Análise comparativa de métodos de localização para robôs móveis autônomos utilizando o Robot Operating System 2

Abstract

A localização é um requisito básico de um robô móvel. Para poder navegar de forma autônoma e exercer suas atividades ele deve estimar com precisão sua posição no ambiente ao longo do tempo. O objetivo deste trabalho consiste em analisar e comparar os métodos de localização de robôs móveis escolhidos durante a revisão de literatura: Localização de Monte Carlo, AMCL (Localização de Monte Carlo Adaptativa), Fusão de sensores e o método combinado de AMCL com fusão de sensores, utilizando o Robot Operating System (ROS). O trabalho foi desenvolvido no simulador Webots, em que os algoritmos foram implementados utilizando o ROS 2 e a linguagem Python. Cada método foi avaliado de modo a obter informações de eficiência (com relação a precisão da localização) e desempenho (com relação ao consumo de hardware). O método que obteve o melhor desempenho com relação aos erros de posição foi o método combinado de fusão de sensores com AMCL apresentando erro médio RMSE de 4 a 5 cm e pontuação no R2 Square de 95,10% a 99,79% no cenário 01 e de 68,20% a 89,65% no cenário 02, e em segundo lugar o método de fusão de sensores com erro médio de 4 a 7 cm e pontuação no R2 Square de 94,22% a 99,69% no cenário 01 e 52,27% a 81,42% no cenário 02. Com relação ao consumo de hardware o melhor método foi o de fusão de sensores consumindo cerca de 17% de CPU e 32 MB de RAM e em segundo lugar ficou o AMCL com 21% de CPU e 40 MB de RAM. Dentre as principais contribuições desse trabalho destacam-se: i. A utilização de diversas técnicas para o problema de localização, aplicadas em cenários específicos de modo a possibilitar um estudo comparativo entre elas. ii. A utilização do ROS e a disponibilização dos algoritmos e resultados em um repositório do GitHub, que pode ser utilizado para estudos do simulador Webots, do ROS2 e de técnicas de localização em robótica