Dynamic obstacles avoidance algorithms for unmanned ground vehicles

Abstract

En las últimas décadas, los vehículos terrestres no tripulados (UGVs) están siendo cada vez más empleados como robots de servicios. A diferencia de los robots industriales, situados en posiciones fijas y controladas, estos han de trabajar en entornos dinámicos, compartiendo su espacio con otros vehículos y personas. Los UGVs han de ser capaces de desplazarse sin colisionar con ningún obstáculo, de tal manera que puedan asegurar tanto su integridad como la del entorno. En el estado del arte encontramos algoritmos de navegación autónoma diseñados para UGVs que son capaces de planificar rutas de forma segura con objetos estáticos y trabajando en entornos parcialmente controlados. Sin embargo, cuando estos entornos son dinámicos, se planifican rutas más peligrosas y que a menudo requieren de un mayor consumo de energía y recursos, e incluso pueden llegar a bloquear el UGV en un mínimo local. En esta tesis, la adaptación de algunos algoritmos disponibles en el estado del arte para trabajar en entornos dinámicos han sido planteados. Estos algoritmos incluyen información temporal tales como los basados en arcos de curvatura (PCVM y DCVM) y los basados en ventanas dinámicas (DW4DO y DW4DOT). Además, se ha propuesto un planificador global basado en Lattice State Planner (DLP) que puede resolver situaciones donde los evitadores de obstáculos reactivos no funcionan. Estos algoritmos han sido validados tanto en simulación como en entornos reales, utilizando distintas plataformas robóticas, entre las que se incluye un robot asistente (RoboShop) diseñado y construido en el marco de esta tesis.