Otonom Araçlarda Navigasyon İçin Düşük Maliyetli, Taşınabilir ve 360 Görüş Alanına Sahip Yeni Bir 3B LIDAR Sisteminin Geliştirilmesi


Creative Commons License

KAĞIZMAN A. , ALTUĞ E.

Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, cilt.23, ss.759-769, 2019 (Diğer Kurumların Hakemli Dergileri)

  • Cilt numarası: 23 Konu: 3
  • Basım Tarihi: 2019
  • Doi Numarası: 10.19113/sdufenbed.527888
  • Dergi Adı: Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi
  • Sayfa Sayıları: ss.759-769

Özet

Son yıllarda otonom araçlar üzerinde yapılan çalışmalar gittikçe artmaktadır ve özellikle engel tespiti, haritalama, rota planlama, navigasyon gibi birçok alanda yoğun çalışmalar yapılmaktadır. Bu çalışmada ise aracın otonomluğuna ciddi katkı sağlayan yüksek maliyetli ve büyük boyutlu 3B LIDAR’lar yerine standart 2B lazer tarayıcı kullanılarak çok daha düşük maliyetli, portatif ve 360 derece görüş alanına sahip yeni bir 3B LIDAR sisteminin geliştirilmesi amaçlanmıştır. Bu sistemin elde edilmesi temel olarak 2B lazer tarayıcının belli bir eksen etrafında dönmesine ve bu lazer tarayıcı tarafından yayınlanan mesafe verilerinin 3B Kartezyen nokta kümesi olarak adlandırılan nokta bulutu verilerine dönüştürülmesine dayanır. 3B LIDAR sistemi bir bütün olarak incelendiğinde istenen verimde çalışabilmesi için içerdiği bileşenlerin koordineli olarak çalışması gerekir. Bu nedenle bu yazılım ve donanım haberleşmesini yönetmek için bilgisayar tarafından kontrol edilebilen bir yazılım platformu olan ROS (Robot İşletim Sistemi) kullanılmıştır. Ayrıca, sisteme hareket özelliği kazandırmak için bir mobil araç tasarlandı ve LIDAR sisteminin bu mobil araca entegre edilmesiyle yeni sistem navigasyon işlemine hazır hale getirildi. Navigasyon için aracı bir noktadan diğerine otonom olarak hareket ettirmek ve hareket esnasında meydana gelebilecek tüm engellerden kaçınmak için Gezinme Yığını olarak adlandırılan bir dizi algoritma ve ROS düğümleri kullanıldı. Yapılan deneyler, geliştirilen 3B LIDAR sisteminin otonom araçlarda tüm yönlü olarak nesne tespiti için ekonomik ve etkili bir çözüm olduğunu göstermektedir. Yapılan navigasyon testleri de geliştirilen sistemin kapalı ortamlarda engel tespiti ve engelden kaçınma gibi görevlerin yerine getirilmesinde başarılı olduğunu göstermektedir.

In recent years, studies on autonomous vehicles have been progressively increasing and especially, intensive works have been carried out in many areas like obstacle detection, mapping, localization, path planning, navigation, and obstacle avoidance. In this study, it was aimed to develop a new 3D LIDAR system with much lower cost, portable and 360-degree field of view by using standard 2D laser scanner instead of high-costing and large dimension 3D LIDARs which contribute seriously to the autonomy of the vehicle. The acquisition of a new 3D LIDAR system is mainly based on the rotation of the 2D laser scanner about certain axis and the conversion of the distance data published by this laser scanner into point cloud data, which is called as the 3D Cartesian point cluster. When the 3D LIDAR system is examined as a whole, it needs to communicate in coordinately the components it contains in order to operate at the desired efficiency. Therefore, in order to manage this software and hardware communication, ROS (Robot Operating System), which is a software platform that can be controlled by the computer, was used. In addition, a mobile vehicle was designed to be gained motion feature to the system. The 3D LIDAR platform was integrated into the designed mobile vehicle and the new system was made ready for navigation. For navigation, a number of algorithm and ROS nodes, called Navigation Stack, were used to autonomously move the vehicle from one point to another and avoid all obstacles that may occur during movement. Experiments show that the developed 3D LIDAR system provides an economical and effective solution for all directional object detection in autonomous vehicles. The navigation tests also show that the developed system is successful in performing tasks such as obstacle detection and obstacle avoidance in indoor environments.