SLAM algorithm applied to robotics assistance for navigation in unknown environments
Creators
- 1. National University of San Juan
- 2. Universidade do Porto
Description
The combination of robotic tools with assistance technology determines a slightly explored area of applications and advantages for disability or elder people in their daily tasks. Autonomous motorized wheelchair navigation inside an environment, behaviour based control of orthopaedic arms or user's preference learning from a friendly interface are some examples of this new field. In this paper, a Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) algorithm is implemented to allow the environmental learning by a mobile robot while its navigation is governed by electromyographic signals. The entire system is part autonomous and part user-decision dependent (semi-autonomous). The environmental learning executed by the SLAM algorithm and the low level behaviour-based reactions of the mobile robot are robotic autonomous tasks, whereas the mobile robot navigation inside an environment is commanded by a Muscle-Computer Interface (MCI). In this paper, a sequential Extended Kalman Filter (EKF) feature-based SLAM algorithm is implemented. The features correspond to lines and corners -concave and convex- of the environment. From the SLAM architecture, a global metric map of the environment is derived. The electromyographic signals that command the robot's movements can be adapted to the patient's disabilities. For mobile robot navigation purposes, five commands were obtained from the MCI: turn to the left, turn to the right, stop, start and exit. A kinematic controller to control the mobile robot was implemented. A low level behavior strategy was also implemented to avoid robot's collisions with the environment and moving agents. The entire system was tested in a population of seven volunteers: three elder, two below-elbow amputees and two young normally limbed patients. The experiments were performed within a closed low dynamic environment. Subjects took an average time of 35 minutes to navigate the environment and to learn how to use the MCI. The SLAM results have shown a consistent reconstruction of the environment. The obtained map was stored inside the Muscle-Computer Interface. The integration of a highly demanding processing algorithm (SLAM) with a MCI and the communication between both in real time have shown to be consistent and successful. The metric map generated by the mobile robot would allow possible future autonomous navigation without direct control of the user, whose function could be relegated to choose robot destinations. Also, the mobile robot shares the same kinematic model of a motorized wheelchair. This advantage can be exploited for wheelchair autonomous navigation.
Translated Descriptions
Translated Description (Arabic)
يحدد الجمع بين الأدوات الروبوتية وتكنولوجيا المساعدة مجالًا مستكشفًا قليلاً من التطبيقات والمزايا للإعاقة أو كبار السن في مهامهم اليومية. يعد التنقل الذاتي للكراسي المتحركة داخل بيئة ما، أو التحكم القائم على السلوك في أذرع جراحة العظام أو تعلم تفضيلات المستخدم من واجهة سهلة الاستخدام بعض الأمثلة على هذا المجال الجديد. في هذه الورقة، يتم تنفيذ خوارزمية التعريب والتعيين المتزامن (SLAM) للسماح بالتعلم البيئي بواسطة روبوت متنقل بينما يتم التحكم في التنقل بواسطة إشارات تخطيط كهربية العضل. النظام بأكمله مستقل جزئيًا ويعتمد جزئيًا على قرار المستخدم (شبه مستقل). إن التعلم البيئي الذي تنفذه خوارزمية SLAM وردود الفعل القائمة على السلوك منخفضة المستوى للروبوت المحمول هي مهام روبوتية مستقلة، في حين أن التنقل بين الروبوتات المتنقلة داخل بيئة ما يقوده واجهة بين العضلات والحاسوب (MCI). في هذه الورقة، يتم تنفيذ خوارزمية SLAM المتسلسلة المستندة إلى ميزة مرشح كالمان الموسع (EKF). تتوافق الميزات مع الخطوط والزوايا - المقعرة والمحدبة - للبيئة. من بنية SLAM، يتم اشتقاق خريطة مترية عالمية للبيئة. يمكن تكييف الإشارات الكهرومغناطيسية التي تحكم حركات الروبوت مع إعاقات المريض. لأغراض التنقل بين الروبوتات المتنقلة، تم الحصول على خمسة أوامر من MCI: انعطف إلى اليسار، ثم انعطف إلى اليمين، ثم توقف، ثم ابدأ، ثم اخرج. تم تنفيذ وحدة تحكم حركية للتحكم في الروبوت المحمول. كما تم تنفيذ استراتيجية سلوكية منخفضة المستوى لتجنب اصطدام الروبوت بالبيئة والعوامل المتحركة. تم اختبار النظام بأكمله على مجموعة من سبعة متطوعين: ثلاثة من كبار السن، واثنان من مبتوري الأطراف تحت المرفق، واثنان من المرضى الصغار ذوي الأطراف الطبيعية. تم إجراء التجارب في بيئة ديناميكية منخفضة مغلقة. استغرق المشاركون في المتوسط 35 دقيقة للتنقل في البيئة وتعلم كيفية استخدام MCI. أظهرت نتائج SLAM إعادة بناء متسقة للبيئة. تم تخزين الخريطة التي تم الحصول عليها داخل واجهة العضلات والكمبيوتر. أظهر دمج خوارزمية معالجة عالية المتطلبات (SLAM) مع واجهة التحكم بالوسائط والتواصل بينهما في الوقت الفعلي أنه متسق وناجح. ستسمح الخريطة المترية التي تم إنشاؤها بواسطة الروبوت المحمول بالتنقل المستقل المحتمل في المستقبل دون التحكم المباشر في المستخدم، الذي يمكن إبعاد وظيفته لاختيار وجهات الروبوت. أيضًا، يشترك الروبوت المحمول في نفس النموذج الحركي للكرسي المتحرك. يمكن استغلال هذه الميزة للملاحة الذاتية على الكراسي المتحركة.Translated Description (French)
La combinaison d'outils robotiques avec la technologie d'assistance détermine un domaine d'applications et d'avantages légèrement exploré pour les personnes handicapées ou âgées dans leurs tâches quotidiennes. La navigation autonome motorisée en fauteuil roulant dans un environnement, le contrôle basé sur le comportement des bras orthopédiques ou l'apprentissage des préférences de l'utilisateur à partir d'une interface conviviale sont quelques exemples de ce nouveau domaine. Dans cet article, un algorithme de localisation et de cartographie simultanées (SLAM) est mis en œuvre pour permettre l'apprentissage environnemental par un robot mobile alors que sa navigation est régie par des signaux électromyographiques. L'ensemble du système est partiellement autonome et partiellement dépendant de la décision de l'utilisateur (semi-autonome). L'apprentissage environnemental exécuté par l'algorithme SLAM et les réactions comportementales de bas niveau du robot mobile sont des tâches autonomes robotiques, tandis que la navigation du robot mobile à l'intérieur d'un environnement est commandée par une interface muscle-ordinateur (MCI). Dans cet article, un algorithme SLAM séquentiel basé sur les fonctionnalités du filtre de Kalman étendu (EKF) est mis en œuvre. Les caractéristiques correspondent à des lignes et des coins -concaves et convexes- de l'environnement. À partir de l'architecture SLAM, une carte métrique globale de l'environnement est dérivée. Les signaux électromyographiques qui commandent les mouvements du robot peuvent être adaptés aux handicaps du patient. À des fins de navigation robotique mobile, cinq commandes ont été obtenues à partir du MCI : tourner à gauche, tourner à droite, arrêter, démarrer et quitter. Un contrôleur cinématique pour contrôler le robot mobile a été mis en œuvre. Une stratégie comportementale de bas niveau a également été mise en œuvre pour éviter les collisions du robot avec l'environnement et les agents en mouvement. L'ensemble du système a été testé sur une population de sept volontaires : trois personnes âgées, deux amputés sous le coude et deux jeunes patients normalement limbés. Les expériences ont été réalisées dans un environnement fermé à faible dynamique. Les sujets ont mis en moyenne 35 minutes à naviguer dans l'environnement et à apprendre à utiliser le MCI. Les résultats du SLAM ont montré une reconstruction cohérente de l'environnement. La carte obtenue a été stockée à l'intérieur de l'interface muscle-ordinateur. L'intégration d'un algorithme de traitement très exigeant (SLAM) avec un MCI et la communication entre les deux en temps réel se sont révélées cohérentes et réussies. La carte métrique générée par le robot mobile permettrait une éventuelle navigation autonome future sans contrôle direct de l'utilisateur, dont la fonction pourrait être reléguée au choix des destinations du robot. En outre, le robot mobile partage le même modèle cinématique d'un fauteuil roulant motorisé. Cet avantage peut être exploité pour la navigation autonome en fauteuil roulant.Translated Description (Spanish)
La combinación de herramientas robóticas con tecnología de asistencia determina un área ligeramente explorada de aplicaciones y ventajas para la discapacidad o las personas mayores en sus tareas diarias. La navegación autónoma motorizada en silla de ruedas dentro de un entorno, el control basado en el comportamiento de los brazos ortopédicos o el aprendizaje de las preferencias del usuario desde una interfaz amigable son algunos ejemplos de este nuevo campo. En este trabajo, se implementa un algoritmo de Localización y Mapeo Simultáneo (SLAM) para permitir el aprendizaje ambiental por parte de un robot móvil mientras su navegación se rige por señales electromiográficas. Todo el sistema es en parte autónomo y en parte dependiente de la decisión del usuario (semiautónomo). El aprendizaje ambiental ejecutado por el algoritmo SLAM y las reacciones basadas en el comportamiento de bajo nivel del robot móvil son tareas autónomas robóticas, mientras que la navegación del robot móvil dentro de un entorno está comandada por una Interfaz Músculo-Ordenador (MCI). En este documento, se implementa un algoritmo SLAM secuencial basado en características del filtro Kalman extendido (EKF). Las características corresponden a líneas y esquinas -cóncavas y convexas- del entorno. A partir de la arquitectura SLAM, se deriva un mapa métrico global del entorno. Las señales electromiográficas que controlan los movimientos del robot se pueden adaptar a las discapacidades del paciente. Para fines de navegación del robot móvil, se obtuvieron cinco comandos del MCI: girar a la izquierda, girar a la derecha, detener, iniciar y salir. Se implementó un controlador cinemático para controlar el robot móvil. También se implementó una estrategia de comportamiento de bajo nivel para evitar las colisiones del robot con el entorno y los agentes en movimiento. Todo el sistema se probó en una población de siete voluntarios: tres ancianos, dos amputados por debajo del codo y dos pacientes jóvenes con extremidades normales. Los experimentos se realizaron en un entorno cerrado de baja dinámica. Los sujetos tardaron una media de 35 minutos en navegar por el entorno y aprender a utilizar el MCI. Los resultados del SLAM han mostrado una reconstrucción consistente del medio ambiente. El mapa obtenido se almacenó dentro de la interfaz músculo-ordenador. La integración de un algoritmo de procesamiento altamente exigente (SLAM) con un MCI y la comunicación entre ambos en tiempo real han demostrado ser consistentes y exitosas. El mapa métrico generado por el robot móvil permitiría una posible navegación autónoma futura sin control directo del usuario, cuya función podría ser relegada a elegir destinos del robot. Además, el robot móvil comparte el mismo modelo cinemático de una silla de ruedas motorizada. Esta ventaja se puede aprovechar para la navegación autónoma en silla de ruedas.Files
1743-0003-7-10.pdf
Files
(2.7 MB)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:628bd466de791804341a9039226b3f49
|
2.7 MB | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- خوارزمية SLAM المطبقة على مساعدة الروبوتات للتنقل في بيئات غير معروفة
- Translated title (French)
- Algorithme SLAM appliqué à l'assistance robotique à la navigation dans des environnements inconnus
- Translated title (Spanish)
- Algoritmo SLAM aplicado a la asistencia robótica para la navegación en entornos desconocidos
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W2098122892
- DOI
- 10.1186/1743-0003-7-10
References
- https://openalex.org/W1644054796
- https://openalex.org/W1862321383
- https://openalex.org/W1988970642
- https://openalex.org/W2021148355
- https://openalex.org/W2028085177
- https://openalex.org/W2045758229
- https://openalex.org/W2129071302
- https://openalex.org/W2146881125
- https://openalex.org/W2168210109
- https://openalex.org/W2170613067
- https://openalex.org/W2177031017
- https://openalex.org/W4242470988