Детальная информация

Работа посвящена разработке программного модуля для формирования карты проходимости на основе 3D-данных в навигационном стеке ROS2. Модуль расширяет возможности Navigation2 за счет дополнительного слоя карты стоимости, учитывающего уклон, шероховатость и размах высот поверхности. Для достижения цели были проанализированы ограничения стандартных средств Nav2, рассмотрены подходы к 3D-картографированию, обосновано применение 2.5D-карты высот, разработана архитектура пользовательского слоя, формализованы алгоритмы обработки PointCloud2 и расчета характеристик рельефа, а также выполнена реализация модуля на C++ и его интеграция. Разработанный модуль преобразует входные 3D-данные в карту высот, рассчитывает характеристики поверхности и формирует значения стоимости, совместимые с Nav2. Экспериментальная проверка в Gazebo показала повышение числа успешных задач навигации с 60.8 % до 94.2 %, снижение числа столкновений с 47 до 2, уменьшение среднего числа перерасчетов пути с 8.6 до 4.9. Среднее время расчета слоя составило 3.9 мс, максимальное – 7.2 мс. Полученные результаты подтверждают возможность использования разработанного модуля как дополнительного слоя карты стоимости Nav2 для повышения надежности автономной навигации мобильных роботов на сложном рельефе.

The work is devoted to the development of a software module for generating a traversability map based on 3D data in the ROS2 navigation stack. The module extends the capabilities of Navigation2 by adding an additional costmap layer that takes into account surface slope, roughness, and height range. To achieve the objective, the limitations of standard Nav2 tools were analyzed, approaches to 3D mapping were considered, the use of a 2.5D elevation map was justified, the architecture of a custom layer was developed, algorithms for processing PointCloud2 data and calculating terrain characteristics were formalized, and the module was implemented in C++ and integrated into Navigation2. The developed module converts input 3D data into an elevation map, calculates surface characteristics, and generates cost values compatible with Nav2. Experimental validation in Gazebo showed an increase in navigation success rate from 60.8% to 94.2%, a decrease in collisions from 47 to 2, and a reduction in the average number of path replanning events from 8.6 to 4.9. The average layer computation time was 3.9 ms, and the maximum was 7.2 ms. The obtained results confirm the possibility of using the developed module as an additional Nav2 costmap layer to improve the reliability of autonomous navigation of mobile robots on complex terrain.