Flag Counter
AKILLI SİSTEMLER VE UYGULAMALARI DERGİSİ
JOURNAL OF INTELLIGENT SYSTEMS WITH APPLICATIONS
J. Intell. Syst. Appl.
E-ISSN: 2667-6893
Creative Commons License This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Autonomous Navigation Algorithm for RoboCup RRL Maneuvering 2 Field

RoboCup RRL Manevra 2 Alanı için Otonom Gezinim Algoritması

How to cite: Dilaver MB, Çakmak F, Uslu E, Altuntaş N, Amasyalı MF, Yavuz S. Autonomous navigation algorithm for robocup rrl maneuvering 2 field. Akıllı Sistemler ve Uygulamaları Dergisi (Journal of Intelligent Systems with Applications) 2019; 2(1): 46-49. DOI: 10.54856/jiswa.201905060

Full Text: PDF, in Turkish.

Total number of downloads: 720

Title: Autonomous Navigation Algorithm for RoboCup RRL Maneuvering 2 Field

Abstract: The goal of this project is to develop a robot platform which can autonomously accomplish the track named Maneuvering 2 of the Real Rescue Robot League of one of the most important robotics contest of the world, RoboCup. The mentioned track is made for ground robots. Robots that compete in this track should move on rays which have a contact area that has 5 cm width with their wheels and tracks. Robots may fall when they slide left or right for 5 cm. Because of competition rules, this situation causes competitors to go to the starting point and lose the score that they've earned in this ?eld until that time. Competitors may use the color difference between rays and grounds. The robot platform which is used in this study, is built on ROS framework. Movement commands are produced using the images that are taken by multiple cameras which are on the robot. OpenCV library is used to process these images. In addition to images that are taken by camera, IMU is used in the middle platform where the pass between two rays is made. The software components that generated as a result of this study can be used in a ROS installed robot platform, which had the similar sensors on it, without making any extra development.

Keywords: RoboCup RRL; ROS; Maneuvering 2; autonomous robot; image processing


Başlık: RoboCup RRL Manevra 2 Alanı için Otonom Gezinim Algoritması

Özet: Bu çalışmanın amacı, dünyanın en önemli robotik yarışmalarından biri olan RoboCup yarışmasının Real Rescue Robot Ligi'nin MAN (Maneuvering) 2 adlı parkurunu otonom olarak tamamlayabilecek bir robot platformunun geliştirilmesidir. Sözü edilen parkur yer robotları içindir. Bu parkurda yarışan robotlar tekerlerinin ve paletlerinin genişliği sadece 5 cm'lik temas alanına sahip olduğu bir ray üzerinde gitmelidirler. Robotlar, ray üzerinde 5 cm sağa veya sola kaydığında raydan düşebilmektedir. Bu durum yarışma kuralları gereği robotların alanın başlangıç noktasına gitmelerine ve o zamana kadar bu alanda kazandıkları puanı kaybetmelerine sebep olmaktadır. Yarışmacılar rayların zeminden farklı renkte olmasından faydalanabilmektedir. Bu çalışmada kullanılan robot platformu, ROS (Robot Operating System) çatısı üzerine kurulmuştur. Robot üzerinde bulunan birden fazla kameradan alınan görüntüler kullanılarak hareket komutları üretilmektedir. Bu görüntülerin işlenebilmesi için OpenCV (Open Computer Vision) kütüphanesinden faydalanılmıştır. Bir raydan diğerine geçişin yapıldığı orta platformda ise kameradan alınan görüntülere ek olarak atalet duyargası (IMU - Inertial Measurement Unit) kullanılmıştır. Çalışma sonucunda ortaya çıkan yazılım elemanları benzer duyargaları barındıran ROS kurulu bir robot platformu üzerinde herhangi bir ekstra geliştirmeye gerek olmadan kullanılabilmektedir.

Anahtar kelimeler: RoboCup RRL; ROS; Manevra 2; Otonom Robot; Görüntü İşleme


Bibliography:
  • Tas MO, Yayan U, Yavuz HS, Yazici A. Reliability based task allocation analysis for multi-robot systems by using fuzzy logic. Journal of Intelligent Systems with Applications 2018; 1(1): 8-12.
  • Yasar A, Uslu E, Cakmak F, Altuntas N, Amasyali MF, Yavuz S. Autonomous mobile robot navigation in structured rough terrain. Journal of Intelligent Systems with Applications 2018; 1(1): 67-74.
  • Kutlu Y, Alanoglu Z, Gokcen A, Yeniad M. Raspberry Pi based intelligent robot that recognizes and places puzzle objects. Journal of Intelligent Systems with Applications 2019; 2(1): 85-89.