Pianificazione del percorso di un ROVER in ambiente non strutturato mediante laser scanner

All’alba del nuovo millennio la robotica è sottoposta alle maggiori trasformazioni grazie all’avvento di tecnologie che stanno consentendo l’integrazione della percezione all’interno delle macchine create dall’uomo. La ricerca in questi settori è vasta e fortemente attiva, armonizzando tra loro discipline differenti, tra le quali informatica, ingegneria elettrica ed elettronica, matematica, ingegneria meccanica e progettazione. La robotica mobile è un importante settore della robotica. Pur condividendo alcuni aspetti e problemi con altri tipi di robot, come i manipolatori industriali, i robot mobili presentano importanti problematiche relative al movimento e allo svolgimento di azioni nel mondo reale.
I robot manipolatori industriali, ampiamente diffusi nelle industrie di ogni genere, oltre ad essere stazionari, lavorano in ambienti controllati e ben strutturati. Questi ambienti sono progettati specificatamente per i robot; quasi tutto ciò che accade in tali ambienti è una diretta conseguenza delle loro azioni e, sia nella struttura dell’ambiente, sia nelle azioni che essi devono compiere, sono permesse solo piccolissime variazioni.
La complessità di un sistema robotico aumenta notevolmente non appena sorge la necessità che i robot siano in qualche modo intelligenti. È necessario acquisire concetti e tecniche da altri campi, quali l’intelligenza artificiale, le scienze cognitive, la psicologia e l’etologia, cioè lo studio del comportamento degli esseri viventi in relazione al loro ambiente di vita.
Lo scopo di questa tesi è lo studio della pianificazione del moto di un robot mobile destinato ad applicazioni in ambienti non strutturati, considerando, in particolare, un rover per l’esplorazione spaziale. Il veicolo riceve informazioni dal mondo circostante mediante uno scanner laser 2D a basso costo, che fornisce una misura della distanza con gli oggetti nell’ambiente circostante. Il robot deve essere in grado di “vedere” gli ostacoli presenti lungo il suo percorso e scegliere la traiettoria che minimizza il rischio di collisione, intrappolamento o instabilità al ribaltamento.
Tra i diversi componenti di un rover quello di maggior interesse in questa tesi è il Laser Range Finder URG 04-LX della Hokuyo (Japan), o meglio le informazioni acquisite da tale laser, che verranno utilizzate per la generazione di un percorso in un ambiente semi-strutturato tramite una mappa di elevazione. Il Laser Range Finder (LRF) è utilizzato in numerose applicazioni per la rilevazione di ostacoli. Le informazioni acquisite mediante il laser sono indispensabili per la creazione di una mappa dell’ambiente circostante, la “Digital Elevation Map (DEM)”, e per la generazione della “Terrain Traversability map” in seguito all’analisi di percorribilità del terreno. In base a tali mappe si può trovare un percorso ammissibile che permetta al robot di muoversi senza impedimenti. Un aspetto molto importante da considerare è la valutazione del tipo di ostacolo, infatti, un ostacolo basso, come un gradino, può essere considerato analogo all’irregolarità del terreno e può essere attraversato, mentre un oggetto lungo il percorso non può essere attraversato ed il rover dovrà necessariamente circumnavigarlo. L’abilità di comprendere quando un ostacolo può essere superato o deve essere circumnavigato in ambienti non pavimentati va sotto il nome di “obstacle negotiation”, nel caso di ambienti pavimentati è nota anche come “obstacle avoidance”.
Il metodo di pianificazione sviluppato in questo lavoro si basa sulla rappresentazione del terreno mediante un grafo e su esso calcola il percorso che minimizza un determinato funzionale di costo che tiene in se informazioni sulla lunghezza, l’irregolarità o l’inclinazione del terreno.
Nel lavoro di tesi verranno esposti i risultati sperimentali dell’algoritmo di pianificazione sviluppato. Esito positivo è stato ottenuto sulle prove in ambiente strutturato; il robot calcola un percorso ammissibile che eviti l’ostacolo e si porti dal lato opposto del suo raggio d’azione.
L’algoritmo sviluppato in questo lavoro di tesi è stato ulteriormente testato ed integrato presso il laboratorio di robotica spaziale della Tohoku University (Sendai–Japan) utilizzando il rover El-Dorado2. Il rover disponibile nel laboratorio di robotica spaziale è provvisto del LRF UTM-30LX più accurato e con un ampio range di misura rispetto a quello di cui è equipaggiato Dune. L’integrazione effettuata nel software di controllo riguarda la ricerca di punti nascosti (occluded points) all’interno della DEM, infatti, esistono punti, all’interno dello spazio visibile dal rover, raggiungibili ma non visibili.
Il lavoro sui rover resta comunque aperto ad una miriade di sviluppi futuri che può portare i robot di questa categoria ad essere completamente autonomi ed affidabili. È necessario, infatti, rendere più veloci gli algoritmi di riconoscimento dello spazio 3D al fine di un’applicazione on-line degli algoritmi di path planning.