AI Summary & Key Takeaways
AI InsightThese parameters were optimized for narrow areas like door interiors in case these dimensions belong to that robot.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
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.
Özet
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.