Mapeamento 3D e localização de robôs móveis utilizando sensor LiDAR - Carvalho, Marcelo Espinheira Cravo de (2024)
Nos últimos anos é crescente o desenvolvimento de algoritmos de localização e mapeamento simultâneo (SLAM) utilizando dados de sensores LiDAR (Light Detection Ranging). Os sensores LiDAR possuem a capacidade de realizar varredura 3D em 360° de ambientes, com tempo de aquisição e consumo de energia relativamente baixos, o que possibilita a sua utilização em sistemas embarcados. O objetivo desta pesquisa é estudar e implementar técnicas SLAM utilizando dados de sensores LiDAR, para obtenção do mapeamento e localização em ambientes internos (indoor) para tarefas de navegação com robôs móveis. Neste contexto foram implementadas as técnicas LeGO-LOAM, A-LOAM e F-LOAM, objetivando analisar a influência do volume de referenciais estáticos geométricas na qualidade do mapeamento e precisão da localização instantânea. As estratégias LOAM realizam a captura de features geométricas a partir da classificação dos pontos da nuvem capturada pelo sensor LiDAR, e posteriormente identifica correspondência entre varreduras consecutivas para obter a estimativa de localização. Para análise de desempenho das técnicas foram testadas em simulação e em ambiente real. O simulador utilizado foi o Gazebo, o robô móvel Husky, o sensor LiDAR Velodyne VLP-16, com varreduras realizadas nos seguintes ambientes: em um corredor reto fechado com janelas, corredor reto fechado sem janela, corredor quadrado fechado e em um modelo 3D do LaR - Laboratório de Robótica do DEEC/UFBA. Os experimentos reais foram conduzidos no LaR, utilizando o robô móvel Husky, o sensor LiDAR Velodyne VLP-16 e o sistema de captura de movimento 3D Optitrack. Os experimentos confirmaram a eficiência dos algoritmos LiDAR SLAM para localização e mapeamento de robôs móveis, com melhor desempenho em ambientes com muitos referenciais estáticos. Em cenários mais simples, os resultados também foram satisfatórios, exceto pelo algoritmo LeGO-LOAM, que apresentou maior erro no eixo x em corredores retos sem janelas devido à falta de referenciais. O algoritmo LeGO-LOAM se destacou nos mapas gerados, exibindo maior detalhamento das estruturas e objetos presentes no ambiente. Apesar de uma tendência a apresentar erros mais significativos em curvas, os algoritmos LiDAR SLAM avaliados demonstraram eficiência na correção das estimativas em trechos retos, evidenciando uma baixa suscetibilidade a erros acumulados. Esses resultados reforçam o potencial dessas técnicas como soluções confiáveis para mapeamento preciso e localização em ambientes complexos.