferitele abordări în funcţie <strong>de</strong> metoda <strong>de</strong> reprezentare utilizată pentru<br />
realizarea hărţii, care reprezintă un punct cheie, <strong>de</strong>oarece aceasta <strong>de</strong>termină tipul <strong>de</strong> informaţii<br />
în mod explicit exprimate în mo<strong>de</strong>l. Cele mai comune meto<strong>de</strong> <strong>de</strong> reprezentare sunt:<br />
Grilele <strong>de</strong> ocupare. Acestea <strong>de</strong>scriu împrejurimile vehiculelor prin împărţirea<br />
spaţiului în mai multe celule regulate şi atribuirea unei valori probabilistice care<br />
stabileşte zone goale, necunoscute şi ocupate, precum este <strong>de</strong>scris în [46] şi [82].<br />
Hărţi topologice. Un exemplu <strong>de</strong> astfel <strong>de</strong> hărţi îl reprezintă diagramele Voronoi [54].<br />
Harţi bazate pe trăsături particulare. Elementele <strong>de</strong> bază a reprezentării mediului<br />
se realizează prin utilizarea unui set <strong>de</strong> primitive geometrice, cum ar fi puncte, linii şi<br />
plane anterior extrase <strong>din</strong> date brute ale senzorilor [21], [18].<br />
Figura 3.3: Realizarea hărţilor prin extragerea <strong>de</strong> linii <strong>din</strong> puncte<br />
<br />
Harţi realizate <strong>din</strong> scanări succesive. Datele neprelucrate ale senzorilor sunt aliniate<br />
în mod direct printr-un proces <strong>de</strong> translaţie şi rotaţie prin găsirea unui maxim <strong>de</strong><br />
17
Cartografierea şi localizarea proprie ca procese simultane ale vehiculelor autonome<br />
suprapunere cu datele conţinute în scanarea anterioară. Se obţin astfel segmente <strong>de</strong><br />
hărţi care sunt fuzionate la fiecare achiziţie <strong>de</strong> date noi. Este potrivit pentru utilizarea<br />
în situaţii în care nicio reprezentare geometrică simplă <strong>de</strong> mediu nu poate fi obţinută.<br />
Până în prezent, aceasta nu a fost dovedită cu succes <strong>de</strong>cât pentru laser, conform<br />
studiilor [22].<br />
Figura 3.4: Hărţi generate <strong>din</strong> scanări succesive [19]<br />
Odată ce a fost selectată metoda <strong>de</strong> reprezentare, dificultatea tehnică principală pentru<br />
realizarea SLAM-ului este <strong>de</strong>finită prin reducerea pe cât posibil a incertitu<strong>din</strong>ilor crescân<strong>de</strong>,<br />
cât şi a reducerii <strong>de</strong> zgomot, respectiv a erorilor senzorilor. Este esenţial să se găsească o<br />
metodă eficientă <strong>din</strong> punct <strong>de</strong> ve<strong>de</strong>re al calculului capabilă să facă faţă incertitu<strong>din</strong>ilor, să<br />
realizeze o reprezentare acurată pentru a obţine o hartă precisă şi, prin urmare, o localizare<br />
fiabilă a vehiculului. Alte dificultăţi tehnice legate <strong>de</strong> problematica SLAM se referă la<br />
extragerea trăsăturilor particulare şi problema asocierii. Obţinerea informaţiilor credibile şi <strong>de</strong><br />
la datele cu zgomot ale senzorilor, cât şi discernământul <strong>de</strong> i<strong>de</strong>ntificare a explorării anterioare<br />
a aceluiaşi teritoriu reprezintă elemente cheie pentru convergenţa unui algoritm SLAM.<br />
3.2. Extragerea trăsăturilor particulare <strong>din</strong> mediul <strong>de</strong> navigaţie<br />
Reprezentările <strong>de</strong>pind <strong>de</strong> alegerea mediului <strong>de</strong> navigaţie, cât şi <strong>de</strong> tipul senzorilor<br />
utilizaţi. Alegerile făcute cauzează diferenţe mari în interpretare. Spre exemplu, datele unui<br />
senzor laser pot fi utilizate atât direct, prin realizarea transformării în coordonatele globale sau<br />
prin prelucrarea acestora în trăsături particulare. [89], [23]. Grilele <strong>de</strong> ocupare utilizează în<br />
mod frecvent mo<strong>de</strong>lul senzorului utilizat pentru a furniza informaţia privind volumele<br />
ocupate. Meto<strong>de</strong>le bazate pe extragerea trăsăturilor particulare <strong>din</strong> mediul <strong>de</strong> navigaţie sunt<br />
utilizate în principal pentru procesarea datelor <strong>de</strong> la senzori în or<strong>din</strong>ea <strong>de</strong> a găsi entităţile care<br />
pot fi i<strong>de</strong>ntificate în mod repetat. Aceste entităţi se numesc trăsături particulare, iar procesul<br />
<strong>de</strong> obţinere a acestora poartă <strong>de</strong>numirea <strong>de</strong> extragere a trăsăturilor particulare.<br />
Prin această tehnică, <strong>de</strong> obţinere a trăsăturilor particulare, informaţia furnizată <strong>de</strong><br />
diferiţii senzori este manipulată în aşa fel încât să se realizeze o extragere cât mai fezabilă şi<br />
care să în<strong>de</strong>plinească o serie <strong>de</strong> criterii.<br />
18
Cartografierea şi localizarea proprie ca procese simultane ale vehiculelor autonome<br />
3.3. Asocierea <strong>de</strong> date<br />
3.3.1. Asocierea utilizând cea mai apropiată vecinătate (Nearest Neighbour)<br />
O metodă <strong>de</strong> calcul rapidă privind asocierea observaţiilor senzorilor interni (ai<br />
vehiculului) este <strong>de</strong>scrisă <strong>de</strong> metoda celei mai apropiate vecinătăţi [83, 8]. Se începe <strong>de</strong> la un<br />
obiect aleatoriu căruia îi este asociat obiectul cel mai apropiat ca distanţă în spaţiu în funcţie<br />
<strong>de</strong> un parametru stabilit. În acest mod se caută vecinătatea care poate fi asociată. Varianta<br />
algoritmului utilizată asociază obiectele în interiorul unei aşa numite regiuni <strong>de</strong> interes (ROI),<br />
care limitează spaţiul <strong>de</strong> asociere a datelor. Prin <strong>de</strong>finirea acestuia se reduce consistent efortul<br />
computaţional în comparaţie cu alţi algoritmi existenţi, iar asocierea <strong>de</strong> date este maximală.<br />
Figura 3.5: Asocierea datelor în regiunea <strong>de</strong> interes (ROI)<br />
Dacă există prin limitarea ROI doar o singură asociere, aceasta este realizată. Celelalte<br />
rânduri şi coloane ale matricei conţinând datele extrase sunt excluse calculului.<br />
Pentru realizarea unei hărţi <strong>de</strong> navigare precisă, valorile senzorilor trebuie interpretate<br />
perceptual. Astfel se extrag particularităţile mediului şi se interpretează scene specifice ale<br />
mediului în scopul <strong>de</strong> a minimiza impactul individual al imperfecţiunii senzorilor, cât şi<br />
pentru a obţine robusteţea necesară navigării.<br />
Asocierea corectă a datelor este o componentă crucială în realizarea algoritmilor<br />
SLAM care pot influenţa meto<strong>de</strong> estimative cum sunt filtrele extinse Kalman (EKF-exten<strong>de</strong>d<br />
Kalman Filter). Meto<strong>de</strong>le <strong>de</strong> asociere a datelor sunt <strong>de</strong>pen<strong>de</strong>nte <strong>de</strong> tipurile <strong>de</strong> date provenite<br />
<strong>de</strong> la senzori. Aplicaţiile care utilizează datele neprelucrate ale senzorilor cum sunt lanţurile<br />
succesive <strong>de</strong> scanare realizează o potrivire a datelor scanării în observaţie cu reprezentarea<br />
anterioară a hărţii. Acest tip <strong>de</strong> tehnică se poate clasifica în două categorii:<br />
care utilizează date neprelucrate pentru reprezentare ;<br />
care utilizează reprezentări geometrice pentru redarea mediului scanat.<br />
Un concept foarte utilizat în realizarea hărţilor este „map matching”, în care se caută<br />
elementele comune <strong>din</strong> segmentele <strong>de</strong> hărţi generate şi suprapunerea acestora într-o nouă<br />
hartă.<br />
19
Cartografierea şi localizarea proprie ca procese simultane ale vehiculelor autonome<br />
Metoda <strong>de</strong> suprapunere necesită resurse semnificative atât pentru reprezentare, cât şi<br />
pentru efectuarea calculului final <strong>de</strong>oarece procesarea se face punct cu punct. În acest sens, o<br />
abordare simplă şi aplicată în acest proiect o reprezintă împerecherea imediată a<br />
particularităţilor extrase aflate într-o zonă <strong>de</strong> interes prestabilită a vehiculului aflat în<br />
<strong>de</strong>plasare. Metoda este <strong>de</strong>scrisă în <strong>de</strong>taliu în secţiunea <strong>de</strong> realizare a simulării software în<br />
cadrul fuziunii <strong>de</strong> linii generate în mediul scanat.<br />
3.4. Localizarea vehiculului autonom<br />
Localizarea unui vehicul autonom este răspunsul la întrebarea: „Un<strong>de</strong> mă aflu?” În<br />
acest context provocarea o reprezintă extragerea <strong>de</strong> particularităţi şi asocierea <strong>de</strong> date cât mai<br />
precisă în ve<strong>de</strong>rea unei localizări cât mai exacte. Mediul în care operează un vehicul<br />
reprezintă un rol important atât datorită condiţiilor suprafețelor <strong>de</strong> contact care influenţează<br />
odometria vehiculului, cât şi datorită obiectelor <strong>de</strong> i<strong>de</strong>ntificat în ve<strong>de</strong>rea extragerii <strong>de</strong><br />
particularităţi. Prin aplicarea filtrelor <strong>de</strong> corecţie, aceste neajunsuri pot fi în<strong>de</strong>părtate.<br />
Găsirea unei soluţii optime <strong>de</strong>pin<strong>de</strong> <strong>de</strong> mediul caracteristic în care operează vehiculul,<br />
soluţii diferite fiind prezentate în [57, 59, 20, 29, 45, 87] .<br />
Figura 3.8: Schema generală a localizării unui vehicul autonom<br />
Un element important îl constituie pe lângă extragerea <strong>de</strong> particularităţi, <strong>de</strong>finirea unor<br />
observaţii care să constituie aşa numitele repere <strong>de</strong> navigaţie. Cu ajutorul acestora se<br />
realizează actualizarea poziţiei vehiculului autonom.<br />
Figura 3.9: Localizarea cu ajutorul reperelor<br />
20
Cartografierea şi localizarea proprie ca procese simultane ale vehiculelor autonome<br />
Un algoritm <strong>de</strong>zvoltat în ve<strong>de</strong>rea localizării proprii a vehiculului se referă la<br />
extragerea reperelor <strong>din</strong> linii, reprezentând muchii ale obiectelor scanate. Reperele sunt<br />
principalele particularităţi extrase, iar prin re-scanarea acestora în timpul navigaţiei se<br />
realizează localizarea în spaţiu. Reperele se evi<strong>de</strong>nţiază în timpul construcţiei hărţii, <strong>de</strong> aceea<br />
fenomenul <strong>de</strong> localizare este strict legat <strong>de</strong> generarea hărţii. În acest fel, cele două<br />
componente <strong>de</strong> cartografiere şi localizare se completează reciproc<br />
3.5. Cartografierea mediului <strong>de</strong> navigație în timp real<br />
Cartografierea reprezintă problema integrării informaţiei în urma achiziţiei datelor <strong>de</strong><br />
la senzori şi reprezentarea acestora într-o hartă. Acest proces poate fi <strong>de</strong>scris <strong>de</strong> întrebarea<br />
„cum arată mediul în care se activează?” Aspectele centrale se referă la reprezentarea<br />
mediului şi interpretarea datelor provenite <strong>de</strong> la senzori. În contrast, problema localizării se<br />
referă la estimarea poziţiei robotului relativă la o hartă. Cu alte cuvinte, robotul trebuie să<br />
răspundă întrebării „un<strong>de</strong> mă aflu?”. Se realizează o distincţie între urmărirea poziţiei, un<strong>de</strong><br />
poziţia iniţială a vehiculului este cunoscută, şi localizarea globală proprie a vehiculului robot,<br />
un<strong>de</strong> nu există o informaţie cunoscută a priori. Problema controlului sau cea a <strong>de</strong>terminării<br />
traiectoriei <strong>de</strong> <strong>de</strong>plasare implică eficienţa <strong>de</strong> a ghida un vehicul către un punct stabilit. Soluţia<br />
ar cuprin<strong>de</strong> răspunsul la întrebarea: „Cum ajung cel mai eficient la o locaţie dată?”.<br />
Problema majoră este faptul că cele trei nu pot avea o abordare in<strong>de</strong>pen<strong>de</strong>ntă. Înainte<br />
ca un robot să poată răspun<strong>de</strong> la întrebarea <strong>de</strong>spre cum arată mediul în funcţie <strong>de</strong> seturile <strong>de</strong><br />
observaţii, trebuie să cunoască şi perspectiva localizării <strong>din</strong> care s-au realizat observaţiile. În<br />
acelaşi timp este greu <strong>de</strong> estimat poziţia vehiculului fără o hartă. Conform [19] abordările<br />
integrate reprezintă şi soluţii pentru planificare, localizare şi cartografiere simultană. În final,<br />
se presupune ca robotul mobil a realizat un mo<strong>de</strong>l acurat al mediului şi şi-a <strong>de</strong>terminat poziţia<br />
proprie relativă la acest mo<strong>de</strong>l.<br />
Figura 3.10: Sarcini obligatorii pentru un robot mobil pentru ca acesta să înregistreze mo<strong>de</strong>le acurate ale<br />
mediului. Domeniile care se suprapun reprezintă zone cu elemente comune ale domeniilor.<br />
21
Cartografierea şi localizarea proprie ca procese simultane ale vehiculelor autonome<br />
Problemele cheie în contextul cartografierii în timp real se referă la întrebările <strong>de</strong><br />
tipul:<br />
încotro să fie ghidat un robot în timpul unei explorări autonome?<br />
cum se rezolvă problema zgomotului în cazul estimării poziţiei şi a reperelor<br />
observate?<br />
cum se interpretează incertitu<strong>din</strong>ea robotului în mo<strong>de</strong>lul global şi cum sunt interpretate<br />
datele <strong>de</strong> la senzori?<br />
cum se mo<strong>de</strong>lează modificările mediului variabile în timp?<br />
cum se coordonează eficient un vehicul mobil autonom?<br />
Contribuţiile prezentate în acest context prezintă soluţii ale diferitelor aspecte<br />
prezentate anterior privind învăţarea unei hărţi globale şi localizarea unui vehicul mobil<br />
autonom în harta generată.<br />
În ceea ce priveşte achiziţia datelor, în domeniul roboţilor mobili, un factor important este<br />
reprezentat <strong>de</strong> localizarea robotului într-un mediu necunoscut. O estimare precisă a poziţiei<br />
reprezintă nucleul oricărui sistem <strong>de</strong> navigaţie cuprinzând localizarea, construcția <strong>din</strong>amică a<br />
hărţii şi planificarea traiectoriei.<br />
Utilizarea datelor provenite <strong>de</strong> la odometria vehiculului robot nu sunt suficiente<br />
datorită faptului că acestea introduc în sistemul <strong>de</strong> poziţionare erori conform [12] şi a<br />
măsurătorilor realizate şi evi<strong>de</strong>nţiate în secţiunea realizării prototipului prezentată anterior.<br />
Soluţionarea problemei este reprezentată <strong>de</strong> utilizarea diferiţilor senzori complementari<br />
(sonar, infraroşu, laser, vi<strong>de</strong>o, etc.) şi fuzionarea ulterioară a datelor prelucrate.<br />
3.6. Construcţia grafică a harţii virtuale. Realizarea simulării.<br />
Reprezentarea mediului <strong>de</strong> navigaţie este realizată pe baza unei platforme software<br />
<strong>de</strong>zvoltate în mediul <strong>de</strong> programare Matlab/Simulink utilizând limite <strong>de</strong> sistem impuse pentru<br />
procesarea în timp real. În urma testelor <strong>de</strong> comunicaţie şi <strong>de</strong> evaluare a sistemului <strong>de</strong><br />
comandă şi control al vehiculului autonom prezentat în capitolul <strong>de</strong> realizare a prototipului au<br />
fost stabilite criteriile <strong>de</strong> utilizare strictă a platformei <strong>de</strong> programare Embed<strong>de</strong>d. A fost<br />
exclusă astfel utilizarea sistemelor <strong>de</strong> operare pe modulurile <strong>de</strong> comandă şi control şi <strong>de</strong><br />
procesare algoritmică PC-104. Două nivele <strong>de</strong> abordare software sunt <strong>de</strong>zvoltate, simulare şi<br />
implementare hardware. Pentru simulare interfeţele senzorilor sunt mo<strong>de</strong>late matematic astfel<br />
încât să corespundă interfeţei reale <strong>de</strong> implementare. Schema <strong>de</strong> mai jos indică cele două<br />
nivele abordate. O implementare rapidă este realizabilă în condiţiile în care simularea prezintă<br />
structura strictă. Pentru aceasta limitarea în programare codului <strong>de</strong>dicat a exclus utilizarea<br />
funcţiilor <strong>din</strong> biblioteci disponibile.<br />
Utilizarea unei interfeţe <strong>de</strong> comandă şi vizualizare este disponibilă direct în nivelul<br />
simulat. Nivelul implementat conţine doar codul compilat al aplicaţiei, vizualizarea fiind<br />
transferată printr-un modul WLAN către calculatorul host, pe baza principiului <strong>de</strong><br />
comunicaţie stabilit.<br />
În cadrul simulării s-au introdus dimensiuni la scară reală pentru vehiculul inteligent<br />
autonom, iar pentru testele <strong>de</strong> laborator s-a folosit vehiculul la scară . Obiectele <strong>de</strong> manipulat<br />
sunt <strong>de</strong> mărimi similare vehiculului operand, cu o formă dreptunghiulară.<br />
22
Cartografierea şi localizarea proprie ca procese simultane ale vehiculelor autonome<br />
Figura 3.12: Platforma software <strong>de</strong> simulare<br />
3.6.1. Modulul vehiculului „Vehicle”<br />
Acest modul conţine mo<strong>de</strong>lul <strong>din</strong>amic al vehiculului cu parametri pentru stabilirea<br />
poziţiei X v , Y v , Theta v şi viteza V.<br />
Beneficiind <strong>de</strong> un mo<strong>de</strong>l cinematic al transportorului, se rezolvă problema cinematicii<br />
inverse. Mai precis, pornind <strong>de</strong> la traiectoria şi viteza cu care trebuie parcursă aceasta, se<br />
<strong>de</strong>termină variaţia în timp a unghiului roţilor şi <strong>de</strong>senarea acesteia pe hartă.<br />
3.6.2. Modulul <strong>de</strong> control al vehiculului „Vehicle control”<br />
În acesta s-au stabilit parametrii <strong>de</strong> acceleraţie, frânare şi direcţie a vehiculului prin<br />
atribuirea unor valori <strong>de</strong>terminate experimental. Mo<strong>de</strong>lul presupune şi luare în calcul a<br />
<strong>din</strong>amicii vehiculului prin stabilirea unui parametru variabil <strong>de</strong> frecare cu aerul.<br />
3.6.3. Modulul <strong>de</strong> scanare a mediului „Scanner”<br />
Acesta reprezintă mo<strong>de</strong>larea scanerului laser cu interfaţa <strong>de</strong> predare a datelor către<br />
modulul <strong>de</strong> cartografiere şi localizare şi planificare a traiectoriei.<br />
3.6.4. Modulul <strong>de</strong> transformare a datelor în coordonate globale „World coor<strong>din</strong>ates”<br />
Acest modul realizează transformarea coordonatelor achiziţionate <strong>de</strong> la senzorul laser<br />
<strong>din</strong> referinţa locală în sistemul <strong>de</strong> coordonate global.<br />
Punctul <strong>de</strong> referinţă al sistemului <strong>de</strong> coordonate este reprezentat <strong>de</strong> axa <strong>din</strong> spate a<br />
vehiculului autonom. Se face diferenţierea între un sistem <strong>de</strong> coordonate al senzorului,<br />
sistemul <strong>de</strong> referinţa propriu vehiculului OL şi sistemul <strong>de</strong> referinţă global OG.<br />
23
Cartografierea şi localizarea proprie ca procese simultane ale vehiculelor autonome<br />
3.6.5. Modulul <strong>de</strong> generare a harţii „Map generation”<br />
Reprezintă un modul complex <strong>de</strong> generare a hărţii. Acesta cuprin<strong>de</strong> algoritmi <strong>de</strong> calcul<br />
şi extragere a particularităţilor <strong>din</strong> mediul scanat. O schemă internă arată componenţa acestui<br />
modul.<br />
Figura 3.16: Structura internă a modulului <strong>de</strong> cartografiere şi localizare simultană<br />
Interfaţa comună a datelor achiziționate <strong>de</strong> la senzori transformate în coordonate<br />
globale carteziene reprezintă datele <strong>de</strong> intrare pentru modulul <strong>de</strong> generare a hărţii. În prima<br />
fază se realizează o împărţire a punctelor în clustere pe baza criteriului <strong>de</strong> distanţă minimă<br />
între acestea. În acest scop este <strong>de</strong>finită o regiune <strong>de</strong> interes ROI în jurul vehiculului (10x10<br />
m). Scanările succesive sunt achiziţionate în cicluri a câte 10 scanări, număr <strong>de</strong>terminat<br />
experimental pentru procesarea relevantă a datelor. Un vector <strong>de</strong> ieşire <strong>din</strong> funcţia „cluster<br />
scans” conţine date grupate, care formează o muchie prin extragerea <strong>de</strong> linii <strong>din</strong> blocul<br />
funcţiei următoare <strong>de</strong> extragere a obiectelor.<br />
Figura 3.17: Gruparea punctelor <strong>de</strong> intersecţie cu obiectele în clustere<br />
Punctele măsurate care nu aparţin niciunui cluster sunt reintroduse în funcţia <strong>de</strong><br />
grupare pentru o eventuală reasociere a datelor <strong>din</strong> t-1 cu scanarea actuală în timpul t. Un<br />
algoritm <strong>de</strong> reducere a datelor scanate realizează extracţia <strong>de</strong> linii pe baza unui concept extins<br />
<strong>de</strong> evoluţie a conturului exten<strong>de</strong>d DCE şi este prezentat în <strong>de</strong>taliu mai jos. Se obţin astfel<br />
reduceri <strong>de</strong> date <strong>de</strong> până la 80 %. Se păstrează practic pentru o procesare viitoare doar<br />
capetele <strong>de</strong> linii extrase, realizându-se o filtrare a datelor nerelevante pentru extragerea <strong>de</strong><br />
24
Cartografierea şi localizarea proprie ca procese simultane ale vehiculelor autonome<br />
particularităţi. Fuziunea segmentelor <strong>de</strong> linie scurte într-o linie relevantă grafic pentru<br />
<strong>de</strong>finirea unui contur <strong>de</strong>tectat este realizată în funcţia „merge Objects”.<br />
Schematic această problemă <strong>de</strong> construcţie a hărţii constă în <strong>de</strong>terminarea următorilor<br />
paşi:<br />
sensibilizarea mediului prin achiziţia datelor <strong>de</strong> la senzorul LASER la timpul t;<br />
procesarea datelor provenite <strong>de</strong> la senzori prin extracţia liniilor şi a particularităților;<br />
integrarea observaţiilor <strong>de</strong>terminate în timpul t în structura observaţiilor mediului <strong>de</strong> la<br />
timpul t-1.<br />
Mai jos sunt prezentate cazurile în care este realizată fuziunea <strong>de</strong> linii, implicit o nouă<br />
reducere <strong>de</strong> date consi<strong>de</strong>rată metoda <strong>de</strong>scrisă în [75]. Se utilizează centrul <strong>de</strong> greutate a<br />
liniilor, iar coordonatele liniilor <strong>de</strong> fuzionat sunt proiectate pe o nouă direcţie rezultată<br />
reprezentând media celor două linii.<br />
3.6.5.1. Algoritmi <strong>de</strong> calcul în procesul <strong>de</strong> cartografiere<br />
În procesul <strong>de</strong> cartografiere există o serie <strong>de</strong> abordări atât <strong>de</strong> calcul, cât şi <strong>de</strong><br />
reprezentări grafice. Cele mai uzuale tehnici se referă la extracţia particularităților <strong>din</strong> datele<br />
senzorilor, dar şi procesarea directă a datelor neprelucrate ale senzorilor. Abordările care se<br />
referă la extragerea particularităților geometrice <strong>din</strong> datele iniţiale ale senzorilor au fost<br />
studiate intensiv în domeniul localizării roboților mobili. Acestea sunt <strong>de</strong>scrise în cercetări<br />
precum [18], [29], [87] ca fiind tehnici compacte care necesită mai puţin spaţiu în ceea ce<br />
priveşte prelucrarea, atingând performanţe <strong>de</strong> un standard relativ înalt. În ceea ce priveşte<br />
eficienţa algoritmilor care au la bază particularităţile geometrice parametrizate, acestea s-au<br />
dovedit a fi preferate în comparaţie cu algoritmi <strong>de</strong> calcul care au la bază prelucrarea directă a<br />
punctelor <strong>de</strong> la senzori. De menţionat este însă că în cazuri particulare o abordare combinată<br />
reuşeşte să satisfacă împlinirea sarcinii <strong>de</strong> realizare a unei hărţi precise <strong>de</strong> navigare.<br />
Segmentele <strong>de</strong> linie reprezintă printre primitivele geometrice cel mai simplu element.<br />
Este uşor <strong>de</strong> <strong>de</strong>scris în aproape orice mediu şi reprezintă totodată şi cel mai comun mod <strong>de</strong><br />
abordare în ceea ce priveşte reprezentarea 2D. În lucrarea sa, Castellanos [20] <strong>de</strong>scrie un<br />
algoritm bazat pe o metodă <strong>de</strong> segmentare inspirată <strong>din</strong> domeniul prelucrării vi<strong>de</strong>o. Vandorpe<br />
[98] introduce un algoritm <strong>de</strong> generarea <strong>din</strong>amică a unei hărţi bazându-se pe tehnica extragerii<br />
<strong>de</strong> linii şi cercuri utilizând un scaner laser.<br />
Pe baza comparaţiei <strong>de</strong> algoritmi <strong>de</strong>scrisă în [37] au fost selectaţi algoritmii <strong>de</strong>scrişi în<br />
ceea ce urmează, pentru testarea performanţelor, cât şi pentru a <strong>de</strong>zvolta un algoritm propriu<br />
care să satisfacă necesitățile proiectului. Informaţiile aferente <strong>de</strong>scriu paşii <strong>de</strong> realizare a<br />
acestora.<br />
3.6.6. Algoritmul împarte şi îmbină (“split and merge”)<br />
3.6.7. Regresie liniară<br />
3.6.8. Algoritmul RANSAC<br />
3.6.9. Transformarea Hough<br />
25
Cartografierea şi localizarea proprie ca procese simultane ale vehiculelor autonome<br />
3.6.10. Algoritmul <strong>de</strong> extracţie a liniilor bazat pe tehnica DCE (Discrete curve evolution)<br />
extDCE<br />
Având în ve<strong>de</strong>re <strong>de</strong>zvoltarea algoritmilor care să funcţioneze în timp real, pe baza<br />
analizei rezultatelor şi eficienţei algoritmilor anterior prezentaţi a fost realizat un algoritm<br />
propriu care să satisfacă cerinţele proiectului. Acest algoritm se bazează pe extracţia succesivă<br />
a liniilor în timpul <strong>de</strong>plasării vehiculului. Spre <strong>de</strong>osebire <strong>de</strong> algoritmii anteriori, care au la<br />
bază colectarea <strong>de</strong> date înainte <strong>de</strong> aplicarea algoritmului, algoritmul <strong>de</strong> extracţie a liniilor<br />
bazat pe tehnica DCE [53] realizează o procesare imediată, pentru colectare fiind <strong>de</strong>finit un<br />
„buffer” pentru <strong>de</strong>terminarea punctelor necesare extragerii <strong>de</strong> linii rezultat în urma ciclurilor<br />
<strong>de</strong> scanare. Pentru acest fapt algoritmul este utilizat în procesarea aplicaţiei software <strong>de</strong><br />
generare a hărţii virtuale în timp real. Algoritmul provine <strong>din</strong> domeniul grafic un<strong>de</strong><br />
extragerea liniilor reprezintă o tehnică <strong>de</strong> bază.<br />
1. Iniţializare: colectarea unui număr <strong>de</strong> N scanări (minim 3 puncte)<br />
2. Verificarea distanţei minime între 3 puncte <strong>de</strong>finită <strong>de</strong> un parametru<br />
3. Dacă valoarea parametrului este mai mică, se parcurge pasul 5<br />
4. În caz contrar punctele sunt reintroduse în ciclul <strong>de</strong> N scanări pentru noi asocieri<br />
5. Se verifică valoarea unghiulară stabilită cu ajutorul unui parametru cât şi condiţia<br />
L12
Cartografierea şi localizarea proprie ca procese simultane ale vehiculelor autonome<br />
3.6.10.1. Reducerea datelor prin fuzionarea liniilor cu proprietăţi comune<br />
Forma obstacolelor şi orientarea acestora, precum şi eroarea <strong>de</strong> localizare a vehiculului<br />
<strong>de</strong>termină <strong>de</strong>viaţia <strong>de</strong> poziţionare a liniilor reprezentând muchiile obstacolului i<strong>de</strong>ntificat în<br />
mod eronat. Figura <strong>de</strong> mai jos evi<strong>de</strong>nţiază un asemenea caz.<br />
Figura 3.24: Fenomenul <strong>de</strong> extragere a muchiilor<br />
Pentru soluţionarea acestei probleme <strong>de</strong> reprezentare se consi<strong>de</strong>ră calculul distanţei<br />
euclidiene între două segmente <strong>de</strong> linie prin <strong>de</strong>terminarea distanţei minime între oricare<br />
element al celor două linii<br />
Figura 3.26: Substituţia segmentelor <strong>de</strong> linie mici aparţinând aceluiaşi cluster cu segmente <strong>de</strong> linie complete<br />
lungi<br />
În urma calculului distanţei <strong>din</strong>tre liniile generate se realizează o reducere <strong>de</strong> date prin<br />
fuzionarea liniilor care au parametrii comuni şi aparţin aceluiaşi cluster. Se obţine astfel o<br />
reducere <strong>de</strong> date <strong>de</strong> până la 70% <strong>din</strong> sistemul <strong>de</strong> extragere a particularităţilor prin fuzionarea<br />
liniilor <strong>de</strong> parametri comuni.<br />
27
Cartografierea şi localizarea proprie ca procese simultane ale vehiculelor autonome<br />
3.6.11. Extragerea reperelor <strong>din</strong> mediul <strong>de</strong> navigaţie pentru localizarea vehiculului<br />
Pentru extragerea reperelor se ia în consi<strong>de</strong>rare algoritmul <strong>de</strong> reducere a liniilor DCE<br />
extins, realizat pentru reprezentarea muchiilor <strong>din</strong> mediul <strong>de</strong> navigaţie. Completarea este<br />
<strong>de</strong>scrisă mai jos, având ca iniţializare punctele <strong>de</strong> capăt ale liniilor extrase.<br />
Rei<strong>de</strong>ntificarea aceluiaşi reper asigură în spaţiul phi/rho o reprezentare <strong>de</strong> aglomerare<br />
<strong>de</strong> puncte în aceeaşi zonă.<br />
Figura 3.29: Extragerea reperelor <strong>din</strong> particularităţi (linii)<br />
3.6.12. Mo<strong>de</strong>lul filtrului Kalman utilizat pentru corecţia odometriei<br />
Filtrul Kalman constă într-un sistem <strong>de</strong> ecuaţii matematice bazat pe minimizarea<br />
pătratelor erorilor şi reprezintă astfel un estimator optim şi pentru corecţia poziţiei unui<br />
vehicul autonom.<br />
Cu toate acestea apare întrebarea: De ce tocmai un filtru Kalman?<br />
Argumentele care susţin utilizarea acestuia în industria <strong>de</strong> automatizare se referă la:<br />
eficienţa în aplicare;<br />
estimarea stărilor trecute, actuale şi a celor în viitor posibile;<br />
măsurarea stărilor “ascunse”;<br />
măsurarea calitativă a unei predicţii prin varianţe;<br />
robusteţe; filtrul se <strong>de</strong>scurcă foarte bine în mo<strong>de</strong>lele inexacte şi este stabil sub condiţii<br />
specifice.<br />
Funcţionarea mo<strong>de</strong>lelor se bazează pe următoarea schemă ciclică:<br />
28
Cartografierea şi localizarea proprie ca procese simultane ale vehiculelor autonome<br />
Figura 3.30: Algoritmul <strong>de</strong> estimare şi corecţie a filtrului Kalman<br />
Prima fază cuprin<strong>de</strong> update-ul temporar în care se realizează o estimare a vectorului <strong>de</strong><br />
stare pentru pasul următor. În faza următoare se realizează o estimare a stării primei faze prin<br />
adaptarea acesteia la o măsurare actuală, astfel ca aceasta să poată fi corectată.<br />
Diferenţa <strong>de</strong> reglare este estimabilă, astfel încât o predicţie cu ajutorul filtrului Kalman<br />
ar reduce această diferenţă <strong>din</strong>tre curba teoretică şi cea reală la un minim, sistemul <strong>de</strong>venind<br />
unul mai precis.<br />
Estimarea şi calculul traiectoriei <strong>de</strong> <strong>de</strong>plasare, respectiv a îmbunătăţirii odometriei<br />
vehiculului este evi<strong>de</strong>nţiată în capitolul 4 într-o aplicaţie <strong>de</strong>zvoltată pe vehiculul autonom la<br />
scară.<br />
3.6.13. Utilizarea Filtrului Kalman Extins (EKF) pentru poziționare cu ajutorul<br />
reperelor<br />
Mo<strong>de</strong>lul matematic al filtrului Kalman extins pentru corecţia poziţiei vehiculului<br />
inteligent autonom, utilizând datele odometrice şi informaţiile reperelor este <strong>de</strong>scris după<br />
mo<strong>de</strong>lul <strong>din</strong> [95].<br />
Vectorul <strong>de</strong> condiţie conţine poziţia actuală a vehiculului (x r , y r , v r , ϴ r ), cât si poziţia<br />
absolută a reperelor sub forma (xn, yn ). Dimensiunea vectorului este 4+2n un<strong>de</strong> n reprezintă<br />
numărul reperelor.<br />
3.6.14. Modulul <strong>de</strong> planificare a traiectoriei „Trajectory planning”<br />
Acest modul realizează o planificare optimă a traiectoriei pe baza interfeţei comune <strong>de</strong><br />
transfer a modului <strong>de</strong> generare a hărţii. Acesta conţine calculul traiectoriei pe baza curbelor<br />
Bezier şi a câmpului potenţial.<br />
29
Cartografierea şi localizarea proprie ca procese simultane ale vehiculelor autonome<br />
O serie <strong>de</strong> factori sunt <strong>de</strong> luat în ve<strong>de</strong>re pentru stabilirea unui mo<strong>de</strong>l robust <strong>de</strong><br />
extragere a informaţiei relevante <strong>din</strong> mediu şi utilizarea acesteia pentru interpretarea scenei,<br />
respectiv pentru stabilirea traiectoriei <strong>de</strong> <strong>de</strong>plasare a vehiculului autonom.<br />
Mediul <strong>de</strong> operare al unui vehicul autonom poate fi <strong>de</strong>terminat printr-o <strong>de</strong>scriere<br />
continuă geometrică sau prin intermediul unei hărţi. Primul pas în planificarea traiectoriei îl<br />
reprezintă transformarea posibilelor medii în mo<strong>de</strong>le discrete <strong>de</strong> hartă pretabile pentru<br />
alegerea algoritmului <strong>de</strong> <strong>de</strong>plasare.<br />
În funcţie <strong>de</strong> modul în care influenţează <strong>de</strong>scompunerea mediului, planificatoarele <strong>de</strong><br />
traiectorie se împart în trei strategii generale:<br />
1. Hartă cu trasee: în acest sens se i<strong>de</strong>ntifică o serie <strong>de</strong> rute posibile în spaţiul liber.<br />
2. Descompunere în celule (grid): se realizează o discriminare între celulele ocupate şi<br />
celulele libere a mediilor statice.<br />
3. Câmp potenţial: în acest sens se impune o funcţie matematică pentru <strong>de</strong>plasare în<br />
spaţiu<br />
Deplasarea unui vehicul autonom între punctele <strong>de</strong> start şi locaţia ţintă trebuie<br />
realizată având în ve<strong>de</strong>re o traiectorie optimă reprezentând o galerie <strong>de</strong> transport <strong>de</strong> maximă<br />
siguranţă, fără coliziuni şi calculată rapid. O astfel <strong>de</strong> cerinţă este satisfăcută <strong>de</strong> metoda<br />
câmpurilor potenţiale. În acest sens, traiectoria calculată <strong>de</strong>pin<strong>de</strong> <strong>de</strong> mediul <strong>de</strong> navigaţie, <strong>de</strong><br />
obstacolele i<strong>de</strong>ntificate anterior şi reprezentarea cât mai corectă a acestora. Un optim al<br />
traiectoriei <strong>de</strong> <strong>de</strong>plasare nu este reprezentat doar <strong>de</strong> calculul celui mai scurt drum <strong>de</strong> parcurs.<br />
Figura 3.33: Stabilirea traiectoriei vehiculului cu ajutorul meto<strong>de</strong>i câmpurilor potenţiale [34]<br />
Există o serie <strong>de</strong> meto<strong>de</strong> sugerate care tratează fenomenul <strong>de</strong> minim local. Apariţia<br />
acestui fenomen <strong>de</strong>termină vehiculul la oprire şi respectiv la imposibilitatea <strong>de</strong> a merge mai<br />
<strong>de</strong>parte. O i<strong>de</strong>e <strong>de</strong> a evita minimul local este <strong>de</strong> a încorpora câmpul potenţial într-un<br />
planificator inteligent astfel încât vehiculul să utilizeze informaţia <strong>de</strong>rivată <strong>de</strong> la senzori, dar<br />
să realizeze o planificare totuşi globală [27].<br />
3.6.15. Modulul <strong>de</strong> evitare a obstacolelor „Track <strong>de</strong>viation”<br />
Acest modul conţine algoritmi <strong>de</strong> evitare a obiectelor pentru o navigare sigură, fără<br />
coliziuni. Aici se realizează şi o comparaţie între curba calculată şi curba efectiv parcursă <strong>de</strong><br />
către vehicul.<br />
Evitarea obiectelor se concentrează pe modificarea traiectoriei <strong>de</strong> <strong>de</strong>plasare cu ajutorul<br />
informaţiilor <strong>de</strong> la senzori. Mişcarea robotului este atât o funcţie a datelor actuale ale<br />
senzorilor, cât şi a poziţiei relative a punctului ţintă. O serie <strong>de</strong> algoritmi şi tehnici <strong>de</strong> evitare a<br />
obiectelor sunt prezentate în [42]. Algoritmii simpli, care utilizează doar datele actuale ale<br />
30
Cartografierea şi localizarea proprie ca procese simultane ale vehiculelor autonome<br />
senzorilor pentru evitarea coliziunilor, sunt preferaţi în acest caz datorită simplităţii şi vitezei<br />
rapi<strong>de</strong> <strong>de</strong> reacţie a sistemelor <strong>de</strong> <strong>de</strong>tecţie având la bază doar informaţiile actuale ale<br />
senzorilor.<br />
Un mo<strong>de</strong>l pentru un astfel <strong>de</strong> mecanism este prezentat mai jos.<br />
Figura 3.35: Mecanism <strong>de</strong> evitare a obstacolelor<br />
3.6.15.1. Evitarea obiectelor prin stabilirea traiectoriei cu ajutorul curbelor<br />
specifice:<br />
Curba Bezier este <strong>de</strong>finită <strong>de</strong> două puncte <strong>de</strong> control. Celelalte reprezintă punctul <strong>de</strong><br />
început şi <strong>de</strong> sfârşit al acestei curbe. Punctele <strong>de</strong> control <strong>de</strong>termină curbura acestei funcţii.<br />
Integrarea în planificarea traiectoriei vehiculelor autonome presupune stabilirea valorilor<br />
punctelor <strong>de</strong> control ca fiind acceleraţii ale vehiculului, prin aceasta realizându-se stabilirea<br />
unei curbe optime <strong>de</strong> evitare a obstacolelor.<br />
Integrarea acestor puncte teoretice se realizează atât în cazul clotoi<strong>de</strong>lor, cât şi în cel al<br />
curbei Bezier cu ajutorul unei matrici VP.<br />
0<br />
<br />
<br />
R<br />
R<br />
<br />
R<br />
R<br />
VP <br />
0<br />
0<br />
<br />
0<br />
<br />
0<br />
<br />
<br />
0<br />
0<br />
p<br />
p<br />
p<br />
p<br />
0<br />
0<br />
0<br />
0<br />
0<br />
(3.51 )<br />
Luând în consi<strong>de</strong>rare o <strong>de</strong>plasare cu vi<strong>teză</strong> constantă, în timpul manevrei <strong>de</strong> evitare<br />
este calculat segmentul <strong>de</strong> <strong>de</strong>plasare următor. În acest caz, segmentele <strong>de</strong> <strong>de</strong>plasare sunt<br />
segmente <strong>din</strong>tr-o curba clotoidă, o funcţie care îşi schimbă curbura proporţional cu lungimea.<br />
0<br />
dx1<br />
dx2<br />
dx3<br />
dx4<br />
0<br />
0<br />
0<br />
0<br />
0<br />
0<br />
1<br />
<br />
<br />
1<br />
<br />
1<br />
1<br />
<br />
3<br />
0<br />
<br />
0<br />
0<br />
<br />
<br />
0<br />
31
Cartografierea şi localizarea proprie ca procese simultane ale vehiculelor autonome<br />
Figura 3.38: Segmentele <strong>de</strong> curba pentru stabilirea traiectoriei <strong>de</strong> evitare<br />
3.7. Cartografierea probabilistică ca metodă alternativă <strong>de</strong> navigaţie<br />
Există o serie <strong>de</strong> avantaje ale utilizării grilelor <strong>de</strong> ocupare în ceea ce priveşte realizarea<br />
computaţiei în timp real, exactitatea şi robusteţea însă <strong>de</strong>pinzând <strong>de</strong> ajustarea parametrilor,<br />
respectiv a meto<strong>de</strong>i <strong>de</strong> lucru. Aspectele cele mai importante privind cartografierea<br />
probabilistică a vehiculelor inteligente autonome sunt <strong>de</strong>taliate în ceea ce urmează.<br />
3.7.1. Metoda Bayes. Generalităţi<br />
3.7.2. Derivarea cu metoda Bayes<br />
Pentru <strong>de</strong>rivare s-au utilizat relaţii <strong>de</strong> calcul similare cu cele <strong>din</strong> [124], având o<br />
implementare proprie cu specificul problematicii <strong>de</strong>finite.<br />
În prima fază este importantă <strong>de</strong>finirea domeniului <strong>de</strong> măsură, pentru a <strong>de</strong>termina<br />
probabilitatea <strong>de</strong> <strong>de</strong>tectare a obiectelor.<br />
Valorile tolerate şi valorile măsurate sunt cele care <strong>de</strong>termină probabilitatea <strong>de</strong><br />
<strong>de</strong>tectare a obiectelor conform relaţiilor <strong>de</strong>terminate.<br />
Cartografierea cu grile <strong>de</strong> probabilitate se realizează <strong>de</strong>finind o grilă care conţine<br />
probabilităţi stabilind condiţia <strong>de</strong> ocupare a celulelor. Grila este <strong>de</strong>finită ca fiind staţionară, în<br />
acest sens obiectele se <strong>de</strong>plasează <strong>din</strong> celulă în celulă în interiorul grilei.<br />
Datorită <strong>de</strong>pen<strong>de</strong>nţei <strong>de</strong> dimensiune a celulelor individuale care influenţează<br />
intensitatea calculului, abordarea este una care vizează doar un sector limitat (50x30 m).<br />
(3.57)<br />
Pentru iniţializare, fiecărei celule îi este atribuită valoarea 0,5 ca probabilitate.<br />
În momentul în care este <strong>de</strong>tectat un obiect, valoarea probabilităţii celulelor ocupate tin<strong>de</strong> spre<br />
1 în timp ce valoare celulelor libere sca<strong>de</strong> la 0. Precizia meto<strong>de</strong>i <strong>de</strong>pin<strong>de</strong> <strong>de</strong> mărimea celulei si<br />
<strong>de</strong> probabilitatea <strong>de</strong> <strong>de</strong>tecţie a senzorului.<br />
32
Cartografierea şi localizarea proprie ca procese simultane ale vehiculelor autonome<br />
Figura 3.42: Grila <strong>de</strong> ocupare<br />
În principiu <strong>din</strong> cele două probabilităţi rezultă una <strong>din</strong> configuraţiile ocupat sau<br />
neocupat însumând valoarea unu.<br />
Actualizarea grilei <strong>de</strong> ocupare reprezintă un punct <strong>de</strong> inflexiune pentru performanţele<br />
sistemului <strong>de</strong> calcul. În principal, după fiecare punct generat <strong>de</strong> către senzor, probabilitatea<br />
grilei ar trebui actualizată complet. Pentru acesta cartografierea în timp real <strong>de</strong>pin<strong>de</strong> <strong>de</strong><br />
puterea <strong>de</strong> procesare a sistemului computaţional şi <strong>de</strong> mărimea celulelor <strong>de</strong>finite, responsabile<br />
şi pentru valoarea probabilităţii <strong>de</strong> poziţionare a obiectelor i<strong>de</strong>ntificate.<br />
3.8. Concluzii<br />
Pentru a avea succes în integrarea meto<strong>de</strong>lor <strong>de</strong> cartografiere şi planificare a<br />
traiectoriei nu este suficient să se aibă în ve<strong>de</strong>re doar arhitectura <strong>de</strong> navigaţie, sunt importante<br />
aspectele tehnologice <strong>de</strong> calcul, control şi memorie. Designul arhitectural general reprezintă<br />
aria inovativă a viitorului în realizarea vehiculelor inteligente. Implementarea algoritmică<br />
necesită o atenţie <strong>de</strong>osebită datorită limitării <strong>de</strong> sistem ceea ce face proiectul diferit <strong>de</strong> alte<br />
abordări actuale. Scopul acestei implementări o reprezintă in<strong>de</strong>pen<strong>de</strong>nţa faţă <strong>de</strong> sistemele <strong>de</strong><br />
operare pentru atingerea unei procesări în timp real. Cunoaşterea algoritmică la nivel<br />
embed<strong>de</strong>d asigură robusteţe implementării şi simplitate în procesare.<br />
Următorii paşi au fost realizaţi în etapa <strong>de</strong> <strong>de</strong>zvoltare algoritmică şi simulare<br />
reprezentând totodată şi contribuţii proprii:<br />
33
Cartografierea şi localizarea proprie ca procese simultane ale vehiculelor autonome<br />
a fost creat un mediu software care conţine un modul separat pentru generarea unei<br />
hărţi virtuale şi calculul traiectoriilor <strong>de</strong> <strong>de</strong>plasare ale vehiculelor non-holonomice;<br />
a fost realizată o reducere a datelor consistentă prin filtrarea şi selectarea datelor<br />
relevante prin <strong>de</strong>zvoltarea algoritmilor <strong>de</strong> extragere a particularităţilor pornind <strong>de</strong><br />
la senzorii mo<strong>de</strong>laţi software;<br />
a fost integrat un concept <strong>de</strong> filtru Kalman care să permită localizarea vehiculului<br />
prin extragerea <strong>de</strong> repere <strong>din</strong> mediul <strong>de</strong> navigaţie;<br />
la nivel strategic a fost realizată o interfaţă care permite precizarea traiectoriei <strong>de</strong><br />
<strong>de</strong>plasare dorite şi obţinerea unui set <strong>de</strong> date care sunt folosite efectiv în comanda<br />
vehiculului autonom;<br />
urmărirea unei traiectorii în lipsa obstacolelor ;<br />
implementarea unei tehnici <strong>de</strong> evitare a obstacolelor bazată pe segmente <strong>de</strong> curbe<br />
speciale (clotoidă si curbă Bezier);<br />
a fost realizat un concept <strong>de</strong> cartografiere cu ajutorul meto<strong>de</strong>lor <strong>de</strong> calcul<br />
probabilistic, metoda alternativă la conceptul <strong>de</strong> cartografiere şi localizare prin<br />
extragerea <strong>de</strong> particularităţi.<br />
Datorită preciziei care este necesară în navigarea vehiculelor autonome, metoda<br />
probabilistică <strong>de</strong>vine una agreată doar în cazul spaţiilor mici. Limitarea preciziei coinci<strong>de</strong> cu<br />
mărimea celulelor. Acest fapt implică totodată şi o performanţă a puterii <strong>de</strong> calcul.<br />
Nivelul <strong>de</strong> simulare asigură posibilitatea unei <strong>de</strong>zvoltări rapi<strong>de</strong> a conceptelor <strong>de</strong><br />
cercetat. În acest sens, se urmăresc totodată şi posibilităţile <strong>de</strong> implementare practică în<br />
paralel cu realizarea simulării.<br />
34
Teste şi aplicaţii <strong>de</strong> navigaţie ale vehiculului autonom<br />
CAPITOLUL 4: TESTE ŞI APLICAŢII DE NAVIGAŢIE<br />
ALE VEHICULULUI AUTONOM<br />
„Practica este totul“ (Perian<strong>de</strong>r)<br />
4.1. Mo<strong>de</strong>lul infrastructurii <strong>de</strong> comunicaţie utilizat pentru realizarea testelor<br />
Datorită necesităţii <strong>de</strong> optimizare a procesului <strong>de</strong> cartografiere în ve<strong>de</strong>rea localizării<br />
VIA abordarea evaluării sistemului a fost realizată în două etape:<br />
1. Simulare cu ajutorul MATLAB Embed<strong>de</strong>d şi Simulink<br />
2. Experimentarea cu ajutorul unui vehicul realizat la scara 1:8<br />
În simulare au fost utilizate mo<strong>de</strong>le ale senzorilor pentru evaluarea meto<strong>de</strong>lor precum<br />
şi o limitare <strong>de</strong> sistem în ceea ce priveşte atingerea performanţelor ulterioare în transferul<br />
simulării pe VIA.<br />
Astfel algoritmii testaţi în prealabil în mediul simulat şi care au fost <strong>de</strong>scrişi anterior<br />
au fost evaluaţi în timpul aceluiaşi scenariu reprezentând un mediu <strong>de</strong> scanare tip coridor cu<br />
obiecte.<br />
Algoritmii sunt rulaţi utilizând un procesor <strong>de</strong> calcul la 3,3 GHz pentru partea simulată<br />
utilizând un sistem <strong>de</strong> operare Windows 7. Transferul software este realizat prin compilarea<br />
programului realizat cu ajutorul funcţiilor Embed<strong>de</strong>d către un PC target montat pe VIA.<br />
Comunicaţia este una wireless standard 802.11 şi 2,4 GHz. Iar ţinta este un sistem PC<br />
104 embed<strong>de</strong>d industrial având posibilitatea rulării aplicaţiilor în timp real datorită sistemului<br />
<strong>de</strong> operare xPC <strong>din</strong> pachetul software <strong>de</strong> la MATLAB.<br />
Host PC<br />
Target PC<br />
WLAN<br />
Scaner laser / senzori<br />
ultrasonici<br />
Control <strong>de</strong><br />
urgenţă<br />
Embed<strong>de</strong>d Software<br />
Figura 4.1: Sistemul <strong>de</strong> comunicaţie a VIA reprezentând Host-Target<br />
35
Teste şi aplicaţii <strong>de</strong> navigaţie ale vehiculului autonom<br />
Schimbul <strong>de</strong> date permite vizualizarea rezultatelor într-o interfaţă grafică în care sunt<br />
afişate datele senzorilor sub formă punctiformă şi datele odometrice ale sistemului privind<br />
poziţia în direcţiile x şi y, cât şi a vitezei <strong>de</strong> <strong>de</strong>plasare şi a distanţei parcurse.<br />
Harta virtuală este generată în timp real prin unitatea <strong>de</strong> procesare a algoritmilor care<br />
reprezintă totodată şi unitatea <strong>de</strong> comandă şi control a VIA, iar datele sunt trimise către<br />
calculatorul <strong>de</strong> monitorizare (host).<br />
4.2. Compararea datelor celor două sisteme separate <strong>de</strong> odometrie<br />
Pentru a evalua datele provenite <strong>de</strong> la senzorii <strong>de</strong> odometrie au fost realizate<br />
măsurători comparative cu cele două sisteme. Valorile indică faptul ca valoarea senzorilor<br />
odometrici este mai precisă. Valoarea senzorilor <strong>de</strong> inerţie, conţinuţi în GIGABOX ia în<br />
calcul şi eventualele înclinări ale vehiculului pe parcursul <strong>de</strong>plasării acestora, acest aspect<br />
nefiind subiect al cercetării <strong>de</strong> faţă.<br />
Figura 4.3: Valori comparative ale senzorilor odometrici<br />
De observat este faptul că în acest caz modulul GIGABOX oferă o precizie mai mare,<br />
datorată senzorilor integraţi.<br />
4.3. Cartografierea mediului<br />
Testele cu vehiculul la scară 1:8 s-au <strong>de</strong>sfăşurat în condiţii <strong>de</strong> laborator. Obstacolele<br />
poziţionate <strong>de</strong>-a lungul traseului au dimensiuni diferite, dar sunt apropiate ca şi gabarit <strong>de</strong><br />
dimensiunile VIA-ului. După realizarea mai multor teste în cadrul aceleiaşi scene s-a hotărât<br />
să se modifice valoarea sample-time-ului <strong>de</strong> la 0.01sec la 0.05 sec pentru a permite o<br />
<strong>de</strong>scărcare a procesorului calculatorului <strong>de</strong> proces xPC. Modulul <strong>de</strong> odometrie poate furniza<br />
date cu o precizie <strong>de</strong> aproximativ 500mm pentru 10m parcurşi.<br />
36
Teste şi aplicaţii <strong>de</strong> navigaţie ale vehiculului autonom<br />
Pentru viteze mai mari <strong>de</strong> 3 m/s apar erori ale sistemului <strong>de</strong> odometrie lucru ce, corelat<br />
cu performanţele <strong>de</strong> scanare ale laserului, duce la o eroare <strong>de</strong> poziţionare <strong>de</strong> până la 10%.<br />
Figura 4.8: Cartografierea mediului în timp real cu aplicaţia rulată pe unitatea <strong>de</strong> procesare <strong>de</strong> pe VIA<br />
4.4. Implementarea filtrului Kalman pentru îmbunătăţirea odometriei vehiculului<br />
autonom în procesul <strong>de</strong> cartografiere<br />
Descrierea mo<strong>de</strong>lului <strong>din</strong> capitolul anterior este una generală, bazându-se pe conceptul<br />
<strong>de</strong> predicţie a poziţiei vehiculului autonom. O parametrizare a mărimilor utilizate este <strong>de</strong>scrisă<br />
în ceea ce urmează. Se consi<strong>de</strong>ră operarea vehiculului într-un sistem <strong>de</strong> coordonate cartezian.<br />
Se <strong>de</strong>finesc variabilele <strong>de</strong> intrare:<br />
dt=0.1 coinci<strong>de</strong> cu sample-time-ul adoptat in mo<strong>de</strong>lul software<br />
amax=30 <strong>de</strong>terminat experimental<br />
theta max = 1,57 <strong>de</strong>terminat experimental<br />
Vectorul <strong>de</strong> stare este inițializat ca un vector gol:<br />
[ ] (4.1)<br />
Matricea covarianţelor este iniţializată ca:<br />
[ ] (4.2)<br />
Mo<strong>de</strong>lul sistemului este dat <strong>de</strong> matricea:<br />
37
Teste şi aplicaţii <strong>de</strong> navigaţie ale vehiculului autonom<br />
[<br />
( )<br />
( )<br />
] (4.3)<br />
Mo<strong>de</strong>lul măsurărilor este dat <strong>de</strong>:<br />
[ ] (4.4)<br />
Zgomotul sistemului este <strong>de</strong>finit <strong>de</strong>:<br />
( ) ( ))<br />
( ( ) ( ))<br />
[(<br />
( )<br />
]<br />
(4.5)<br />
Zgomotul <strong>de</strong> măsurare este <strong>de</strong>finit ca:<br />
[ ] (4.6)<br />
În prima fază au loc următoarele calcule:<br />
Se calculează starea prezisă:<br />
x pred = A•x est (4.7)<br />
Matricea covarianţelor <strong>de</strong>vine:<br />
p pred = A•p est •A’+Q (4.8)<br />
În faza <strong>de</strong> actualizare a măsurătorii au loc următoarele calcule:<br />
Se calculează factorul Kalman;<br />
( )<br />
(4.9)<br />
Se actualizează starea prin estimarea:<br />
x est = x prd +Klm gain • ( z - H• x prd ) (4.10)<br />
Implementarea <strong>de</strong> mai sus este evi<strong>de</strong>nţiată grafic prin <strong>de</strong>finirea următorului test în care<br />
se urmăreşte traiectoria calculată şi cea reală a vehiculului în ve<strong>de</strong>rea închi<strong>de</strong>rii unei bucle <strong>de</strong><br />
navigaţie.<br />
Cu ajutorul acestui mo<strong>de</strong>l se rezolvă următoarele probleme caracteristice:<br />
erori ale odometriei în mo<strong>de</strong>lul cu tracţiune integrală;<br />
erori ale odometriei prin alunecarea roţilor;<br />
38
Teste şi aplicaţii <strong>de</strong> navigaţie ale vehiculului autonom<br />
<br />
<br />
erori <strong>de</strong> măsură datorate senzorilor <strong>de</strong> măsurare a unghiului şi <strong>de</strong> impuls;<br />
<strong>de</strong>pen<strong>de</strong>nţa <strong>de</strong> temperatură a senzorilor.<br />
Figura 4.10: Diferenţa <strong>din</strong>tre traiectoria calculată şi traiectoria reală a vehiculului<br />
Se observă ten<strong>din</strong>ţa <strong>de</strong> pendulare în jurul valorilor <strong>de</strong> odometrie în scopul minimizării<br />
erorii <strong>de</strong> poziţionare prin egalare. Pentru extragerea particularităţilor, mo<strong>de</strong>lul este extins cu<br />
coordonatele punctelor măsurate. Valorile <strong>de</strong> vi<strong>teză</strong> şi acceleraţie sunt <strong>de</strong> asemenea indicate<br />
pentru analiza liniarităţii în <strong>de</strong>plasare. Se observă mici diferenţe care sunt datorate comenzilor<br />
furnizate motoarelor <strong>de</strong> către unitatea <strong>de</strong> comandă şi control.<br />
4.4.1. Cartografierea unui mediu prin extragerea <strong>de</strong> particularităţi<br />
Următoarea situaţie este <strong>de</strong>finită pentru cartografiere. Sunt analizate particularităţile<br />
extrase prin aplicarea algoritmului extDCE <strong>de</strong>scris în capitolul trei.<br />
Figura 4.14: Scena mediului <strong>de</strong> cartografiat (testare in Laborator)<br />
Reprezentarea în interfaţa grafică (GUI) a situaţiei <strong>de</strong> mai sus indică obiectele<br />
i<strong>de</strong>ntificate prin liniile extrase.<br />
39
Teste şi aplicaţii <strong>de</strong> navigaţie ale vehiculului autonom<br />
Figura 4.15: Reprezentarea în interfaţa grafică GUI a datelor <strong>de</strong> cartografiere<br />
Se observă o dublare a liniilor în reprezentare, fenomen datorat reflexiilor senzorilor şi<br />
impreciziei acestora, dar şi datorită <strong>de</strong>plasării <strong>din</strong>amice a vehiculului şi implicit reve<strong>de</strong>rea<br />
acestor obiecte în timpul <strong>de</strong>plasării. Mai jos sunt reprezentaţi parametrii relevanţi pentru<br />
extragerea particularităţilor <strong>din</strong> mediul <strong>de</strong> testare.<br />
Tabelul 4.3: Parametrii <strong>de</strong> evaluare pentru extragerea <strong>de</strong> particularităţi<br />
algoritm extDCE Unitate <strong>de</strong> măsură<br />
Distanţa parcursă 4,10 m<br />
Nr. obiecte ext. 3<br />
Nr. obiecte int. 3<br />
Linii extrase 26<br />
Puncte neasociate 15<br />
Deviaţie în direcţia x 0,05 m<br />
Deviaţia în direcţia y 0,02 m<br />
Viteza maximă 0.62 m/s<br />
Acceleraţie maximă 17 m/s 2<br />
Rata <strong>de</strong> giraţie maximă 1,8 °/s<br />
Figurile <strong>de</strong> mai jos indică valorile parametrilor înregistrați pe parcursul realizării<br />
testelor. Importante sunt <strong>de</strong>viațiile in direcțiile x şi y a vehiculului pentru valorile <strong>de</strong> estimare<br />
a filtrului Kalman.<br />
Valorile vitezei şi a acceleraţiei vehiculului sunt analizate în scopul transmiterii<br />
mişcărilor <strong>de</strong> la sistemul <strong>de</strong> comandă al vehiculului. Se observă o că<strong>de</strong>re <strong>de</strong> semnal în zona <strong>de</strong><br />
calcul a diferenţei <strong>de</strong> reglare.<br />
40
Teste şi aplicaţii <strong>de</strong> navigaţie ale vehiculului autonom<br />
4.4.2. Manevra <strong>de</strong> schimbare a perspectivei <strong>de</strong> scanare<br />
Un test care are la bază schimbarea perspectivei <strong>de</strong> reprezentare a obiectelor în spaţiul<br />
<strong>de</strong> navigaţie se referă la situaţia <strong>de</strong> mai jos. În acest sens traiectoria este calculată cu ajutorul<br />
curbelor Bezier, iar <strong>de</strong>plasarea se realizează cu ajutorul matricei VP. Această aplicaţie<br />
urmăreşte extragerea muchiilor reprezentate în forma literei „L” pentru o reprezentare cât mai<br />
corecta a muchiilor obiectelor utilizate în scena <strong>de</strong> testare.<br />
O limitare a reprezentării este <strong>de</strong>scrierea obiectelor prin linii simple. Pentru geometrii<br />
complexe ale obiectelor este posibilă suprapunerea contururilor. Pentru asocierea liniilor în<br />
cazul obiectelor reprezentate doar parţial se impune o re-scanare a obiectului <strong>din</strong> altă<br />
perspectiva cu ajutorul unui alt senzor în cazul în care acesta este disponibil. Abordările<br />
similare nu iau în calcul acest fenomen, plecând <strong>de</strong> la premisa unei scanări complete a<br />
obiectului printr-o singură etapă. Pentru generarea liniilor trebuie în<strong>de</strong>plinite criteriile<br />
algoritmului <strong>de</strong> extracţie. Minimum trei puncte sunt necesare pentru a extrage o linie, iar în<br />
cazul neasocierii acestora se realizează în prima fază o reprezentare dublă, după care se<br />
verifică posibilităţile <strong>de</strong> reducere a datelor prin caracteristicile comune (pantă) ale liniilor.<br />
Figura 4.19: Reprezentarea în interfața grafică (GUI) a manevrei <strong>de</strong> schimbare a perspectivei <strong>de</strong> scanare<br />
41
Teste şi aplicaţii <strong>de</strong> navigaţie ale vehiculului autonom<br />
Valorile înregistrate pe parcursul executării manevrei sunt reprezentate mai jos. Se<br />
observă în acest caz o <strong>de</strong>viaţie în direcţiile x şi y în timpul schimbării direcţiei <strong>de</strong> <strong>de</strong>plasare.<br />
Viteza şi acceleraţia prezintă o inflxiune în momentul în care este realizată trecerea <strong>de</strong> pe o<br />
parte a obiectelor în cealaltă, după care valoarea acestora se menţine constantă.<br />
Tabelul 4.4: Parametrii <strong>de</strong> evaluare pentru extragerea <strong>de</strong> particularităţi<br />
Algoritm extDCE Unitate <strong>de</strong> măsură<br />
Distanţa parcursă 4,6 m<br />
Nr obiecte 2<br />
Linii extrase 9<br />
Puncte neasociate 18<br />
Deviaţia în direcția x 0,04 m<br />
Deviaţia în direcția y 0,09 m<br />
Viteza maxima 0.61 m/s<br />
Accelerație maxima 16 m/s 2<br />
Rata <strong>de</strong> girație maxima 31 °/s<br />
Unghiul giroscopic 50 °<br />
4.5. Reprezentarea vizuală a mediului <strong>de</strong> navigaţie<br />
4.5.1. I<strong>de</strong>ntificarea marcajelor <strong>de</strong> ghidare în spaţii <strong>de</strong>dicate<br />
Pentru a iniţia un proces <strong>de</strong> ghidare într-un spaţiu <strong>de</strong> manipulare, trebuie în<strong>de</strong>plinite<br />
următoarele criterii:<br />
i<strong>de</strong>ntificarea corectă a spaţiului;<br />
verificarea realizării manevrelor <strong>de</strong> ghidare în spaţiul i<strong>de</strong>ntificat;<br />
verificarea disponibilităţii momentane a spaţiului;<br />
i<strong>de</strong>ntificarea eventualelor obiecte (statice/<strong>din</strong>amice) aflate <strong>de</strong>ja în spaţiul <strong>de</strong><br />
manipulare.<br />
Senzorii vi<strong>de</strong>o reprezintă o soluţie optimă în <strong>de</strong>tectarea marcajelor <strong>de</strong> ghidare, cât şi<br />
pentru i<strong>de</strong>ntificarea obiectelor <strong>de</strong> manipulat. În cele ce urmează este prezentat conceptul <strong>de</strong><br />
extragere a datelor necesare prin procesarea <strong>de</strong> date <strong>de</strong> imagine (vi<strong>de</strong>o) pentru ghidarea<br />
autonomă a unui vehicul inteligent. O transformare a reprezentării în aşa numita perspectivă<br />
„bird view” este realizată. Aceasta presupune utilizarea unui mo<strong>de</strong>l <strong>de</strong> transformare bazat pe<br />
principiul funcţionării stetoscopiei (camera obscură).<br />
Cu ajutorul Software-ului Matlab/Simulink este realizată captura vi<strong>de</strong>o live care<br />
este apoi transformată în tonuri <strong>de</strong> culoare gri pentru a focaliza strict pe informaţia necesară<br />
extragerii <strong>de</strong> muchii.<br />
Figura 4.23: Transformarea în tonuri <strong>de</strong> culoare gri (stânga) şi extragerea <strong>de</strong> muchii (dreapta)<br />
42
Teste şi aplicaţii <strong>de</strong> navigaţie ale vehiculului autonom<br />
Matricea imaginii este modificată prin atribuirea proprietăţii 0 sau 1 muchiilor<br />
i<strong>de</strong>ntificate, astfel încât extragerea muchiilor <strong>din</strong> fundal se realizează pe acest criteriu <strong>de</strong><br />
culoare diferenţial (Sobel).<br />
4.5.2. Transformarea în spaţiul Hough a liniilor extrase<br />
4.5.3. Transformarea muchiilor extrase şi limitarea domeniului i<strong>de</strong>ntificat prin atribute<br />
<strong>de</strong> linie<br />
Prin aplicarea funcţiei <strong>de</strong> maxim local se caută în spaţiul dual al transformării Hough<br />
după cea mai lungă dreaptă, respectiv după punctele <strong>de</strong> început şi sfârşit ale domeniului în<br />
care se găseste dreapta. Aceste informaţii sunt stocate într-o matrice având cele două valori<br />
theta şi rho. Pentru evi<strong>de</strong>nţierea modului <strong>de</strong> calcul sunt reprezentate mai jos figurile simulând<br />
un spaţiu <strong>de</strong> navigaţie.<br />
Figura 4.27: Drepte limitate <strong>de</strong> funcţia <strong>de</strong> maxim local în spaţiul Hough<br />
Punctele generate reprezintă interfaţa către modulul <strong>de</strong> navigare bazat pe teoria<br />
câmpurilor potenţiale. Se utilizează astfel informaţii minimale, dar reprezentative pentru<br />
realizarea unei navigări în timp real.<br />
4.5.4. Transformarea perspectivei cu ajutorul principiului camerei obscure<br />
4.5.5. Reprezentarea marcajelor transformate<br />
Capturile imaginilor au fost realizate în mediul <strong>de</strong> laborator reprezentând o suprafaţă<br />
netedă cu marcaje pre<strong>de</strong>finite. Camera vi<strong>de</strong>o a fost montată pe un suport cu 400 [mm]<br />
înălţime cu o înclinare <strong>de</strong> 35° faţă <strong>de</strong> suprafaţa <strong>de</strong> rulare a vehiculului autonom.<br />
Perspectiva camerei este evi<strong>de</strong>nţiată mai jos. De observat este faptul că po<strong>de</strong>aua are<br />
porţiuni care reflectă lumina, ceea ce limitează sistemul în i<strong>de</strong>ntificarea unor continuităţi,<br />
problemă general discutată în domeniul <strong>de</strong> prelucrare vi<strong>de</strong>o. Cu toate acestea, <strong>de</strong>finind limita<br />
<strong>de</strong> captură, se obţine un sistem robust cu posibilitatea utilizării marcajelor pentru ghidarea<br />
vehiculelor inteligente autonome. Transformarea prin utilizarea mo<strong>de</strong>lului camerei obscure<br />
oferă rezultate cu erori <strong>de</strong> măsură în domeniul [± 4 mm]. În ceea ce priveşte vehiculele nonholonomice,<br />
necesitatea implementării unui sistem <strong>de</strong> <strong>de</strong>tecţie a unghiurilor <strong>de</strong> înclinare la<br />
accelerare <strong>de</strong> pe loc şi frânare este mare, fără un astfel <strong>de</strong> sistem nefiind posibilă corecţia <strong>de</strong><br />
43
Teste şi aplicaţii <strong>de</strong> navigaţie ale vehiculului autonom<br />
poziţie a liniilor generate <strong>de</strong>cât după stabilizarea imaginii şi implicit a sistemului care<br />
navighează.<br />
Figura 4.31: Transformarea perspectivei<br />
4.6. Analiza persoanelor şi a obiectelor <strong>din</strong> mediul <strong>de</strong> navigaţie<br />
Pentru a analiza obiecte <strong>din</strong>amice şi persoane există posibilitatea unei abordări precum<br />
cele <strong>de</strong>scrise în [17] sau utilizând reţele Bayesiene <strong>din</strong>amice cum este <strong>de</strong>scris în [83].<br />
Extragerea datelor precise este complicată <strong>de</strong> factori cum sunt ocluzia, zgomotul sau<br />
confuziile apărute în fundal. Prin utilizarea meto<strong>de</strong>i <strong>de</strong> flux optic (optical flow) se <strong>de</strong>termină<br />
mo<strong>de</strong>lul <strong>de</strong> mişcare aparent a obiectelor, suprafeţelor şi a marginilor (muchiilor) într-o scenă<br />
cauzată <strong>de</strong> mişcarea relativă între un observator (camera vi<strong>de</strong>o) şi scena. Datele specifice care<br />
indică vectorii <strong>de</strong> modificare a direcţiei sunt observaţi iar în funcţie <strong>de</strong> aceştia se i<strong>de</strong>ntifică<br />
mişcarea obiectelor <strong>din</strong>amice cu valori ale vectorilor <strong>de</strong> mişcare diferite faţă <strong>de</strong> restul scenei<br />
capturate (fundal). Se face o distincţie între câmpul <strong>de</strong> mişcare şi fluxul optic.<br />
Extragerea particularităţilor <strong>din</strong> fundal este realizată cu ajutorul algoritmului Lucas-<br />
Kana<strong>de</strong> <strong>de</strong>scris în [17]. Rezultatele extragerii <strong>de</strong> obiecte <strong>din</strong>amice umanoi<strong>de</strong> în acest exemplu<br />
sunt reprezentate mai jos<br />
Schema <strong>de</strong> mai jos indică fluxul informaţional al algoritmului vi<strong>de</strong>o:<br />
Figura 4.32: Fluxul <strong>de</strong> informaţii necesar pentru i<strong>de</strong>ntificarea şi clasificarea obiectelor<br />
În cazul VIA nu este neparată realizarea unei clasificări a obiectelor în mişcare, o<br />
simplă i<strong>de</strong>ntificare a acestora fiind suficientă pentru a <strong>de</strong>termina vehiculul să ia măsuri <strong>de</strong><br />
siguranţă în ceea ce priveşte <strong>de</strong>plasarea în spaţiul activ.<br />
44
Teste şi aplicaţii <strong>de</strong> navigaţie ale vehiculului autonom<br />
Figura 4.32: Detectarea persoanelor prin extragerea fundalului<br />
Prin extragerea fundalului se realizează o computaţie în două faze.<br />
Zgomotul <strong>de</strong> imagine are un rol important în acest sens, iar cu ajutorul filtrelor acesta<br />
poate fi minimizat.<br />
Figura 4.34: Unghiurile relevante pentru i<strong>de</strong>ntificarea persoanelor<br />
Pentru <strong>de</strong>terminarea direcţiei <strong>de</strong> <strong>de</strong>plasare a chenarului în cazul <strong>din</strong>amic se calculează<br />
diferenţa <strong>de</strong> poziţie pe direcţiile x şi y a acestuia în timpul t şi t-1.<br />
Înălţimea este <strong>de</strong>terminată relativ exact, în timp ce lăţimea obiectului rămâne<br />
imprecisă. Cu toate acestea, algoritmul implementat reprezintă o metodă rapidă şi robustă în<br />
implementare.<br />
0,9<br />
0,8<br />
0,7<br />
0,6<br />
0,5<br />
0,4<br />
0,3<br />
0,2<br />
0,1<br />
0<br />
eroarea medie <strong>de</strong> poziţie<br />
distanţa<br />
înălţimea<br />
lăţimea<br />
Figura 4.38: Valorile erorilor <strong>de</strong> abatere <strong>de</strong> la poziția reala a obiectului<br />
45
Teste şi aplicaţii <strong>de</strong> navigaţie ale vehiculului autonom<br />
4.7. Concluzii<br />
Cartografierea în mediul 2D este o metodă <strong>de</strong> reprezentare simplificată a conceptului<br />
<strong>de</strong> navigaţie autonomă a vehiculelor inteligente. Privind un mediu specific <strong>de</strong> navigaţie, un<strong>de</strong><br />
obiectele <strong>de</strong> i<strong>de</strong>ntificat au forme standard, cartografierea în acest spaţiu este suficientă în<br />
<strong>de</strong>tectarea obstacolelor şi a containerelor <strong>de</strong> manipulat. Pe <strong>de</strong> altă parte, localizarea proprie ca<br />
proces simultan al cartografierii în mediul 2D se poate realiza cu succes în ceea ce priveşte<br />
vehiculul autonom ca sistem in<strong>de</strong>pen<strong>de</strong>nt. Pentru o mai bună reprezentare a mediului <strong>de</strong><br />
navigaţie şi pentru a <strong>de</strong>ţine un control mai mare asupra sarcinilor pe care trebuie să le<br />
în<strong>de</strong>plinească un vehicul este necesară implementarea <strong>de</strong> sisteme adiţionale precum cele vi<strong>de</strong>o<br />
în ve<strong>de</strong>rea <strong>de</strong>tectării <strong>de</strong> obiecte aflate în <strong>de</strong>plasare. La bază stă problema reprezentării<br />
mediului, a fuziunii datelor <strong>de</strong> la diferiţi senzori cât şi posibilitatea îmbunătăţirii sistemului <strong>de</strong><br />
navigaţie complet în ceea ce priveşte precizia cartografierii şi localizării proprii, datele<br />
odometrice nefiind suficiente pentru o localizare eficientă în timp. Algoritmii <strong>de</strong> reducere a<br />
datelor utilizând extracţia particularităților bazate pe geometrii simple precum sunt liniile<br />
reprezintă un avantaj în mediul specific. În acest sens, <strong>de</strong>zvoltarea unui sistem <strong>de</strong> scanare 3D<br />
ar avantaja vizualizarea grafică nu însă şi procesarea în timp real a aplicaţiilor şi sarcinilor<br />
unui vehicul inteligent autonom. Aceasta problemă <strong>de</strong>pin<strong>de</strong> în mod direct <strong>de</strong> resursele <strong>de</strong><br />
calcul ale unităţii <strong>de</strong> procesare şi control. Deplasarea poate fi îmbunătăţită prin i<strong>de</strong>ntificarea<br />
marcajelor pe po<strong>de</strong>a şi urmarea acestora cu ajutorul sistemelor <strong>de</strong> senzori vizuali.<br />
Prin efectuare testelor s-au realizat următoarele:<br />
evaluarea odometriei vehiculului prin comparaţia senzorilor disponibili;<br />
îmbunătăţirea şi corecţia poziţiei vehiculului prin implementarea şi parametrizarea<br />
filtrului Kalman;<br />
reprezentarea mediului <strong>de</strong> navigaţie utilizând scene <strong>de</strong> laborator;<br />
evaluarea particularităţilor extrase şi i<strong>de</strong>ntificarea obiectelor cu ajutorul senzorilor <strong>de</strong><br />
proximitate;<br />
analizarea valorilor parametrilor <strong>de</strong> navigaţie privind viteza <strong>de</strong> <strong>de</strong>plasare, poziţionarea<br />
şi rata <strong>de</strong> giraţie;<br />
implementarea şi evaluarea unui concept <strong>de</strong> i<strong>de</strong>ntificare a marcajelor <strong>de</strong> pe po<strong>de</strong>a cu<br />
ajutorul senzorului vi<strong>de</strong>o;<br />
implementarea şi evaluarea unui concept <strong>de</strong> i<strong>de</strong>ntificare şi reprezentare vi<strong>de</strong>o a<br />
obiectelor statice şi <strong>din</strong>amice, cât şi a persoanelor <strong>din</strong> mediul <strong>de</strong> navigaţie.<br />
Complexitatea mediului <strong>de</strong> navigaţie combină tehnici <strong>de</strong> reprezentare diferite. Având<br />
în ve<strong>de</strong>re simplificarea mediului <strong>de</strong> navigaţie pe cât posibil, reprezentarea acestuia este<br />
realizată astfel încât să conţină informaţii relevante pentru o navigaţie corectă.<br />
46
Aplicaţii in sistemul flexibil <strong>de</strong> fabricaţie <strong>din</strong> industria auto<br />
CAPITOLUL 5: APLICAŢII ÎN SISTEMUL FLEXIBIL DE<br />
FABRICAŢIE DIN INDUSTRIA AUTO<br />
„Valoarea unei i<strong>de</strong>i constă în aceea<br />
că trebuie valorificată.” (T.A. Edison)<br />
În cadrul sistemului CAM (Computer Ai<strong>de</strong>d Manufacturing) un loc aparte îl ocupă<br />
sistemul flexibil <strong>de</strong> fabricaţie (FMS - Flexible Manufacturing System) Acesta se <strong>de</strong>fineşte<br />
diferit <strong>de</strong> la o ţară la alta, dar în esenţă este o unitate <strong>de</strong> producţie capabilă <strong>de</strong> a fabrica o gamă<br />
(familie) <strong>de</strong> produse discrete cu o intervenţie manuală minimă. El cuprin<strong>de</strong> posturi <strong>de</strong> lucru<br />
echipate cu capacităţi <strong>de</strong> producţie (maşini-unelte cu comandă numerică sau alte utilaje <strong>de</strong><br />
asamblare sau tratament) legate printr-un sistem <strong>de</strong> manipulare a materialelor, în scopul<br />
<strong>de</strong>plasării pieselor <strong>de</strong> la un post <strong>de</strong> lucru la altul, funcționând ca un sistem integrat cu<br />
comandă complet programabilă.<br />
PP&C<br />
Planificarea<br />
capacităţilor şi a<br />
resurselor<br />
CAM fabricatia produsului<br />
programare CNC/FMS<br />
stoc transport fabricaţie asamblare<br />
flux <strong>de</strong> materiale<br />
Figura 5.2: Rolul tranportului în sistemul <strong>de</strong> fabricaţie<br />
CAQ<br />
Activităţi<br />
legate <strong>de</strong><br />
calitate<br />
Flexibilitatea manipulării, se poate realiza prin utilizarea sistemelor <strong>de</strong> transfer<br />
automate şi/sau robotizate <strong>de</strong> tip: robocare, sisteme <strong>de</strong> orientare şi transport ce utilizează<br />
manipulatoare automate şi roboti, linii automate <strong>de</strong> transfer, magazii, <strong>de</strong>pozite automatizate,<br />
asociate cu conducerea asistată <strong>de</strong> calculator, capabile <strong>de</strong> a urma noi traiectorii în cazul<br />
blocării unui post <strong>de</strong> lucru. Flexibilitatea în transfer a unui sistem dat se exprimă ca raport<br />
<strong>din</strong>tre numărul <strong>de</strong> traiectorii pe care sistemul le poate realiza şi numărul <strong>de</strong> traiectorii posibil<br />
<strong>de</strong> realizat <strong>de</strong> un sistem universal.<br />
(5.1)<br />
Prin flexibilitatea programului, fabrica funcţionează virtual nesupravegheat pentru o<br />
lungă perioadă <strong>de</strong> timp. Aceasta reduce timpul total <strong>de</strong> prelucrare prin micşorarea timpului <strong>de</strong><br />
reorganizare, introduce unele proceduri în urma cărora se pot obţine produse <strong>de</strong> înalta calitate<br />
şi precizie şi conduce la o creştere în eficienţă a capacităţii <strong>de</strong> producţie a sistemului.<br />
Sunt realizate în acest sens:<br />
o îmbunătăţire simultană a productivităţii şi a calităţii;<br />
o reducere a timpului total odată cu creşterea efectivă a capacităţii sistemului <strong>de</strong> a<br />
produce nesupravegheat.<br />
O evaluare a flexibilităţii programului se poate face în funcţie <strong>de</strong> timpul câştigat prin<br />
eliminarea reorganizărilor raportat la timpul total <strong>de</strong> prelucrare.<br />
(5.2)<br />
47
Aplicaţii in sistemul flexibil <strong>de</strong> fabricaţie <strong>din</strong> industria auto<br />
Comparativ cu flexibilitatea produsului, flexibilitatea producţiei necesită organizări<br />
consi<strong>de</strong>rabile, dar nu neapărat investiţii suplimentare <strong>de</strong> capital.<br />
Flexibilitatea producţiei rezultă <strong>din</strong> capacitatea <strong>de</strong> agregare a flexibilităţii maşinilor si a<br />
sistemului <strong>de</strong> transfer, la care se adaugă flexibilitatea sistemului informatic şi <strong>de</strong> control.<br />
5.1. Mo<strong>de</strong>larea şi simularea mediului <strong>de</strong> navigaţie într-un sistem flexibil <strong>de</strong> fabricaţie cu<br />
şase celule <strong>de</strong> lucru active<br />
Pentru studiul comportamentului sistemului flexibil <strong>de</strong> fabricaţie operat <strong>de</strong> un singur<br />
vehicul ghidat se consi<strong>de</strong>ră următorul caz cu schema aferentă având componentele <strong>de</strong>scrise<br />
mai jos. Configuraţia reprezintă un mo<strong>de</strong>l generalizat în cadrul unui sistem <strong>de</strong> fabricaţie cu<br />
operaţii automate, existent în cadrul „Heilbronn University”.<br />
Figura 5.8: Layout-ul sistemului <strong>de</strong> fabricaţie cu şase celule <strong>de</strong> lucru <strong>de</strong>servite <strong>de</strong> VIA<br />
Fiecare celulă <strong>de</strong>servită <strong>de</strong> robotul mobil este dotată cu o banda <strong>de</strong> transfer care face<br />
legătura între maşina unealtă care realizează prelucrarea şi platforma robotului mobil prin<br />
intermediul navetelor. Stabilirea fluxului <strong>de</strong> material este realizată <strong>de</strong>pinzând <strong>de</strong> programul <strong>de</strong><br />
producţie adoptat. Vehiculul autonom se <strong>de</strong>plasează pe o linie virtuală cu o prioritate stabilită.<br />
În staţiile în care se opreşte realizează schimbul <strong>de</strong> material necesar.<br />
Celule operate<br />
<strong>de</strong> VIA<br />
Celule operate<br />
<strong>de</strong> factor uman<br />
Tabelul 5.1: Componentele sistemului flexibil <strong>de</strong> fabricaţie<br />
1 2 3 4 5 6<br />
Depozit Celula Celula cu Centru <strong>de</strong><br />
automat <strong>de</strong> brat prelucrare<br />
strunjre robotic prin frezare<br />
7 8 9<br />
Laborator <strong>de</strong><br />
proiectare<br />
Laborator<br />
calitate<br />
<strong>de</strong><br />
Celula <strong>de</strong> montaj<br />
Presa Celula <strong>de</strong><br />
injecţie<br />
48
Aplicaţii in sistemul flexibil <strong>de</strong> fabricaţie <strong>din</strong> industria auto<br />
Navigarea este realizată cu ajutorul unui sistem <strong>de</strong> senzori laser şi ultrasonici montaţi<br />
pe vehicul, fără alte surse externe <strong>de</strong> navigaţie sau localizare.<br />
Preluarea şi predarea mărfii transportate este manipulată <strong>de</strong> senzori <strong>de</strong> prezenţă la<br />
capătul liniilor <strong>de</strong> transfer ale celulelor <strong>de</strong> lucru. VIA asigură funcţionarea fiecărei staţii <strong>de</strong><br />
lucru în mod individual.<br />
Figura 5.11: Legături tehnologice posibile<br />
Odată cu reducerea vitezei obiectele <strong>din</strong> mediu sunt revăzute, iar asocierile se pot<br />
realiza pentru reducerea <strong>de</strong> date. Se observă o creştere a numărului <strong>de</strong> linii reduse pentru<br />
cazul vitezelor <strong>de</strong> <strong>de</strong>plasare mici.<br />
100%<br />
90%<br />
80%<br />
70%<br />
60%<br />
50%<br />
40%<br />
30%<br />
20%<br />
10%<br />
0%<br />
Reprezentarea mediului <strong>de</strong> navigaţie<br />
viteza >10 m/s<br />
viteza
Aplicaţii in sistemul flexibil <strong>de</strong> fabricaţie <strong>din</strong> industria auto<br />
Studiul comportamentului VIA în navigaţie este realizat consi<strong>de</strong>rând problematica <strong>de</strong>scrisă în<br />
sistemul cu 6 celule <strong>de</strong> lucru active (CL).<br />
Se observă o reducere consistentă <strong>de</strong> date în cazul obiectelor revăzute <strong>din</strong> timpul<br />
navigaţiei vehiculului. Practic ~20% <strong>din</strong>tre obiectele extrase reprezintă linii reduse. Numărul<br />
punctelor neasociate este <strong>de</strong>terminat fie <strong>de</strong> domeniul <strong>de</strong> senzitivitate, respectiv al regiunii <strong>de</strong><br />
interes în care scanează activ vehiculul, fie <strong>de</strong> efectul <strong>din</strong>amic <strong>de</strong>terminat <strong>de</strong> <strong>de</strong>plasarea<br />
acestuia neliniară.<br />
Figura 5.18: Operarea celulelor <strong>de</strong> lucru <strong>de</strong> către VIA<br />
Particularităţile extrase <strong>din</strong> mediu sunt măsurate diferit în urma fiecărui transfer<br />
realizat pentru a evi<strong>de</strong>nţia asocierile, respectiv numărul <strong>de</strong> puncte neasociate <strong>din</strong> cadrul<br />
mediului scanat.<br />
Reprezentarea mediului <strong>de</strong> navigaţie<br />
100%<br />
80%<br />
60%<br />
40%<br />
20%<br />
0%<br />
transfer1 transfer2 transfer3 transfer4 transfer5 transfer6<br />
puncte neasociate 12 18 25 34 29 22<br />
linii reduse 4 7 16 12 8 5<br />
obiecte extrase 15 12 32 28 18 21<br />
Figura 5.19: Reprezentarea mediului <strong>de</strong> navigație a aplicaţiei pe transfer<br />
De observat este creşterea numărului <strong>de</strong> puncte neasociate la un număr maxim în<br />
timpul transferului trei, care coinci<strong>de</strong> cu preluarea pieselor <strong>de</strong> la celula <strong>de</strong> injecţie şi<br />
transferarea acestora în <strong>de</strong>pozitul automat. Tot aici se găseşte şi cel mai mare număr <strong>de</strong> linii<br />
50
Aplicaţii in sistemul flexibil <strong>de</strong> fabricaţie <strong>din</strong> industria auto<br />
reduse datorat re-observaţiei <strong>de</strong> muchii <strong>din</strong> timpul navigaţiei prin realizarea manevrelor<br />
specifice.<br />
Timpii <strong>de</strong> navigaţie sunt reprezentaţi comparativ mai jos, avem astfel pentru transferul<br />
numărul şase cel mai lung timp.<br />
Reprezentarea timpului <strong>de</strong> navigaţie pe transfer<br />
80<br />
60<br />
40<br />
20<br />
0<br />
transfer1 transfer2 transfer3 transfer4 transfer5<br />
transfer6<br />
timp navigaţie (s)<br />
transfer1 transfer2 transfer3 transfer4 transfer5 transfer6<br />
timp navigaţie (s) 42 34 51 46 36 61<br />
Figura 5.20: Reprezentarea timpului <strong>de</strong> navigație a aplicației pe transfer<br />
Pentru calculul timpului operaţional se iau în calcul următorii parametrii tehnologici<br />
valabili pentru cele şase celule <strong>de</strong> lucru active.<br />
Reprezentarea timpului <strong>de</strong> navigaţie a VIA<br />
800<br />
600<br />
400<br />
200<br />
0<br />
timp în s<br />
timp în s<br />
timp operare VIA 270<br />
timp total operaţii 627<br />
Figura 5.21: Reprezentarea timpului <strong>de</strong> navigaţie a VIA<br />
Timpul <strong>de</strong> transfer reprezintă aproximativ 43 % <strong>din</strong> timpul necesar realizării<br />
operaţilor. În ve<strong>de</strong>rea îmbunătăţirii acestor timpi <strong>de</strong> transfer, sunt necesare îmbunătăţiri la<br />
nivel strategic.<br />
51
Aplicaţii in sistemul flexibil <strong>de</strong> fabricaţie <strong>din</strong> industria auto<br />
5.1.1. Mo<strong>de</strong>larea şi simularea aplicaţiei cu ajutorul grilelor <strong>de</strong> ocupare<br />
O abordare alternativă <strong>de</strong> reprezentare a mediului <strong>de</strong> navigaţie studiat o reprezintă<br />
împărţirea mediului <strong>de</strong> navigaţie în celule după conceptul <strong>de</strong>zvoltat în subcapitolul 3.7.<br />
Celulele sunt <strong>de</strong>finite ca având dimensiuni <strong>de</strong> 1x1 m. În cadrul acestora sunt analizate<br />
probabilitățile <strong>de</strong> <strong>de</strong>tectare. Figura <strong>de</strong> mai jos indică gradul <strong>de</strong> ocupare al grilei în<br />
reprezentarea <strong>de</strong> coordonate globale. O celulă poate conţine mai multe puncte rezultate în<br />
urma <strong>de</strong>tecţiei cu ajutorul scanerului laser. În acest sens reducerea <strong>de</strong> date se realizează prin<br />
stabilirea mărimii celulei. Totodată aceasta influenţează şi precizia <strong>de</strong> <strong>de</strong>tecţie a obiectelor<br />
privind amplasarea acestora în spaţiu.<br />
Figura 5.22: Reprezentarea mediului <strong>de</strong> navigaţie cu ajutorul grilelor <strong>de</strong> ocupare<br />
Având în ve<strong>de</strong>re mărimea celulelor, acestea pot fi prelucrate mai rapid atunci când<br />
dimensiunile acestora sunt mari, o împărțire a celulelor în celule mici necesitând o intensitate<br />
<strong>de</strong> computaţie a<strong>de</strong>seori peste limitele sistemului <strong>de</strong> calcul.<br />
Pentru cazul <strong>de</strong> faţă avem 50x30 celule, adică 1500 <strong>de</strong> calcule pentru fiecare punct măsurat<br />
care necesită o actualizare.<br />
Reprezentarea mediului are următoarele caracteristici:<br />
puncte <strong>de</strong> măsură ale scanerului laser în domeniul <strong>de</strong> toleranţă a acestuia<br />
celule ocupate conţinând punctele <strong>de</strong> măsură a distanţelor<br />
celule libere actualizate<br />
Caracteristicile <strong>de</strong> navigaţie a mediului<br />
1500<br />
1000<br />
500<br />
0<br />
celulele mediului<br />
celule libere 1338<br />
celule ocupate 162<br />
valori măsurate 972<br />
Figura 5.23: Caracteristicile <strong>de</strong> navigaţie a mediului<br />
52
Aplicaţii in sistemul flexibil <strong>de</strong> fabricaţie <strong>din</strong> industria auto<br />
Se observă un grad <strong>de</strong> ocupare relativ redus, doar 10,8% <strong>din</strong> celule sunt ocupate.<br />
Toleranţa domeniului <strong>de</strong> precizie a scanerului laser atribuie valori şi celulelor învecinate. Se<br />
obţine astfel o eroare atât în reprezentare cât şi în <strong>de</strong>terminarea distanţei minime între vehicul<br />
şi o celulă ocupată, traseul acestuia fiind posibil <strong>de</strong> stabilit doar cu ajutorul celulelor libere.<br />
5.2. Concluzii<br />
Beneficiile flexibilităţii sunt căutate în fiecare sistem <strong>de</strong> fabricaţie, aceasta reprezintă<br />
strategia <strong>de</strong> fabricaţie actuală. Fezabilitatea acesteia însă este dovedită doar sub controlul<br />
complet al tehnologiei.<br />
Fabricile, dar şi procesele sunt prea costisitoare pentru a fi reconstruite <strong>de</strong> fiecare dată<br />
când se cere o modificare a <strong>de</strong>signului <strong>de</strong> producţie. În acest sens se cere ca acestea să fie<br />
flexibile şi uşor configurabile. Pentru reconfigurarea proceselor este necesar un control direct<br />
asupra elementelor, iar pentru acest lucru este recomandată configurarea unei reţele <strong>de</strong><br />
comunicaţie puternice şi stabile care să acopere atât necesităţile maşinilor care operează, cât şi<br />
a operatorilor. Producţia centralizată reprezintă o componentă a trecutului, actual se încearcă<br />
<strong>de</strong>falcarea activităţilor prin acordarea <strong>de</strong> încre<strong>de</strong>re sistemelor individuale <strong>de</strong> procesare <strong>din</strong><br />
categoria cărora fac parte şi vehiculele <strong>de</strong> transfer.<br />
Aplicaţia <strong>de</strong>zvoltată prezintă în <strong>de</strong>taliu următoarele puncte cheie cercetate şi<br />
implementate evi<strong>de</strong>nţiind contribuţii în:<br />
analiza <strong>de</strong> flux al manipulării materiei prime privind transportul <strong>din</strong>tr-un sistem flexibl<br />
<strong>de</strong> fabricaţie;<br />
mo<strong>de</strong>larea şi integrarea software a sistemului <strong>de</strong> fabricaţie pentru analiza conceptului<br />
<strong>de</strong> navigaţie <strong>de</strong>zvoltat;<br />
reprezentarea mediului <strong>de</strong> navigaţie prin analiza particularităţilor extrase <strong>din</strong> timpul<br />
navigaţiei în scopul i<strong>de</strong>ntificării corecte a obiectelor <strong>din</strong> mediul specific;<br />
analiza timpilor <strong>de</strong> transfer între celulele active <strong>de</strong> lucru;<br />
analiza fenomenelor specifice care apar în domeniul <strong>de</strong> navigaţie a unui sistem flexibil<br />
<strong>de</strong> fabricaţie;<br />
studierea alternativă a reprezentării mediului cu ajutorul celulelor <strong>de</strong> ocupare<br />
prezentând avantaje şi <strong>de</strong>zavantaje în utilizare.<br />
Reprezentarea mediului <strong>de</strong> navigaţie şi extragerea datelor <strong>din</strong> acesta este o<br />
componentă importantă fără <strong>de</strong> care nu s-ar fi putut realiza autonomia unui vehicul. Deşi<br />
există o limitare în ceea ce priveste spaţiul <strong>de</strong> navigaţie, caracteristicile extrase asigură o<br />
navigare în timp real prin simpla prelucrare algoritmică a particularităţilor extrase <strong>din</strong> mediu.<br />
Pe baza acestui concept, atât mediul cât şi vehiculul care operează în acesta <strong>de</strong>vin<br />
componente <strong>de</strong> navigaţie interconectate la nivel software, fără să existe o legatură fizic<br />
vizibilă; vorbim <strong>din</strong> acest punct <strong>de</strong> ve<strong>de</strong>re <strong>de</strong> un sistem flexibil autonom.<br />
53
Concluzii şi direcţii viitoare <strong>de</strong> cercetare<br />
CAPITOLUL 6: CONCLUZII ŞI DIRECŢII<br />
VIITOARE DE CERCETARE<br />
Posibilitățile unui vehicul <strong>de</strong> a se <strong>de</strong>plasa autonom într-un mediu structurat sau<br />
nestructurat fie acesta în spaţiul intern sau extern şi <strong>de</strong> a realiza o hartă virtuală în care să se<br />
localizeze, reprezintă aspecte importante ale <strong>de</strong>zvoltării sistemelor <strong>de</strong> navigaţie utilizate atât<br />
în industria <strong>de</strong> fabricaţie, cât şi în celelalte domenii care implică transportul.<br />
În cadrul proiectului <strong>de</strong> cercetare evi<strong>de</strong>nţiat prin prezenta teza a fost implementat<br />
conceptul <strong>de</strong> navigaţie autonomă unui vehicul în două etape:<br />
1. Realizarea unui concept software care să permită mo<strong>de</strong>larea şi simularea<br />
comportamentului algoritmilor <strong>de</strong>zvoltaţi şi a senzorilor mo<strong>de</strong>laţi;<br />
2. Realizarea unui vehicul autonom la scară, care să permită testarea şi<br />
implementarea conceptelor.<br />
Prima fază a cercetărilor cuprin<strong>de</strong> o analiză a posibilităţilor <strong>de</strong> implementare a<br />
conceptului <strong>de</strong> cartografiere şi localizare proprie SLAM. Au fost <strong>de</strong>zvoltaţi şi programaţi<br />
algoritmi proprii <strong>de</strong> extragere a particularităților prin extin<strong>de</strong>rea algoritmului DCE existent în<br />
scopul simplificării mediului reprezentat în timpul navigaţiei vehiculului. Necesitatea <strong>de</strong><br />
localizare în spaţiul cartografiat a condus la examinarea posibilităţilor existente şi <strong>de</strong>zvoltarea<br />
unui concept <strong>de</strong> localizare utilizând un cvasi spaţiu Hough pentru extragerea şi rei<strong>de</strong>ntificarea<br />
reperelor <strong>din</strong> mediul analizat. Abordarea alternativă a cartografierii şi a localizării prin analiza<br />
grilelor <strong>de</strong> ocupare a evi<strong>de</strong>nţiat posibilitatea <strong>de</strong> implementare a unei meto<strong>de</strong> <strong>de</strong> calcul<br />
probabilistic. Având ca premisă atingerea unui timp <strong>de</strong> procesare în timp real, algoritmii <strong>de</strong><br />
calcul au fost programaţi în cod efectiv, maximizând astfel posibilităţile <strong>de</strong> implementare ale<br />
acestora pe sistemul <strong>de</strong> calcul <strong>de</strong>dicat (embed<strong>de</strong>d). Prin acest lucru s-a asigurat <strong>de</strong>zvoltarea<br />
unei platforme in<strong>de</strong>pen<strong>de</strong>nte <strong>de</strong> programare şi calcul, utilizând sistemele vehiculului fără un<br />
sistem <strong>de</strong> operare adiţional <strong>din</strong> categoria Windows / Linux sau a bibliotecilor <strong>de</strong> date externe,<br />
care să augmenteze costurile, ceea ce face ca cercetările să fie diferite faţă <strong>de</strong> multe abordări<br />
actuale. Evi<strong>de</strong>nţierea rezultatelor şi a contribuţiilor <strong>din</strong> prima etapă sunt prezentate mai jos.<br />
Contribuţii teoretice<br />
realizarea unui studiu privind posibilitățile <strong>de</strong> <strong>de</strong>zvoltare ale vehiculelor autonome<br />
bazat pe cercetările actuale ale principiilor <strong>de</strong> funcţionare ale vehiculelor <strong>de</strong><br />
manipulare <strong>din</strong> industrie;<br />
stabilirea unui concept <strong>de</strong> navigaţie bazat pe extragerea <strong>de</strong> particularităţi şi SLAM<br />
pentru recunoaşterea mediului atât intern, cât şi extern;<br />
<strong>de</strong>zvoltarea unui algoritm propriu <strong>de</strong> extragere a liniilor şi reducere a datelor rezultate<br />
în urma realizării unei hărţi virtuale;<br />
analiza şi evaluarea comparativă a algoritmilor disponibili pentru validarea<br />
conceptului;<br />
realizarea unei meto<strong>de</strong> <strong>de</strong> extragere a reperelor necesare localizării vehiculelor<br />
utilizând un cvasi spaţiu Hough;<br />
mo<strong>de</strong>larea unui filtru Kalman extins în ve<strong>de</strong>rea corecţiei poziţiei <strong>de</strong> <strong>de</strong>plasare a unui<br />
vehicul autonom integrând particularităţi;<br />
54
Concluzii şi direcţii viitoare <strong>de</strong> cercetare<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
stabilirea unei meto<strong>de</strong> <strong>de</strong> evitare a obstacolelor cu ajutorul unei matrici <strong>de</strong> proces<br />
utilizând curbe specifice;<br />
cercetarea şi mo<strong>de</strong>larea unei meto<strong>de</strong> <strong>de</strong> cartografiere alternative bazată pe meto<strong>de</strong><br />
probabilistice <strong>de</strong> cartografiere;<br />
realizarea unui studiu privind aplicabilitatea şi implementarea meto<strong>de</strong>lor cercetate;<br />
realizarea unui concept <strong>de</strong> reprezentare a persoanelor şi a obiectelor <strong>din</strong>amice <strong>din</strong><br />
cadrul mediului <strong>de</strong> navigaţie;<br />
realizarea unui concept <strong>de</strong> navigaţie bazat pe i<strong>de</strong>ntificarea marcajelor <strong>din</strong> spaţiile<br />
<strong>de</strong>dicate;<br />
studiul comportamental al vehiculului în timpul navigaţiei acestuia într-un spaţiu <strong>de</strong><br />
fabricaţie având la bază cele două concepte <strong>de</strong> reprezentare a mediului.<br />
În a doua etapă s-a realizat implementarea cercetărilor teoretice prin realizarea unui<br />
prototip existent fizic reprezentând un pas important în analizarea comportamentului atât a<br />
conceptelor, cât şi a software-ului <strong>de</strong>zvoltat. Prin stabilirea unui concept <strong>de</strong> comunicaţie bazat<br />
pe tehnologia target-host a fost realizată o componentă importantă în ceea ce priveşte<br />
utilizarea şi monitorizarea activităţii vehiculului pe parcursul funcţionării acestuia. Deoarece<br />
odometria s-a dovedit a fi imperfectă a fost implementat un filtru Kalman capabil <strong>de</strong> a corecta<br />
poziţia acestuia pe parcursul navigaţiei fără alte sisteme adiţionale precum tehnologia GPS,<br />
limitată <strong>de</strong> aplicaţii în spaţii interne. Prin dotarea vehiculului cu o arhitectură <strong>de</strong> senzori<br />
diferiţi s-a dorit eliminarea <strong>de</strong>pen<strong>de</strong>nţelor vehiculului <strong>de</strong> mediu, reprezentând totodată şi<br />
trendul în actuala abordare a sistemelor automate. Divergenţele <strong>din</strong>tre abordarea teoretică şi<br />
cea practică au evi<strong>de</strong>nţiat o diferenţă clară atât la nivel <strong>de</strong> abordare, cât şi la nivel <strong>de</strong><br />
implementare, a<strong>de</strong>sea fiind nevoie <strong>de</strong> o intervenire la nivel software şi, implicit, modificarea<br />
la nivelul primei etape <strong>de</strong> <strong>de</strong>zvoltare. În acest sens sunt evi<strong>de</strong>nţiate mai jos evaluările practice<br />
ale implementărilor.<br />
Contribuţii practice<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
evaluarea şi testarea componentelor necesare pentru realizarea unui vehicul inteligent<br />
autonom;<br />
realizarea unui prototip al unui vehicul autonom cu limitarea sistemului <strong>de</strong> procesare<br />
în aria <strong>de</strong> programare embed<strong>de</strong>d având posibilitatea <strong>de</strong> navigare în timp real;<br />
realizarea unui concept <strong>de</strong> comunicaţie între vehicul si sistemul central <strong>de</strong> comandă<br />
pentru o monitorizare activă a proceselor;<br />
realizarea unui concept <strong>de</strong> comunicaţie între două sisteme <strong>de</strong> procesare PC-104 prin<br />
sincronizarea fluxului <strong>de</strong> informaţii;<br />
realizarea unei simulări în mediul <strong>de</strong> programare Matlab embed<strong>de</strong>d pentru integrarea,<br />
mo<strong>de</strong>larea şi prototiparea rapidă a algoritmilor <strong>de</strong> navigaţie;<br />
integrarea cercetărilor teoretice privind cartografierea şi localizarea vehiculelor<br />
autonome într-un mediu specific;<br />
implementarea unei tehnici <strong>de</strong> evitare a obstacolelor bazată pe segmente <strong>de</strong> curbe<br />
speciale (clotoidă si curbă Bezier);<br />
la nivel optic a fost realizată o interfaţă grafică <strong>de</strong> reprezentare a rezultatelor<br />
implementărilor algoritmilor <strong>de</strong> cartografiere, realizând o hartă virtuală;<br />
55
Concluzii şi direcţii viitoare <strong>de</strong> cercetare<br />
<br />
<br />
<br />
implementarea unui filtru Kalman şi corectarea poziţiei vehiculului autonom în timpul<br />
navigaţiei;<br />
implementarea unui concept <strong>de</strong> i<strong>de</strong>ntificare a persoanelor şi a obiectelor <strong>din</strong>amice <strong>din</strong><br />
mediul <strong>de</strong> navigaţie;<br />
implementarea unui concept <strong>de</strong> i<strong>de</strong>ntificare a marcajelor cu ajutorul unei camere<br />
vi<strong>de</strong>o, necesar pentru navigaţia în spaţiile <strong>de</strong>dicate.<br />
Prin completarea celor două etape <strong>de</strong> cercetare s-a încercat <strong>de</strong>scrierea unui optim al<br />
configuraţiei necesar pentru <strong>de</strong>zvoltarea sistemelor in<strong>de</strong>pen<strong>de</strong>nte <strong>de</strong> navigaţie autonomă.<br />
Complexitatea proiectului a avut <strong>de</strong>zavantajul că anumite aspecte ale conceptelor <strong>de</strong><br />
navigaţie au fost abordate doar tangenţial. Prin acest lucru s-a evi<strong>de</strong>nţiat faptul că utilitatea<br />
acestor sisteme <strong>de</strong>pin<strong>de</strong> <strong>de</strong> zonele specifice <strong>de</strong> aplicaţie.<br />
Fiecare capitol prezintă la final concluzii şi contribuţii originale<br />
Prin mo<strong>de</strong>larea şi simularea unei aplicaţii într-un sistem flexibil <strong>de</strong> fabricaţie au fost<br />
evi<strong>de</strong>nţiate anumite aspecte care pot fi luate în calcul în scopul măririi flexibiliăţii acestuia<br />
până la atingerea unei flexibilităţi totale. Acest aspect se referă atât la manipularea<br />
semifabricatelor <strong>din</strong> interiorul unui sistem <strong>de</strong> fabricaţie, dar şi la posibilitatea fuzionării<br />
acestui domeniu cu cel logistic.<br />
Direcţii viitoare <strong>de</strong> cercetare<br />
Direcţiile viitoare <strong>de</strong> cercetare în domeniu se pot baza pe afirmaţia lui P. Drucker:<br />
„Trebuie să <strong>de</strong>venim manageri ai tehnologiei, nu doar utilizatori ai acesteia”<br />
Dacă aşteptările <strong>din</strong> ultimii ani nu au adus încă pe piaţă sistemele inteligente dorite,<br />
mai <strong>de</strong>vreme sau mai târziu, acestea vor apărea. Confluenţa tehnologiilor avansate va aduce<br />
posibilităţi noi mai aproape <strong>de</strong> realitate prin caracteristicile practice, <strong>de</strong> dimensiuni reduse,<br />
efective şi <strong>de</strong> cost redus. Inteligenţa artificială, structura robotică şi robusteţea vor <strong>de</strong>veni<br />
aspecte indispensabile în orice domeniu.<br />
Privind în<strong>de</strong>aproape, <strong>de</strong>zvoltarea sistemelor autonome în fabricaţia flexibilă, viitorul<br />
acestora <strong>de</strong>pin<strong>de</strong> atât <strong>de</strong> aplicaţii, cât şi <strong>de</strong> tehnologiile utilizate.<br />
O diagnosticare prin calculator va permite estimarea erorilor maşinilor <strong>din</strong> sistem şi<br />
ghidarea echipelor <strong>de</strong> mentenanţă în <strong>de</strong>tectarea <strong>de</strong>fecţiunilor. Coordonarea internaţională şi<br />
controlul facilităţilor <strong>de</strong> fabricaţie prin tehnologii <strong>de</strong> comunicaţie avansate reprezintă o<br />
direcţie <strong>de</strong> cercetare clară a sistemelor <strong>de</strong> fabricaţie. Utilizarea roboţilor echipaţi cu diferiţi<br />
senzori care să simplifice sarcinile <strong>de</strong> producţie, dar şi realizarea simulărilor în scopul<br />
estimărilor proceselor sunt în plină <strong>de</strong>zvoltare şi reprezintă <strong>de</strong> asemenea componente<br />
indispensabile <strong>din</strong> fabricile viitorului.<br />
Toate formele tehnologice <strong>de</strong> progres <strong>de</strong> la invenţia senzorilor noi până la cea a<br />
microprocesoarelor se <strong>de</strong>zvoltă cu o vi<strong>teză</strong> simţitoare şi asigură noi concepte în arhitecturile<br />
<strong>de</strong> roboţi mobili, astfel încât tactici inimaginabile vor <strong>de</strong>veni posibil <strong>de</strong> aplicat.<br />
Având ca referinţă matricea <strong>de</strong> proces-produs, se poate ajunge la o flexibilitate mare<br />
prin eforturi organizaţionale <strong>de</strong> nivel tehnic inovativ. Compania Volvo spre exemplu se<br />
bazează pe un proces <strong>de</strong> fabricaţie în care maşinile sunt asamblate pe paleţi mobili şi nu există<br />
o linie <strong>de</strong> asamblare în acest sens. Procesul integrează flexibilitatea.<br />
56
Concluzii şi direcţii viitoare <strong>de</strong> cercetare<br />
În prezent se impun versiunile mici <strong>de</strong> sisteme flexibile <strong>de</strong> fabricaţie. Datorită<br />
volumelor relativ mici <strong>de</strong> producţie şi varietăţii mari a aplicaţiilor, industria <strong>de</strong> automatizare<br />
utilizează tehnologii <strong>de</strong>zvoltate în mare parte pentru alte segmente <strong>de</strong> piaţă. Inovaţia provine<br />
astfel <strong>din</strong> aplicaţii <strong>de</strong>ja existente în alte domenii <strong>de</strong>cât <strong>din</strong> inovaţii <strong>de</strong> ultimă oră. Utilizând<br />
tehnologia roboţilor mobili pentru cartografierea mediului <strong>de</strong> navigaţie şi realizarea<br />
transferului <strong>de</strong> semifabricate, automatizarea industrială <strong>de</strong>vine o aplicaţie în timp real a<br />
sistemelor <strong>de</strong> proces complexe şi adaptive.<br />
57
Bibliografie selectivă<br />
BIBLIOGRAFIE SELECTIVĂ<br />
[8] Becker J., Fusion <strong>de</strong>r objekterkennen<strong>de</strong>n Sensoren eines autonomes<br />
Fahrzeugs,Workshop Multisensorsysteme für die Exploration natürlicher<br />
Umgebungen im Rahmen <strong>de</strong>r Deutschen Jahrestagung für Künstliche Intelligenz<br />
und <strong>de</strong>s 21. Symposiums für Mustererkennung, Univestität Bonn, 1999<br />
[12] Borenstein J., Experimental results from internal odometry error correction with<br />
the OmniMate mobile robot, IEEE Transactions on Robotics and Automation, vol.<br />
14, pp. 963–969, 1998.<br />
[17] Bouguet J.Y., Pyramidal Implementation of the Lucas Kana<strong>de</strong> Feature Tracker –<br />
Description of the algorithm, Intel Corporation – Microprocessor Research Labs.<br />
[18] Carpenter R. N., Concurrent mapping and localization with FLS, Procee<strong>din</strong>gs of<br />
the Workshop on Autonomous Un<strong>de</strong>rwater Vehicles, pp. 133–148, Cambridge,<br />
MA, USA, 1998.<br />
[19] Castellanos J. A., Tardos J.D., Mobile Robot Localization and Map Buil<strong>din</strong>g, A<br />
Multisensor Fusion Approach, Kluwer Aca<strong>de</strong>mic Publishers, Boston, 1999.<br />
[20] Castellanos J.A., Tardos J.D., Schmidt G., Buil<strong>din</strong>g a Global Map of the<br />
Environment of a Mobile Robot: The importance of corellations, Procee<strong>din</strong>gs of<br />
the IEEE Conference on Robotics and Automation, Albuquerque, NM, 1997.<br />
[21] Cemgil A.T., Ben W. Z., Krose J. A., A Hybrid Graphical Mo<strong>de</strong>l for Robust<br />
Feature Extraction from Vi<strong>de</strong>o, CVPR 2005<br />
[22] Choset H., Nagatani K., Topological simultaneous localization and mapping<br />
(SLAM): toward exact localization without explicit localization, IEEE Transactions<br />
on Robotic and Automation, pp. 125–137, 2001.<br />
[23] Cox I.J., Blanche , An experiment in guidance and navigation of an autonomous<br />
robot vehicle, IEEE Transactions on Robotics and Automation, pp. 193–204,<br />
1991.<br />
[27] Egbelu P. J. , Tanchoco J. M. A., Potentials for bi-directional gui<strong>de</strong>d-path for AGV<br />
based systems, International Journal of Production Research 24, pp. 1075-1097,<br />
1986.<br />
[28] Escalera A. <strong>de</strong> la, Moreno L., Salichs M.A., Armigol J.M., Continuous mobile<br />
robot localization using structured light and a geometric map. International Journal<br />
of Systems Science, 1996.<br />
[29] Elfes A., Sonar-based real-world mapping and navigation, IEEE Journal of<br />
Robotics and Automation, pp. 249–265, 1987<br />
[30] Eynan A., Rosenblatt M. J, An interleaving policy in automated storage/retrieval<br />
systems, International Journal of Production Research, pp. 1-18, 2003.<br />
[31] Falcone E., Gockley R., Porter E., Nourkbash. I.,The personal Rover Project: The<br />
comprehensive Design of a domestic Personal Robot, Robotics and Autonomous<br />
Systems, Special Issue on Socially Interactive Robots pp. 245-258, 2003<br />
[32] Fischler M.A., Bolles R.C., Random sample consensus: a paradigm for mo<strong>de</strong>l<br />
fitting with applications to image analysis and automated cartography.<br />
Communications of the ACM, pp. 381–395, 1981.<br />
[33] Gall R., Tröster F., Luca R., On the <strong>de</strong>velopment of an embed<strong>de</strong>d system for an<br />
autonomous mobile robot, Procee<strong>din</strong>gs of 2010 IEEE International Conference on<br />
Embed<strong>de</strong>d Systems, Las Vegas, USA, ISBN: 574-550-3345-0589-1, 2010.<br />
58
Bibliografie selectivă<br />
[34] Gall R., Tröster F., Luca, R., Mogan, G., Buil<strong>din</strong>g an experimental car-like mobile<br />
robot, Procee<strong>din</strong>gs of 2010 IEEE International Conference on Automation,<br />
Shanghai, China, 2010.<br />
[41] Hostetler L.D., Andreas R.D., Nonlinear Kalman ltering techniques for terrainai<strong>de</strong>d<br />
navigation. IEEE Transactions on Automatic Control, March 1983.<br />
[42] Honey S.K., White M.S., Cartographic databases. In I.J. Cox and G.T. Wilfon,<br />
editors, Autonomous Robot Vehicles, pp 250-258. Springer-Verlag, 1990.<br />
[43] Hu M.K., Visual pattern recognition by moment invariants, IEEE Transactions on<br />
Information Theory, vol. 8, no. 2, pp. 179–187, 1962.<br />
[44] Jensfelt P., Approaches to Mobile Robot Localization in Indoor Environments.<br />
PhD thesis, Signal, Sensors and Systems (S3), Royal Institute of Technology,<br />
Stockholm, Swe<strong>de</strong>n, 2001.<br />
[45] Jennings J., Kirkwood-Watts C, Tanis C., Distributed Map-making and Navigation<br />
in Dynamic Environments, Procee<strong>din</strong>gs of the 1998 IEEE/RSJ International<br />
Conference of Intelligent Robots and Systems(IROS 98), Victoria, B.C., Canada,<br />
October 1998.<br />
[46] Karan M., Gupta, B.E., Monte Carlo Localization for robots using dynamically<br />
expan<strong>din</strong>g occupancy grids, Tech University Texas, 2005.<br />
[47] Khatib O., Real-time Obstacle Avoidance for Manipulators and Mobile Robots,<br />
Procee<strong>din</strong>gs of the IEEE International Conference on Robotics & Automation,<br />
pp.500-505, 1985.<br />
[53] Latecki L. J., Lakämper R., Convexity rule for shape <strong>de</strong>composition based on<br />
discrete contour evolution, Computer Vision and Image Un<strong>de</strong>rstan<strong>din</strong>g Vol. 73,<br />
No. 3, March, pp. 441–454, 1999.<br />
[54] Latombe J-C., Robot motion planning. Norwood, MA, Kluwer Aca<strong>de</strong>mic<br />
Publishers, 1991.<br />
[57] Lee D., The Map Buil<strong>din</strong>g and Exploration Strategies of a simple Sonar Equipped<br />
Mobile Robot, Cambridge, UK, Cambridge University Press, 1996<br />
[58] Leonard J.E., Durrant-Whyte H., Mobile robot localization by tracking geometric<br />
beacons. IEEE Transactions on Robotics and Automation, 1991.<br />
[59] Leonard J.E., Durrant-Whyte H, Directed Sonar Sensing for Mobile Robot<br />
Navigation. Norwood, MA, Kluwer Aca<strong>de</strong>mic Publishers, 1992<br />
[63] Luca R., Troester F., Simion C., Gall R., Data merging and sorting method based<br />
on Discrete Contour Evolution with application on SLAM, Annals of DAAAM for<br />
2009 & Procee<strong>din</strong>gs of the 20 th Symposium “Intelligent Manufacturing &<br />
Automation: Focus on Theory, Practice and Education, ISBN 978-3-901509-70-4,<br />
pp 253-254 ,Vienna, Austria, 2009.<br />
[64] Luca R., Tröster F., Simion, C., Gall R., Research on autonomous vehicle<br />
systems, Procee<strong>din</strong>gs of the 4 th International Conference on Manufacturing Science<br />
and Education, vol.1, ISSN 1843-2522 , (pp 51-54) <strong>Sibiu</strong>, Romania, 2009.<br />
[65] Luca R., Tröster F., Gall R., Simion C., Environment mapping for autonomous<br />
driving into parking lots“, Procee<strong>din</strong>gs of 2010 IEEE International Conference on<br />
Automation, Quality and Testing, Robotics (AQTR 2010), Cluj-Napoca, Romania,<br />
ISBN: 978-1-4244-6722-8, pp.153-158, 2010.<br />
[66] Luca R., Tröster F., Gall R., Simion C. Feature based mapping procedure with<br />
application on Simultaneous Localization and Mapping (SLAM), Robotics and<br />
Automation Systems, Cluj-Napoca, Romania ISBN-13 978-3-908451-88-4, Solid<br />
State Phenomena Vols. 166-167 (2010), pp. 265-270, 2010.<br />
59
Bibliografie selectivă<br />
[67] Luca R., Tröster F., Gall R., Simion C., Autonomous parking procedures using<br />
ultrasonic sensors“, The 21st DAAAM International Symposium Intelligent<br />
Manufacturing & Automation, Annals of DAAAM for 2010 & Procee<strong>din</strong>gs, Zadar,<br />
Croatia, ISBN 978-3-901509-73-5, pp. 691-692, 2010.<br />
[68] Luca R., Tröster F., Gall R., Environment exploration for autonomous driving into<br />
parking lots, Research and Education in Mechatronics, Heilbronn, Germany, ISBN<br />
978-3-00-031548-0, pp.43-48, 2010.<br />
[69] Luca R., Simion C., Tröster F., Gall R., Rapid prototyping and evaluation of<br />
vehicle platform for specific environment navigation. Aca<strong>de</strong>mic journal of<br />
manufacturing engineering, Timisoara, Romania ISSN, 1583-7904, 2011.<br />
[75] Pfister S.T., Roumeliotis S.I., Burdick J.W., Weighted line fitting algoritms for<br />
mobile robot map buil<strong>din</strong>g and efficient data representation, Robotics and<br />
Automation, 2003. Procee<strong>din</strong>gs. ICRA '03, IEEE International Conference, 2003.<br />
[76] Poovendran R., Speigle S., Srinivasan S., Raghavan S., Chellappa R.. Qualitative<br />
landmark recognition using visual cues, Procee<strong>din</strong>gs of SPIE - The International<br />
Society for Optical Engineering, pages 74-83, Orlando, FL, April 1997.<br />
[77] Pozna C., Troester F., Autovehiculul autonom - studiu <strong>de</strong> caz, Editura Universităţii<br />
Transilvania Brasov, 2006.<br />
[78] Ribeiro M. I.; Lima P., Ocuppancy Grid Maps, Institute for Systems and Robotics,<br />
2008.<br />
[79] Ribas D., Towards Simultaneous Localization & Mapping for an AUV using an<br />
Imaging Sonar, Girona, 2005.<br />
[80] Richter B., I<strong>de</strong>ntifizierung und Klassifizierung dynamischer objekte auf ein<br />
Parkplatzgelţn<strong>de</strong> anhand von Vi<strong>de</strong>osensoren, Heilbronn University, 2011.<br />
[81] Russel S., Norvig P., Artificial Intelligence, a Mo<strong>de</strong>rn Approach, Prentice Hall<br />
International 1995.<br />
[82] Sebastian T., Learning Occupancy Grid Maps With Forward Sensor Mo<strong>de</strong>ls,<br />
School of Computer Science, Carnegie Mellon University, 2003<br />
[83] Siegwart R., Nourbakhsh I.R., Introduction to Autonomous Mobile Robots, The<br />
MIT Press. Massachusetts, ISBN 978-0-262-19502-7, 2004.<br />
[84] Siegwart R., Nourbakhsh I.R., Scaramuzza D., Introduction to Autonomous Mobile<br />
Robots, Second Edition, The MIT Press. Massachusetts, ISBN 978-0-262-01535-6,<br />
2011.<br />
[85] Siefert R., Woerner S., Erkennung von Bo<strong>de</strong>nmarkierungen, Heilbronn University,<br />
2010.<br />
[86] Squires M.D., Whalen M., Moody G., Jacobus C., Taylor M., Real-time landmark<br />
based optical vehicle self-location. In Procee<strong>din</strong>gs of SPIE - The International<br />
Society for Optical Engineering, pp. 187-197, Orlando, 1996.<br />
[87] Simhon, S., Du<strong>de</strong>k. G., A global Topological Map Formed by Local Metric Maps,<br />
„Procee<strong>din</strong>gs of the 1998 IEEE/RSJ International Conference of Intelligent Robots<br />
and Systems, Victoria, B.C., Canada, 1998.<br />
[88] Spinelli J. J., The effects of load/unload times and networkingzoning on an AGV<br />
system, Master's Thesis, Department of Industrial and Management Systems<br />
Engineering, Pennsylvania State University, 1997.<br />
[89] Stachniss C., Robotic Mapping and Exploration, Springer Verlag, ISBN-13<br />
97836420110965, 2009.<br />
[98] Vandorpe J., Brussel H. Xu, H. V., Aertbelien E., Positioning of the mobile robot<br />
LIAS using natural landmarks and a 2d rangefn<strong>de</strong>r, Procee<strong>din</strong>gs of the IEEE<br />
International Conference on Multisensor Fusion and Integration for Intelligent<br />
Systems, pp. 257-264,Washington, DC, 1996.<br />
60
Bibliografie selectivă<br />
[103] Zeiger F., Schilling K., Design of an User Interface for the Coor<strong>din</strong>ation of a<br />
Group of Mobile Robots, The 17 th International Symposium on Robot and Human<br />
Interactive Communication, Munich, Germany 2008.<br />
PAGINI DE INTERNET<br />
[104] ***http://www.nauticexpo.<strong>de</strong>/cat/han<strong>de</strong>lshafen-krane-portalkrane<br />
portalhubwagen/containerterminals-fahrerlose-transportfahrzeuge-ftf-BB-<br />
1245.html<br />
[105] ***http://www.frog.nl/dui/companyinfo/insi<strong>de</strong>/background/agv/agv.html<br />
[106] ***http://www.darpa.mil/grandchallenge/in<strong>de</strong>x.asp<br />
[107] ***http://manufuture.<strong>de</strong><br />
[108] ***http://www.vdi.<strong>de</strong><br />
[109] ***http://www.egenimusa.com<br />
[115] *** http://www.simsol.co.uk/factoryFLOW_manufacturing.php<br />
[116] *** http://www.fraunhofer.<strong>de</strong>/en/<br />
[117] *** http://www.kaercher.<strong>de</strong><br />
[118] ***http://www.solovatsoft.com/case_study_inventory%20control_system.html<br />
[119] *** http://www.proplanner.com/in<strong>de</strong>x.cfm?no<strong>de</strong>ID=25751&audienceID=1<br />
[120] *** http://distrinet.cs.kuleuven.be/software/agentwise/agvsimulator/#gui<br />
[121] ***http://www.microsonic.<strong>de</strong><br />
[122] ***http://www.gigatronik.<strong>de</strong><br />
[123] ***http://www.microsoft.com<br />
[124] ***http://en.wikipedia.org/wiki/Bayes'_theorem<br />
[125] ***http://mobilerobots.org<br />
61
INDEX DE ABREVIERI<br />
AGV<br />
EN: automated gui<strong>de</strong>d vehicle<br />
RO: vehicul ghidat automat<br />
ASC<br />
EN: writing/rea<strong>din</strong>g <strong>de</strong>vice<br />
RO: aparat scriere/citire<br />
ASM<br />
EN: initialization module<br />
RO: modul <strong>de</strong> initializare<br />
CAN<br />
EN: control area network<br />
RO: reţea <strong>de</strong> control<br />
CNC<br />
EN: numerical comand control<br />
RO:control cu comandă numerică<br />
DARPA<br />
EN: Defense advanced research project agency<br />
RO: agenţia <strong>de</strong> proiect <strong>de</strong> cercetare în apărare<br />
avansată<br />
DCE<br />
EN: discrete contour evolution<br />
RO: evoluţia discretă a conturului<br />
DARPA<br />
EN: Defense advanced research project agency<br />
RO: agenţia <strong>de</strong> proiect <strong>de</strong> cercetare în apărare<br />
avansată<br />
extDCE:<br />
EN: exten<strong>de</strong>d discrete contour evolution<br />
RO: evoluţia discrete a conturului extinsă<br />
GUI<br />
EN: graphical user interface<br />
RO: interfaţă grafică <strong>de</strong> utilizator<br />
IP<br />
EN: internet protocoll<br />
RO: protocol <strong>de</strong> internet<br />
I/O<br />
EN: input/output<br />
RO: intrări/ieşiri<br />
MAP<br />
EN: Manufacturing Automation Protocol<br />
RO: protocolul fabricaţiei automate<br />
SPS<br />
EN: programable logic controller<br />
RO: modul logic <strong>de</strong> programare<br />
ROI<br />
EN: region of interest<br />
RO: regiune <strong>de</strong> interes<br />
SLAM<br />
EN: simultaneous localization and mapping<br />
RO: cartografiere şi localizare simultană<br />
TR<br />
EN: transfer rate<br />
RO: rata <strong>de</strong> transfer<br />
UDP<br />
EN:user datagram protocol<br />
RO:protocol <strong>de</strong> pachete<br />
VIA<br />
EN: intelligent autonomous vehicle<br />
RO: vehicul inteligent autonom<br />
VP<br />
EN: control matrix<br />
RO: matricea <strong>de</strong> control