Dynamic obstacles avoidance algorithms for unmanned ground vehicles

• Autores: Eduardo José Molinos Vicente
• Directores de la Tesis: Manuel Ocaña Miguel (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad de Alcalá ( España ) en 2017
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: Joaquín López Fernández (presid.), María Elena López Guillén (secret.), Vladimir Ivan (voc.)
• Materias:
  • Ciencias tecnológicas
    • Tecnología de la instrumentación
      • Tecnología de la automatización
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en:  TESEO  e_Buah 
• Resumen
  • español

    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.

    Palabras Clave: Navegación autónoma, Evitación de obstáculos dinámicos, Planificación de caminos, Vehículos terrestres no tripulados

  • English

    In the recent years, unmanned ground vehicles (UGVs) are being increasingly used as service robots. Unlike industrial robots, which are situated in fixed and controlled positions, UGVs work in dynamic environments, sharing the space with other vehicles and humans. UGVs should being able to move without colliding with any obstacle, assuring its integrity and the environment safety.

    In the state of the art, navigation algorithms for UGVs are able to plan routes in a safe way, with static obstacles and work in partially controlled environments. However, when the environment is dynamic, the paths planned are more dangerous and often result in more energy and resources consumption, or even can block the UGV in a local minima situation.

    In this thesis, adaptation of state of the art algorithms for working in dynamic environments has been proposed. These algorithms take into account time information, such as based on curvature arcs (PCVM and DCVM) and based on dynamic window approach (DW4DO and DW4DOT). A global path planning algorithm based in Lattice State Planner (DLP) that can solve situations where an obstacle avoidance algorithm does not work is also proposed.

    These algorithms have been validated in both simulated and real tests using several robotic platforms, including an assistant robot (RoboShop) that has also been designed and built during this thesis development.