Implementation of active Markov localisation on a mobile robot for didactic purposes

Abstract

Deze thesis is uitgevoerd binnen de KU Leuven onderzoeksgroep ACRO te Diepenbeek, die voornamelijk actief is in het onderzoeksgebied van robotica en visie. Binnen de robotica hebben autonome mobiele robots zoals autonome auto's of AGV's de afgelopen decennia steeds meer aandacht gekregen. Lokalisatie is een belangrijk onderdeel van dit onderzoeksgebied, aangezien een robot eerst zijn locatie moet weten voor deze een actie gericht kan uitvoeren. Echter kan lokalisatie in een symmetrische omgeving ambigu zijn. Het doel van deze thesis is het implementeren van een actief lokalisatie-algoritme voor een mobiele robot, zodanig dat de robot acties onderneemt om de ambiguïteit op een locatie te verwijderen. Een bijkomend doel is het visualiseren van hoe het algoritme 'denkt', zodat de leercurve voor lokalisatie-algoritmes verkleind wordt.

Om dit te realiseren wordt de code eerst getest in Matlab met gesimuleerde robot-data. Hierna zullen de gesimuleerde data vervangen worden door data die gemeten worden door middel van een mobiele robot. Deze robot is gerealiseerd met als doel, een eenvoudig reproduceerbaar product te bekomen.

Het passieve lokalisatie-algoritme werkt en werd gevisualiseerd, terwijl in het actieve algoritme de laatste gekende fouten worden gecorrigeerd. Verder is er een werkend prototype van de robot, zodat de lokalisatie-algoritmen in de echte wereld getest kunnen worden.