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Candidato: Alessandro DionisiRelatore: Prof. Luca Iocchi

Facoltà di Ingegneria

Tesi di Laurea Specialistica in Ingegneria Informatica

““Esplorazione per Robot Mobili Esplorazione per Robot Mobili basata su Dispositivi ZigBee”basata su Dispositivi ZigBee”

20 maggio 200820 maggio 2008

A.A. 2006/2007

Introduzione Esplorazione autonoma L’algoritmo di esplorazione Sperimentazione Analisi della qualità del segnale su dispositivi ZigBeeZigBee Conclusioni e sviluppi futuri

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Esplorazione per Robot Mobili basata su Dispositivi ZigBeeAlessandro Dionisi

Sommario


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Robotica mobile Ambiente domestico Operazioni di soccorso Sorveglianza Esplorazioni in condizioni estreme

Wireless Sensor Network (WSN) Transceiver + microcontrollore + batteria Basso costo, autorganizzazione Monitoraggio, telemedicina, domotica

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Localizzazione dei nodi? [MFA07]

Ambito di interesse

Selezionare una piattaforma hardware/software per WSN

Sperimentazione sulla piattaforma scelta Integrazione di sistemi di robotica mobile con le Integrazione di sistemi di robotica mobile con le

potenzialità offerte dalle WSN, mediante potenzialità offerte dalle WSN, mediante un'applicazione di supporto alla un'applicazione di supporto alla localizzazionelocalizzazione

Test del sistema realizzato in simulazione e in ambiente reale

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Obiettivi della tesi


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Il robot sceglie autonomamente le aree da esplorare, incrementando la conoscenza del mondo Costruzione di mappe (Mapping) Ricerca di zone di interesse (Ricerca di zone di interesse (SearchSearch))

“Per massimizzare la conoscenza del mondo, spostati al confine tra spazio noto e inesplorato” [Yam98] Esplorazione basata sul concetto di frontiera

Trovate mediante laser scanner o sonar In molti approcci la ricerca è cieca

Scelta casuale o greedy della frontiera [Yam98, MTK, SB03 ,BMF+00]

Esplorazione autonoma

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Tale informazione è rappresentata dal Link Quality Link Quality Indicator (LQI)Indicator (LQI), un valore riportato in ogni pacchetto dello standard per reti di sensori ZigBee

Assume valori tra 0 e 255, fornendo un’indicazione della qualità del collegamento tra trasmettitore e ricevitore

Idea: Idea: sfruttare le informazioni provenienti dai dispositivi della WSN, per guidare l’esplorazione autonoma in aree sconosciute

Il contributo della WSN

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Il dispositivo ZigBee può avere due funzioni principali: Può segnalare punti di interesse per l’esplorazione dell’ambiente

Trasmette periodicamente un messaggio di tipo beacon A bordo del robot, ha la funzione di un “sensore di prossimità”

E’ in grado ricevere i beacon ed estrarre il LQI per ogni messaggio

Ruoli dei dispositivi


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A partire dalle considerazioni fatte, è stato realizzato un algoritmo euristico, che si basa sul LQI per la scelta della frontiera ad ogni passo

Esso utilizza moduli software di esplorazione autonoma, realizzati per il framework SPQR-RDK

Descrizione dell’algoritmo (1/2)

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L’ambiente viene discretizzato in celle. Nella celle dove transita il robot, viene salvato il valore del LQI

Viene assegnato un punteggio (scorescore) ad ogni frontiera disponibile Lo score è calcolato considerando:

1) Un intervallo di valori LQI, a distanza minDist + ∆2) La distanza euclidea dalla frontiera Controllo tra lunghezza del

path e distanza euclidea.

Se esso fallisce la frontiera viene scartata e si passa alla seconda con score più alto

Score:F1=167.36F2=137.08

Descrizione dell’algoritmo (2/2)


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Dipartimento di Informatica e Sistemistica – Primo piano

Ambiente di simulazionePlayer/Stage

Esempio in simulazione (1/3)

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Percorso di esplorazione effettuato dal robot


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Esempio in ambiente reale

Tempo impiegato per la ricerca: 8’30’’ Tempo impiegato conoscendo già l’obiettivo: 3’27’’


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Dopo un’attenta fase di studio presso è stato deciso l’impiego dello standard per WSN ZigBeeZigBee Bassi costi e ottima autonomia energetica Possibilità di creare reti mesh (routing)

Specifiche Basato sullo standard IEEE 802.15.4 Banda ISM - 2.4 GHz Potenza massima 0 dBm (1 mW) Bassi data rate (≈ 250 kbps) Range trasmissivi: 30 m (Indoor), 120 m (Line-of-Sight)

Lo standard ZigBee

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Basata sul SiP MC13213 di Freescale

Diagramma di radiazione uniforme

[Sem06]

F-Antenna

Piattaforma hardware

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Secondo l’equazione di Friis per la propagazione:

Conoscendo la potenza del segnale ricevuto potenza del segnale ricevuto è possibile stimare la distanza tra trasmettitore e ricevitore Informazione facilmente ricavabile in ogni dispositivo

Nei dispositivi utilizzati corrisponde con il LQI Dato rumoroso, a causa di fenomeni fisici come attenuazione

e multipath In ambienti indoor è difficile correlare direttamente la

potenza ricevuta alla distanza

Cosa rappresenta il LQI?

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Nodi disposti in visibilità a 50 cm dal suolo e a distanze tra 1 e 20 m, inviando 50 pacchetti per ogni posizione

Osservazioni:1.Si ritrovano i risultati visti nella teoria2.All’aumentare della distanza, aumenta la varianza3.Strano comportamento intorno ai 4 m, dovuto a non linearità nel circuito Rx

Ambiente outdoor

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Stessa configurazione rispetto al caso outdoor, campionando in modo abbastanza regolare l’ambiente (un’abitazione)

Osservazioni:1.Il LQI è difficilmente correlabile alla distanza2.Presenza di rilevazioni anomale3.I valori riportati possono comunque dare una indicazione qualitativa di quanto si è prossimi alla sorgente del segnale

TxRx

Ambiente indoor (1/2)

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Test effettuati con lo scopo di verificare l’andamento del LQI in condizioni dinamiche, posizionando il nodo Rx su un robot mobile

Tx

Rx

Ambiente indoor (2/2)


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Con l’approccio presentato la scelta delle frontiere di esplorazione non si basa su strategie greedy [Yam98,MTK,SB03,BMF+00]

La ricerca cieca diventa informata

E’ possibile ridurre notevolmente lo spazio di ricerca Diminuzione dei tempi necessari per trovare l’obiettivo Aumento dell’autonomia energetica del robot

Sperimentazione dell’algoritmo in ambienti indoor semistrutturati, sia in simulazione (piattaforma Player/Stage) che in ambiente reale (robot del SIED “Rotolotto”)

Risultati ottenuti (1/2)

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L’approccio può essere impiegato in diversi scenari: Search & Rescue [BCC+04]

I dispositivi ZigBee possono segnalare feriti, punti di raccolta, altri robot Deployment di reti ad-hoc [HMS02]

In questo caso occorre cercare le zone con LQI più basso Permette il controllo e monitoraggio di operatori esterni Consente di mantenere le comunicazioni tra gruppi di robot distanti

Rendezvous [DR97] Diversi robot cercano di raggiungere un landmark, indicato da un nodo

Sorveglianza [HBB+00] I nodi possono individuare il luogo dove l’allarme si è verificato Non è necessario mantenere traccia (ad es. su una mappa) delle

zone da sorvegliare

Risultati ottenuti (2/2)

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Possibili miglioramenti all’algoritmo di esplorazione Raffinare l’euristica per il calcolo degli score Interrompere in anticipo la navigazione del robot verso la

frontiera, se il LQI decresce eccessivamente L’algoritmo implementato risolve un problema base

Considerare informazioni topologiche sull’ambiente Estensione a scenari multi-robot

Esplorazione coordinata

Sviluppi futuri

[MFA07] Guoqiang Mao, Bars Fidan and Brian D. O. Anderson. Wireless Sensor Network Localization Techniques. Computer Networks, 51(10):2529-2553, 2007.

[Yam97] Brian Yamauchi. A Frontier-Based Approach for Autonomous Exploration. In Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation, 1997.

[BMF+00] W. Burgard, M. Moors, D. Fox, R. Simmons, and S. Thrun. Collaborative Multi-Robot Exploration. In Proceedings of IEEE International Conference on Robotics and Automation, 2000.

[SB03] C. Stachniss and W. Burgard. Exploring Unknown Environments with Mobile Robots using Coverage Maps. In Proceedings of the International Conference on Articial Intelligence, 2003.

[MTK] Apurva Mudgal, Craig Tovey, and Sven Koenig. Analysis of Greedy Robot-Navigation Methods. [Sem06] Freescale Semiconductors. Compact Integrated Antennas Designs and Applications for the MC1319x, MC1320x, and

MC1321x, 2006. http://www.freescale.com. [Rap01] Theodore Rappaport. Wireless Communications: Principles and Practice. Prentice Hall, 2001. [DR97] Gregory Dudek and Nicholas Roy. Multi-Robot Rendezvous in Unknown Environments. In Proceedings of International

Conference on Articial Intelligence, 1997. [BCC+04] S. Bahadori, D. Calisi, A. Censi, A. Farinelli, G. Grisetti, L. Iocchi, and D. Nardi. Intelligent Systems for Search and Rescue. In

Proceedings of Intelligent Robots and Systems Workshop Urban search and rescue: from Robocup to real world applications, 2004. [HBB+00] D. Hougen, S. Benjaafar, J. Bonney, J. Budenske, M. Dvorak, M. Gini, H. French, D. Krantz, P. Li, F. Malver, B. Nelson, N.

Papanikolopoulos, P. Rybski, S. Stoeter, R. Voyles, and K. Yesin. A Miniature Robotic System for Reconnaissance and Surveillance. In Proceedings of IEEE International Conference on Robotics and Automation, 2000.

[HMS02] Andrew Howard, Maja J. Mataric, and Gaurav S. Sukhatme. An Incremental Self- Deployment Algorithm for Mobile Sensor Networks. In Autonomous Robots, special issue on Intelligent Embedded Systems, 2002.

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Bibliografia