Optimization of Navigation Parameters in Autonomous Vehicles

Yıl 2022, Cilt: 63 Sayı: 706, 186 - 200, 10.12.2021

Ege Yılmaz , İsmail Ovalı

https://doi.org/10.46399/muhendismakina.962693

Öz

İn this study, inflation radius, cost scaling factor, path distance bias and goal distance bias parameters were examined onto navigation processes, which are mostly used with dynamic Windows approach local planner. The optimizations were conducted in Gazebo simulation tool and were used to simulate the real environments. Robot Operating System (ROS) is used as the architectural structure for the control algorithms. As a result of this study, some navigation parameters have been recommended for robots that will be working indoor and particularly narrow state. Recommended parameters and parameter intervals have been offered for a robot that has 1540 mm length and 425 mm radius. These parameters were optimized for narrow areas like door interiors in case these dimensions belong to that robot.

Anahtar Kelimeler

Robot Operating System (ROS), DWA local planner, inflation radius, indoor navigation

Otonom Araçlarda Navigasyon Parametrelerinin Optimizasyonu

Öz

Bu çalışmada kapalı ortamlarda çokça kullanılan dinamik pencere yaklaşım (DWA) lokal planlayıcısı ile çalışan enflasyon tabakası, maliyet çarpım faktörü, yol mesafe eğilimi ve hedef mesafe eğilimi (inflation_radius, cost_scaling_factor, path_distance_bias ve goal_distance_bias) parametrelerinin, navigasyon işlemleri üzerine etkileri incelenmiştir. Optimizasyonlar Gazebo simülasyon ortamında gerçekleştirilmiş olup, gerçek ortamı benzetimi için kullanılmıştır. Kontrol algoritmaları için ise mimari yapı olarak ise Robot İşletim Sistemi (ROS) kullanılmıştır. Yapılan çalışma sonucu kapalı ortamlar ve özellikle dar ortamlarda çalışacak robotlar için bazı navigasyon parametreleri önerilmiştir. Önerilen parametre değerleri ve değer aralıkları boyut olarak büyük ve dar ortamlarda çalışacak robotlar için uygundur. Kullanılan robot boyları 1540 mm uzunluğunda ve 425 mm yarıçapındadır. Bu boyutlar göz önüne alındığında kapı araları gibi dar alanlar için optimizasyonlar yapılmıştır.

Anahtar Kelimeler

Robot İşletim Sistemi (ROS), DWA lokal planlayıcı, enflasyon tabakası, kapalı ortam navigasyonu

Teşekkür

Pamukkale Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri (BAP ) tarafından 2020FEBE024 nolu proje ile desteklenmiştir.

Kaynakça

• Zheng K. 2016. ROS Navigation Tuning Guide, ROS, ROW Wiki. Macenski S. ,2013, Inflation Costmap Plugin, http://wiki.ros.org/costmap_2d/hydro/inflation, 18 04 2021. PlayFish, 2019, URDF, http://wiki.ros.org/urdf , 2021 04 20.
• Casas, G. 2021. Building a Visual Robot Model with URDF from Scratch, http://wiki.ros.org/urdf/Tutorials/Building%20a%20Visual%20Robot%20Model%20with%20URDF%20from%20Scratch ,20 04 2021.
• Mota, J. 2020. dwa_local_planner, http://wiki.ros.org/dwa_local_planner , 2021 04 16.
• Zheng, K. 2018. Basic Navigation Tunning Guide, http://wiki.ros.org/navigation/Tutorials/Navigation%20Tuning%20Guide , 2021 04 20.
• Guimares, R. Andre, Joao, Thiago, Vinicius, 2016. ROS Navigation: Concepts and Tutorial, Anis Koubaa, no. 625, 978-3-319-26054-9, Springer, pp. 121-160, Poland.
• Henkel C, Alexander, Weiliang, 2016. Energy Efficient Dynamic Window Approach for Local Path Planning in Mobile Service Robotics, ScienceDirect, no. 49, pp. 32-37.
• Fox Dieter, Wolfram, Sebastian, 1997, The Dynamic Window Approach to Collision Avoidance, IEEE Robotics &Automation Magazine, DOI: 10.1109/100.580977 no: 4, pp:23-33.
• Cybulski, B. Wegierska, Granosik, Accuracy comparison of navigation local planners on ROS-based mobile robot, 12th International Workshop on Robot Motion and Control, Temmuz 8-10, Poznan, POLAND, 2019.
• David, V. Lu, Dave, Williwm, Layered Costmaps for Context-Sensitive Navigation, 2014 IEEE/RSJ International Conference on, Chicago, USA, 2014.
• Haddad H, Khatib, Chatila, Reactive Navigation in Outdoor Environments using Potential Fields, Intemational Conference on Robotics & Automation, Leuven, Belgium, 1998.
• David V. Lu, 2013. costmap_2d hydro inflation, http://wiki.ros.org/costmap_2d/hydro/inflation , 2021 04 19.
• D. A. B. Atalay Tayfun Türedi, Endüstriyel Robotik Otomasyon Sistemlerinde Görülen Hataların Ve Sistem Güvenilirliğinin Hata Türleri ve Etkileri Yöntemi ile Analizi, Mühenids ve Makina, cilt 57, no. 672, pp. 56-61, 2015.
• S. Yılmaz, Bakım Uygulamalarında Robotların Yardımcı Ekipman Olarak Kullanılması,» Mühendis ve Makina, cilt 61, no. 699, pp. 132-143, 2020.