The recent adoption of the Robot Operating System (ROS) as a software standard in robotics has contributed to novel solutions for several problems on the area. One such problem is known as Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) with autonomous navigation, for which a number of algorithms from different classes are available as ROS packages ready to be used on any compatible robot. Many anticipated applications of autonomous mobile robots require for them to navigate in diverse complex environments without support from exterior infrastructures. To perform this on-board navigation, the robot must make use of the available sensor technologies and fuse the most reliable data respective to the present environment in an adaptive manner and optimize the algorithm parameters prior to the actual implementation to reduce the workaround time. This paper will review recent efforts to develop onboard navigation systems which can seamlessly transition between outdoor and indoor environments and different terrains seamlessly using Gazebo simulator with ROS integration. The methodologies surveyed include SLAM, Odometry and Localisation. An overview of the state-of-the-art is provided with a focus on approaches which are adaptive to dynamic sensor uncertainty, dynamic objects and dynamic scenes. The experiences reported on this work should provide insight for roboticists seeking an Autonomous SLAM solution for indoor applications.


翻译:最近采用机器人操作系统(ROS)作为机器人软件标准的做法,有助于为该地区若干问题找到新的解决办法,其中一个问题是自主导航的同声带本地化和绘图(SLAM),不同类别的算法可用作ROS包,可以对任何兼容的机器人使用。自动移动机器人的许多预期应用要求他们在没有外部基础设施支持的情况下在不同复杂环境中航行。进行这种机载导航,机器人必须利用现有的传感器技术,并以适应的方式将最可靠的数据与当前环境结合,并在实际实施之前优化算法参数,以减少工作周期的间隔。这份文件将审查最近为开发机载导航系统所作的努力,这些系统可以在户外和室内环境以及不同地形之间无缝地转换,同时使用加泽博模拟器和ROS集成。所调查的方法包括SLM、Odo度测量和本地化。对最新技术的概述侧重于适应动态传感器不确定性、动态物体和动态场景前的各种方法。该文件将审查最近为寻求这一机器人解决方案而采用的自主工作经验。

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