Localisation and mapping in smoke filled environments : A study of robot perception in harsh conditionsusing practical experiments

Abstract: Det här examensarbetet är utfört i samarbete med Realisator Robotics, vilka förtillfället utvecklar en robot, FUMO, som ska hjälpa till vid brandbekämpning. Målet med examensarbetet är att implementera autonom navigering från en punkt till en annan samt SLAM (Simultaneous Localisation and Mapping, simultan lokaliseringoch kartläggning) funktionalitet. Dessa funktioners färmåga att hantera rök ska även testas. Efter en inledande litteraturstudie på olika sätt att lösa en robots perception i rök så blev det bestämt att använda en så kallad ”multi-echo LIDAR” som huvudsensor. Alla implementationer är gjorda i robotoperativsystemet ROS och öppenkällkod har använts för vissa funktioner. De första testerna av systemet gjordes i en simulerad miljö. I den så approximerades röken utav Gaussiskt brus. Det blev dock senare fastställt att detta inte lyckas representera alla effekter utav riktig rök. De delar dock vissa beteenden. De slutgiltiga testerna utfördes i en testanläggning för rökdykare, där algoritmerna testades i olika nivåer av rök. Dessa tester visade att multi-echo LIDAR:n klarade av att se igenom lätt till mediumtjock rök, det vill säga rök som kan ses igenom upp till ett par meter med blotta ögat. SLAMalgoritmen kunde i dessa fall generera användbara kartor. När det kontinuerligt lades till ny rök till testområdet så blev kartorna fragmenterade och oläsliga. Den autonoma navigeringen testades inte i rök på grund av säkerhetsrisker. Däremot så testades lokaliseringen som den bygger på genom att manuellt köra roboten genom röken. Resultaten från detta tyder på att det är möjligt att använda den autonoma navigeringen under rökfyllda förhållanden.