В данной работе исследуется интеграция ультразвуковых датчиков в системы одновременного картографирования и локализации (SLAM) для мобильных роботов. Основное внимание уделяется анализу влияния ультразвуковых датчиков в сочетании с одометрическими данными на точность построения карты и локализации робота. Экспериментальные результаты показывают, что, помимо низкого качества самих сенсоров, большое влияние на качество построенной карты оказывают данные одометрии низкого качества, приводящие к увеличению накопленной ошибки.

This study explores the integration of ultrasonic sensors into simultaneous localization and mapping (SLAM) systems for mobile robots. The main focus is on analyzing the impact of using ultrasonic sensors in conjunction with odometry data on the accuracy of map construction and robot localization. Experimental results show that, in addition to the low quality of the sensors themselves, low-quality odometry data significantly affects the quality of the constructed map, leading to an increase in accumulated error.

• СОДЕРЖАНИЕ
• ВВЕДЕНИЕ
• 1. Анализ алгоритмов SLAM
  • 1.1. Вероятностная постановка задачи
    • 1.1.1. Онлайн SLAM
    • 1.
    • 1.1.1.
    • 1.1.2. Полный SLAM
• 1
  • 1.1
  • 1.2 Алгоритмы на основе фильтра Калмана
    • 1.2.1 EKF SLAM
    • 1.2.2 SEIF SLAM
  • 1.3 Алгоритмы на основе фильтра частиц
    • 1.3.1 FAST SLAM
  • 1.4 Алгоритмы на основе графовой оптимизации
  • 1.5 Выводы по главе 1
• 2 Математическое описание алгоритмов
  • 2.1 Вероятностная постановка задачи
    • 2.1.1 Теорема Байеса
    • 2.1.2 Полная вероятность
    • 2.1.3 Марковские процессы
    • 2.1.4 Рекурсивная Байесовская оценка позы
      • 2.1.4.1 Вывод формулы
      • 2.1.4.2 Алгоритм работы
  • 2.2 Фильтр частиц на основе фильтра Калмана
    • 2.2.1 Фильтр Калмана
    • 2.2.2 FAST SLAM с ориентирами
  • 2.3 Фильтр частиц на основе сеток
  • 2.4 Одометрия
    • 2.4.1 Модель одометрии
    • 2.4.2 Ошибки одометрии
• 3 Разработка робота и анализ алгоритмов фильтрации
  • 3.1 Робот для испытаний
  • 3.2 ROS
  • 3.3 Slam_gmapping
  • 3.4 Карта сетки ультразвукового датчика
  • 3.5 Алгоритмы фильтрации
    • 3.5.1 Медианный фильтр
    • 3.5.2 Скользящие средние
    • 3.5.3 Скользящие экспоненциальные средние
    • 3.5.4 Выбор оптимального фильтра
  • 3.6 Выводы по главе 3
• 4 Реализация
  • 4.1 Форматирование данных для ROS
    • 4.1.1 ROS_GMAPPING
    • 4.1.2 ROS_Odometry
  • 4.2 PID-регулирование
  • 4.3 Навигация робота
  • 4.4 Картографирование местности
  • 4.5 Выводы по главе 4
• СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ