Navegación autónoma de un robot móvil en un entorno de carreras virtual a escala

• Esteban Rodríguez Quintana ^[1] ; Andrés Sedó Esquivel ^[1] ; Leonardo Marín Paniagua ^[1]
  1. [1] Universidad de Costa Rica

     Universidad de Costa Rica

     Hospital, Costa Rica

     
• Localización: Ingeniería: Revista de la Universidad de Costa Rica, ISSN-e 2215-2652, ISSN 1409-2441, Vol. 33, Nº. Extra 3, 2023 (Ejemplar dedicado a: IV Jornadas de Investigación de la Facultad de Ingeniería del año 2022), págs. 31-43
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Autonomous navigation of a mobile robot in a scaled virtual racing environment
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    En este trabajo se implementan algoritmos de navegación autónoma en un entorno de simulación virtual desarrollado por el proyecto de código abierto: F1TENTH, utilizando un conjunto de bibliotecas de software y herramientas especializadas en robótica conocido como Robot Operating System (ROS). La implementación de los algoritmos seleccionados ha sido realizada en el lenguaje de alto nivel Python. Se incluye la implementación del algoritmo de Persecución Pura y Braitenberg modificado, y adicionalmente, se propone la mezcla entre ambos para combinar sus comportamientos. Se aporta una mejora al algoritmo de Braitenberg, la cual está enfocada en la evasión de obstáculos mientras el vehículo viaja a alta velocidad. En las pruebas presentadas, para la selección adecuada de parámetros, los dos algoritmos son implementados de manera independiente, en donde tuvieron éxito en realizar recorridos sin colisiones, mientras que, para un recorrido con obstáculos estáticos, la mezcla de comportamientos por ponderación de estos algoritmos también cumplió con el objetivo de seguimiento de trayectoria deseada mientras se realiza evasión de obstáculos de manera reactiva. Este último método incluye el seguimiento de trayectoria y además implementa la modificación propuesta para la evasión con Braitenberg

  • English

    In this work, autonomous navigation algorithms are implemented in a virtual simulation environment developed by the open source project: F1TENTH, using a set of software libraries and tools specialized in robotics known as Robot Operating System (ROS). The implementation of the selected algorithms has been done in the high level language Python. The implementation of the Pure Persecution and modified Braitenberg algorithm is included, and additionally, the mixture between both is proposed to combine their behaviors. An improvement is made to the Braitenberg algorithm, which is focused on avoiding obstacles while the vehicle is traveling at high speed. In the tests presented, for the proper selection of parameters, the two algorithms are implemented independently, where they were successful in performing collision-free runs, while, for a run with static obstacles, the mix of behaviors by weighting these algorithms it also met the goal of following the desired trajectory while reactively performing obstacle avoidance. This last method includes trajectory tracking and also implements the proposed modification for evasion with Braitenberg