СТВОРЕННЯ НАВІГАЦІЙНОЇ СИСТЕМИ АВТОНОМНОГО МОБІЛЬНОГО РОБОТА ЗАСОБАМИ ROS 2

Людмила Ганенко; Вікторія Жебка

doi:10.28925/2663-4023.2025.28.824

Автор(и)

Людмила Ганенко Центральноукраїнський державний університет ім. В. Винниченка https://orcid.org/0000-0003-2219-8196
Вікторія Жебка Державний університет інформаційно-комунікаційних технологій https://orcid.org/0000-0003-4051-1190

DOI:

https://doi.org/10.28925/2663-4023.2025.28.824

Ключові слова:

автономний мобільний робот, навігаційна система, ROS, ROS 2, Gazebo, Rviz

Анотація

Робототехнічні системи активно впроваджуються у різні сфери життя людини. Успішна реалізація таких систем значною мірою залежить від вибору надійної програмної платформи. Robot Operating System 2 (ROS 2) є сучасною платформою для розробки, тестування та впровадження робототехнічних систем. В статті проведено порівняльний аналіз Robot Operating System (ROS) та її оновленої версії ROS 2. Проаналізовано архітектурні зміни, включаючи використання DDS (Data Distribution Service) для забезпечення розподіленої комунікації. Окрему увагу приділено аспектам підвищеної продуктивності, модульності та безпеки, які були вдосконалені в ROS 2. З метою практичного використання ROS 2 в роботі створено автономну систему навігації мобільного робота. Використовуючи симуляційне середовище Gazebo, створено модель середовища із статичними перешкодами. Карту змодельованого середовища згенеровано із використанням пакету Cartografer, який дозволяє створювати двовимірні карти на основі сенсорних даних. Для реалізації навігації робота використано пакет Nav2. Даний пакет підтримує інтеграцію з різними типами сенсорів (LiDAR, камери, IMU) та конфігурується завдяки YAML-файлам. Глобальне планування маршруту здійснено за допомогою алгоритму Дейкстри із використанням плагіну Navfn Planner. Під час тестування було використано платформу мобільного робота TurtleBot3 Waffle, яка була створена для проведення експериментів у сфері робототехніки з використанням ROS/ROS 2. Результати дослідження продемонстрували, що ROS 2 є ефективним фреймворком, який інтегрує всі необхідні інструменти для розробки навігаційної системи автономного мобільного робота. ROS 2 забезпечує комплексну взаємодію сенсорів, алгоритмів планування маршруту, локалізації, управління рухом та уникнення перешкод. Дослідження підтвердило доцільність використання симулятора Gazebo для попереднього тестування алгоритмів навігації перед їх впровадженням на реальному обладнанні. Створена навігаційна система може мати широкий спектр застосувань у таких галузях, як промислова автоматизація та сервісна робототехніка.

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Посилання

Miller, I. D., Cladera, F., Cowley, A., Shivakumar, S. S., Lee, E. S., Jarin-Lipschitz, L., Bhat, A., Rodrigues, N., Zhou, A., Cohen, A., Kulkarni, A., Laney, J., Taylor, C. J., & Kumar, V. (2020). Mine Tunnel Exploration Using Multiple Quadrupedal Robots. IEEE Robotics and Automation Letters, 5(2), 2840–2847. https://doi.org/10.1109/lra.2020.2972872

Meier, L., Honegger, D., & Pollefeys, M. (2015). PX4: A node-based multithreaded open source robotics framework for deeply embedded platforms. In 2015 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). IEEE. https://doi.org/10.1109/icra.2015.7140074

Macenski, S., Foote, T., Gerkey, B., Lalancette, C., & Woodall, W. (2022). Robot Operating System 2: Design, architecture, and uses in the wild. Science Robotics, 7(66). https://doi.org/10.1126/scirobotics.abm6074

Zhang, T., Hu, X., Xiao, J., & Zhang, G. (2022). A survey of visual navigation: From geometry to embodied AI. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 114, 105036. https://doi.org/10.1016/j.engappai.2022.105036

Bonci, A., Gaudeni, F., Giannini, M. C., & Longhi, S. (2023). Robot Operating System 2 (ROS2)-Based Frameworks for Increasing Robot Autonomy: A Survey. Applied Sciences, 13(23), 12796. https://doi.org/10.3390/app132312796

Portugal, D., Rocha, R. P., & Castilho, J. P. (2024). Inquiring the robot operating system community on the state of adoption of the ROS 2 robotics middleware. International Journal of Intelligent Robotics and Applications. https://doi.org/10.1007/s41315-024-00393-4

Mazzeo, G., & Staffa, M. (2019). TROS: Protecting Humanoids ROS from Privileged Attackers. International Journal of Social Robotics, 12(3), 827–841. https://doi.org/10.1007/s12369-019-00581-4

Iovino, M., Scukins, E., Styrud, J., Ögren, P., & Smith, C. (2022). A survey of Behavior Trees in robotics and AI. Robotics and Autonomous Systems, 104096. https://doi.org/10.1016/j.robot.2022.104096

Macenski, S., Martin, F., White, R., & Clavero, J. G. (2020). The Marathon 2: A Navigation System. In 2020 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). IEEE. https://doi.org/10.1109/iros45743.2020.9341207

Macenski, S., Moore, T., Lu, D. V., Merzlyakov, A., & Ferguson, M. (2023b). From the desks of ROS maintainers: A survey of modern & capable mobile robotics algorithms in the robot operating system 2. Robotics and Autonomous Systems, 104493. https://doi.org/10.1016/j.robot.2023.104493

Horelican, T. (2022). Utilizability of Navigation2/ROS2 in Highly Automated and Distributed Multi-Robotic Systems for Industrial Facilities. IFAC-PapersOnLine, 55(4), 109–114. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2022.06.018

M, A. A. (2020). Features of the Construction and Control of the Navigation System of a Mobile Robot. International Journal of Emerging Trends in Engineering Research, 8(4), 1445–1449. https://doi.org/10.30534/ijeter/2020/82842020

Martini, M., Eirale, A., Cerrato, S., & Chiaberge, M. (2023). PIC4rl-gym: a ROS2 Modular Framework for Robots Autonomous Navigation with Deep Reinforcement Learning. In 2023 3rd International Conference on Computer, Control and Robotics (ICCCR). IEEE. https://doi.org/10.1109/icccr56747.2023.10193996