Quantitative and Qualitative Evaluation of ROS-Enabled Local and Global Planners in 2D Static Environments

Filotheou, Alexandros; Tsardoulias, Emmanouil; Dimitriou, Antonis G.; Symeonidis, Andreas L.; Petrou, Loukas

doi:10.1007/s10846-019-01086-y

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“…Por lo cual, se necesita un planeador global que sea capaz de tomar como entradas el mapa (2D o 3D) del mundo, la postura del robot y la meta deseada, para generar una trayectoria que guiara al robot de su posición y orientación actual a la deseada. Luego, se necesita de un planeador local que tome como entradas el plan global y la percepción que tiene el robot del ambiente, para generar las velocidades lineares y angulares que el mismo deberá alcanzar para seguir el plan global y evitar colisionar con obstáculos [12].…”

Section: Generación De Trayectoriasunclassified

“…El estado del arte actual de los sistemas de navegación muestra familias extensas de algoritmos tanto de planeadores globales como locales. Las familias más denotadas de planeadores globales incluyen técnicas como grafos de visibilidad, exploración de árboles aleatorios [13], hojas de ruta probabilísticas y funciones de navegación [12]. Mientras que, entre los planeadores locales más destacados se encuentran en enfoque de ventanas dinámicas (DWA) [14], el enfoque de banda elástica (EBand) y el enfoque temporal de la (TEB) [12], [15].…”

Section: Generación De Trayectoriasunclassified

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Interfaz gráfica para el control de seguimiento de trayectorias de un robot sanitizador en espacios controlados

et al. 2021

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En el presente trabajo se propone un Desarrollo de Interfaz Gráfica de Usuario para la interacción con un modelo de simulación tridimensional de un robot higienizador en una sala simulada para las pruebas de algoritmos de navegación implementados en el mismo. Al mismo tiempo, se implementan los comportamientos de exploración y planificación de rutas de desinfección. El modelo simulado del robot se basa en la Rueda Omnidireccional Nexus 4WOmni de la que también se propone el modelo cinemático. Además, se propone una interfaz gráfica de usuario para dar comandos básicos al robot simulado. Los resultados de la implementación se comprueban mediante la implementación de algoritmos de navegación al robot, también los comportamientos de exploración, planificación de rutas y seguimiento de trayectoria de desinfección e interacción de la interfaz gráfica con la simulación.

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Section: Generación De Trayectoriasunclassified

Interfaz gráfica para el control de seguimiento de trayectorias de un robot sanitizador en espacios controlados

et al. 2021

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“…The navfn planner utilizes the Dijkstra's algorithm and A* algorithm to discover an optimized path between the origin and target positions. It assumes utilization of a spherical robot and uses the costmap to ensure the navigation of this robot [10]. The navfn planner is based on the NF1 approach [11] and included into the default navigation package of ROS [12].…”

Section: Related Workmentioning

confidence: 99%

“…A disadvantage of this approach is the impossibility to set the distance from the origin point to the new discovered one. This planner is also not supported in the latest ROS versions [10].…”

Section: Related Workmentioning

confidence: 99%

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Algorithm of Target Point Assignment for Robot Path Planning Based on Costmap Data

Kuznetsov

Kozyr

Levonevskiy

2021

Smart Innovation, Systems and Technologies

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Most mobile robots which use the operating systems (ROS) employ costmap-based path planner for navigation in environment. Besides the systems, in which robotic devices function in completely autonomous manner, also such systems exist, where user specifies in a self-contained interface the target point for robot motion, without using any costmap-related data. In such settings, the robot sometimes cannot reach the user-specified point because it is treated as an obstacle on the costmap. To solve this problem an algorithm was developed, which accepts the coordinates of the target point, specified through user interface, and finds possible target points in vicinity of the specified one, regarding the predefined distance constraints. Conceptually, the search of possible points consists in looping through costmap cells of the global cost planner in orthogonally related directions from the obtained point and in defining of the preferable target points, upon reaching which the task is considered to be completed. In this paper, the algorithm was tested as part of the navigational module of the robot. Experiments were performed, particularly, in the Gazebo simulation environment; robot model TURTLEBOT3 Waffle Pi was also utilized. The experimental results showed that this module can be combined with any planner. When the value of validation step was set at the minimum value of 0.01 m, it was required no more than 55 ms to find a target point. The minimum duration of such search was 1 ms.

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Comparative Analyses of ROS Local Planners for Quadrupedal Locomotion: A Study in Real and Simulated Environments

Bermudez,

Pedro,

Medeiros

et al. 2024

Lecture Notes in Networks and Systems

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Quantitative and Qualitative Evaluation of ROS-Enabled Local and Global Planners in 2D Static Environments

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Interfaz gráfica para el control de seguimiento de trayectorias de un robot sanitizador en espacios controlados

Interfaz gráfica para el control de seguimiento de trayectorias de un robot sanitizador en espacios controlados

Algorithm of Target Point Assignment for Robot Path Planning Based on Costmap Data

Comparative Analyses of ROS Local Planners for Quadrupedal Locomotion: A Study in Real and Simulated Environments

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