面粮式灾害映射与灾难 victims 定位的自主机器人
机器人学
2024-04-23 v1 人工智能
计算机视觉与模式识别
摘要
为响应有效灾后勘察的关键需求，本研究提出了基于 Turtlebot3 及机器人操作系统（ROS）Noetic 的完整自主机器人系统设计与实现。系统部署在封闭且初始未知的环境中，旨�生成全面的地图并识别是否存在 '受灾人员'（使用 AprilTags 代替）。我们讨论了搜救任务的解决方案，同时探索了更先进的算法以提高搜救功能。我们引入 Cubature Kalman Filter 以降低 AprilTag 定位的均方误差 [m]，并引入信息论探索算法以加速未知环境的探索。就像龟一样，我们系统采取稳扎稳打的姿态，但在拯救世界之时，速度如忍者般敏捷！虽然 Donatello 的壳体笨重，却并非迟缓之躯——它以少年忍者龟的敏捷速度穿越障碍。因此，紧握住你的壳，准备迅猛的勘察之旅！完整管线代码 https://github.com/rzhao5659/MRProject/tree/main 探索代码 https://github.com/rzhao5659/MRProject/tree/main
引用
@article{arxiv.2404.13767,
title = {Autonomous Robot for Disaster Mapping and Victim Localization},
author = {Michael Potter and Rahil Bhowal and Richard Zhao and Anuj Patel and Jingming Cheng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.13767},
year = {2024}
}
备注
Class final project for Northeastern University EECE 5550 Mobile Robotics Course