A robotic system for measuring occupied areas in indoor warehouses

Abstract

Nowadays is increasing the need to automate processes in the production chain to improve results and perform tasks more quickly. This dissertation intends to develop software to an autonomous robotic system that allows measuring the occupied areas in a warehouse, a common problem in situations where it is necessary to store uncontainable loads. For software development to this type of robotic agent, it is necessary to develop solutions for several complex problems in robotics: mapping, localization and navigation. In the proposed solution, the mapping is performed in two different moments. Initially, a mapping is done with the objective of recognizing the environment where the robot will circulate, using the map generated in this phase. In this initial mapping, it is used the Gmapping algorithm. In a second step, during the robot operation, another mapping is done to locate and map the occupied places. In this case, we develop some algorithms using the Point Cloud Library and Octomap libraries. The localization process is a requirement for the robot to operate autonomously in a defined space. Several approaches were considered, using an adaptive Monte Carlo localization approach. This active localization process is important to minimize the errors that may arise in the location of the robot, reducing also the errors of the second stage of mapping. This localization process is also fundamental so that the robot can navigate autonomously up to a certain point on the map. However, it is necessary to plot a route for the robot to follow. To generate the route, the planning algorithm A* is applied. At the end of this dissertation was developed a robotic system capable of circulating in certain environments and verifying which areas were occupied. Access to the data collected by the robot is possible through a web interface, which allows consulting the map generated, the areas occupied with data referring to each one, the real-time visualization of the front area of the robot and the possibility of interacting with the robot and can move it.

Cada vez mais surge a necessidade de automatizar os processos na cadeia de produção com o objetivo de melhorar resultados e executar tarefas de forma mais rápida. Esta dissertação pretende desenvolver um sistema robótico autônomo que permita medir as áreas ocupadas num armazém, um problema comum em situações onde é necessário armazenar cargas não contententorizadas. Para o desenvolvimento de software para um agente robótico deste tipo é necessário desenvolver soluções para vários problemas complexos em robótica: mapeamento, localização e navegação. Na solução proposta, o mapeamento é efetuado em dois momentos distintos. Inicialmente é feito um mapeamento com o objetivo de reconhecer o ambiente onde o robô vai circular posteriormente, utilizando o mapa gerado nesta fase. Neste mapeamento inicial foi utilizado o algoritmo Gmapping. Numa segunda etapa, durante o funcionamento em produção do robô, é feito outro mapeamento com o objetivo de localizar e representar no mapa os locais ocupados. Neste caso foram desenvolvidos alguns algoritmos com recurso às bibliotecas Point Cloud Library e Octomap. O processo de localização é um requisito para que o robô possa navegar autonomamente no espaço. Foram consideradas várias abordagens, tendo sido utilizada uma abordagem adaptativa de localização de Monte Carlo. Este processo de localização ativa é importante para minimizar os erros que possam surgir na localização do robô, minimizando os erros da segunda etapa de mapeamento. Este processo de localização também é fundamental para que o robô possa navegar de forma autônoma até um determinado ponto no mapa. No entanto é necessário traçar um percurso para o robô seguir. Para gerar o percurso é aplicado o algoritmo de planeamento A*. No final desta dissertação foi desenvolvido um sistema robótico capaz de circular em determinados ambientes e verificar que areas foram ocupadas. O acesso aos dados recolhidos pelo robô são disponibilizados através de uma interface web, que permite consultar o mapa gerado, as áreas ocupadas com dados referentes a cada uma, a visualização em tempo real da área frontal do robô e a possibilidade de interagir com o robô podendo deslocá-lo.