Dynamic obstacles avoidance algorithms for unmanned ground vehicles
Eduardo José Molinos Vicente · Dialnet (Universidad de la Rioja) · 2017
espanolEn las ultimas decadas, los vehiculos terrestres no tripulados (UGVs) estan siendo cada vez mas empleados como robots de servicios. A diferencia de los robots industriales, situados en posiciones fijas y controladas, estos han de trabajar en entornos dinamicos, compartiendo su espacio con otros vehiculos y personas. Los UGVs han de ser capaces de desplazarse sin colisionar con ningun obstaculo, de tal manera que puedan asegurar tanto su integridad como la del entorno. En el estado del arte encontramos algoritmos de navegacion autonoma disenados para UGVs que son capaces de planificar rutas de forma segura con objetos estaticos y trabajando en entornos parcialmente controlados. Sin embargo, cuando estos entornos son dinamicos, se planifican rutas mas peligrosas y que a menudo requieren de un mayor consumo de energia y recursos, e incluso pueden llegar a bloquear el UGV en un minimo local. En esta tesis, la adaptacion de algunos algoritmos disponibles en el estado del arte para trabajar en entornos dinamicos han sido planteados. Estos algoritmos incluyen informacion temporal tales como los basados en arcos de curvatura (PCVM y DCVM) y los basados en ventanas dinamicas (DW4DO y DW4DOT). Ademas, se ha propuesto un planificador global basado en Lattice State Planner (DLP) que puede resolver situaciones donde los evitadores de obstaculos reactivos no funcionan. Estos algoritmos han sido validados tanto en simulacion como en entornos reales, utilizando distintas plataformas roboticas, entre las que se incluye un robot asistente (RoboShop) disenado y construido en el marco de esta tesis. Palabras Clave: Navegacion autonoma, Evitacion de obstaculos dinamicos, Planificacion de caminos, Vehiculos terrestres no tripulados EnglishIn the recent years, unmanned ground vehicles (UGVs) are being increasingly used as service robots. Unlike industrial robots, which are situated in fixed and controlled positions, UGVs work in dynamic environments, sharing the space with other vehicles and humans. UGVs should being able to move without colliding with any obstacle, assuring its integrity and the environment safety. In the state of the art, navigation algorithms for UGVs are able to plan routes in a safe way, with static obstacles and work in partially controlled environments. However, when the environment is dynamic, the paths planned are more dangerous and often result in more energy and resources consumption, or even can block the UGV in a local minima situation. In this thesis, adaptation of state of the art algorithms for working in dynamic environments has been proposed. These algorithms take into account time information, such as based on curvature arcs (PCVM and DCVM) and based on dynamic window approach (DW4DO and DW4DOT). A global path planning algorithm based in Lattice State Planner (DLP) that can solve situations where an obstacle avoidance algorithm does not work is also proposed. These algorithms have been validated in both simulated and real tests using several robotic platforms, including an assistant robot (RoboShop) that has also been designed and built during this thesis development.