SLAM АЛГОРИТМІН ҚОЛДАНА ОТЫРЫП, БӨЛМЕ КАРТАСЫН ҚҰРУДЫ ЖҮЗЕГЕ АСЫРУ
Authors: Адамова А.Д. 
Published: October 2023

Исследование неизвестной среды является фундаментальной проблемой в области автономной мобильной робототехники, которая занимается исследованием неизвестных областей при создании карты окружающей среды. Обычно человек составляет карту окружающей среды заранее, и эта карта используется роботом для последующей навигации, избегая препятствий. Исследование на основе границ - наиболее распространенный подходом, при которой граница выступает в качестве места между открытыми и не изученными областями. Существует множество применений алгоритмов исследования в таких областях, как космическая робототехника, развертывание датчиков и защитная робототехника и т. д. Наряду с этим разработаны множество методов, основанных на границах, таких как Wavefront Frontier Detector и Fast Frontier Detection, которые уменьшают временную сложность оригинальной методики исследования, основанной на границах. Алгоритм simultaneous localization and mapping позволяет работать в неизвестной местности и обновлять имеющеюся карту и др. В работе описывается и реализуется автономная стратегия исследования границ, представлены результаты моделирования алгоритма simultaneous localization and mapping, в среде моделирования Gazebo, а также на аппаратной платформе TurtleBot с использованием Robot Operating System. Преимущество этого алгоритма заключается в том, что робот может исследовать большие открытые пространства, а также небольшие загроможденные пространства. Ключевые слова: навигация, мобильный робот, автономность, реальное время, ROS, SLAM.
Белгісіз ортаны зерттеп қоршаған ортаның картасын жасау кезінде белгісіз аймақтарды зерттеумен айналысатын автономды мобильді робототехника саласындағы негізгі мәселе болып табылады. Әдетте адам қоршаған ортаның картасын алдын-ала жасайды және бұл картаны робот кедергілерден аулақ болу үшін қолданады. Шекараларға негізделген зерттеу - бұл шекара ашық және зерттелмеген аймақтар арасындағы орын ретінде әрекет ететін ең көп таралған тәсіл. Ғарыштық робототехника, сенсорларды орналастыру және қорғаныс робототехникасы және т.б. сияқты салаларда зерттеу алгоритмдерінің көптеген қосымшалары бар, сонымен қатар, шекараларға негізделген зерттеудің бастапқы әдісінің уақытша күрделілігін төмендететін Wavefront Frontier Detector және Fast Frontier Detection сияқты шекараларға негізделген көптеген әдістер жасалды. Simultaneous localization and mapping алгоритмі белгісіз жерде жұмыс істеуге және бар картаны жаңартуға және т. б. мүмкіндіктерді береді. Бұл жұмыста шекараларды зерттеудің автономды стратегиясы сипатталып жүзеге асырылады, Gazebo модельдеу ортасында simultaneous localization and mapping алгоритмін модельдеу нәтижелері, сондай-ақ Robot Operating System көмегімен TurtleBot аппараттық платформасында ұсынылған. Бұл алгоритмнің артықшылығы-робот үлкен ашық кеңістікті, сондай-ақ кішкене бітелген кеңістікті зерттей алады. Түйiн сөздер: навигация, мобильді робот, автономдылық, нақты уақыт, ROS, SLAM.
Exploring the unknown environment is a fundamental problem in the field of autonomous mobile robotics, which deals with exploring unknown areas while creating a map of the environment. Usually a human makes a map of the environment beforehand, and this map is used by the robot to navigate afterwards, avoiding obstacles. Boundary-based exploration is the most common approach, with the boundary acting as the place between open and unexplored areas. There are many applications of exploration algorithms in areas such as space robotics, sensor deployment, and protective robotics, etc. Along with this, many boundary-based methods have been developed, such as Wavefront Frontier Detector and Fast Frontier Detection, which reduce the temporal complexity of the original boundary-based exploration methodology. The simultaneous localization and mapping algorithm allows to work in unknown terrain and update the existing map, etc. This paper describes and implements an autonomous boundary exploration strategy and presents simulation results of the simultaneous localization and mapping algorithm, in the Gazebo simulation environment, and on the TurtleBot hardware platform using the Robot Operating System. The advantage of this algorithm is that the robot can explore large open spaces as well as small cluttered spaces. Keywords: navigation, mobile robot, autonomy, real time, ROS, SLAM.