Monte Carlo lokalizace na grafu

Abstract

Práce je zaměřena na problematiku Monte Carlo lokalizace na grafu. V práci se řeší hlavně pohyb částic po grafu, generování částic na hrany grafu podle posledních měření ze senzorů, zotavení z chyb lokalizace, ohodnocení částic pomocí více druhů senzorů a tvorba grafu z volně dostupné mapy. Použití grafu jako mapy prostředí a vhodně navržený pohyb částic po grafu usnadňují globální lokalizaci mobilního robota v prostředí. Implementace byla otestována na reálných datech z několika mobilních robotů. Pohyb částic po hranách grafu jako výsledek implementovaného algoritmu vystihuje pohyb robota po cestách a zajišťuje vysokou odolnost proti chybám ze senzorů.

This bachelor thesis concerns the Monte Carlo localization on a graph. Topics researched and solved were: movement of particles on the graph, generating particles on the edge of the graph according to the last measurements, correction from localization errors, evaluation of particles based on a different types of sensors and creation of the graph from a freely available map. The utilization of the graph as a map of environment and appropriately designed movement of particles on the graph make global localization of an autonomous robot in the environment easier. The implementation was tested on a real set of data from several autonomous robots. As a result, it was observed that movement of particles on edges of the graph well represents the movement of the robot on real paths and ensures high resistancy against senzor errors.