Zelfkalibratie van laserscannerpose en odometrieparameters voor mobiele robots met magnetische wiel-encoders

Abstract

Binnen het RADHAR-project (Robotic ADaptation to Humans Adapting to Robots) ontwikkelde men een autonome rolstoel. Voor nauwkeurige kaartopbouw en positieschatting van de rolstoel in de kaart is kennis nodig van de odometrieparameters (wieldiameters en afstand tussen de wielen). Ook dient de positie en oriëntatie van de laserscanner in het lokale robotassenstelsel gekend te zijn. Dit gebeurt tot op heden op een manuele, tijdrovende en onnauwkeurige manier. In deze masterproef wordt daarom een automatische kalibratiemethode voor de parameters uitgewerkt die geen interactie van de gebruiker vereist. Om dit te realiseren moeten de encoderwaarden zo nauwkeurig mogelijk zijn. De magnetische encoders bevatten echter een systematische fout die er voor zorgt dat de afgeleide van dit signaal erg groot wordt. Het onderzoeken van deze fout zal het uitwerken van de kalibratiemethode voorafgaan. Dit gebeurt door het simuleren en analyseren van de sinusoïdale fout in Matlab. Er wordt een laagdoorlaatfilter uitgewerkt in de programmeertaal C++. Hierdoor kan de implementatie van de filter in de bestaande software eenvoudig gebeuren. De uitgewerkte automatische kalibratie kan de zes parameters, nodig voor odometrie en pose van de laserscanner, ten opzichte van de rolstoel bepalen. De parameters worden automatisch bepaald zonder interactie van de gebruiker en binnen de grenzen van het manueel opmeten. Door het automatisch kalibreren van de parameters zal het toepassen van dit autonoom systeem op andere rolstoelen eenvoudiger worden.