Öz
Tekstil sektöründe endüstriyel fabrikalardaki ürün yerden yükseltilmiş kutu içinde taşınır. Maksimum 300 kg ağırlıkta olan bu kutuların, fabrika ortamında otonom bir şekilde taşınması için yükü üzerine alacak şekilde tasarlanmış bir robot mekaniğine ihtiyaç vardır. Tekstil sektörü için tasarlanan endüstriyel mobil robotlarda hedefe hassas yaklaşım yapılmadan önce hedefe minimum hata ile yaklaşma önemli bir konudur. Yaklaşma hataları sebepleri fiziksel ve/veya yazılımsal olabilir. Bu çalışma, tekstil sektöründe bitmiş ürün ve malzemeleri fabrika ortamında taşımak için kullanılacak doğal navigasyon ile yönlendirilen diferansiyel sürüş tipli AMR’nin (Otonom Mobil Araç) geliştirmeye ve robotun hedefe yaklaşma hatalarının tespitine yönelik metodu içeririr. Yaklaşma hata miktarı sebeplerini, simülasyon ortamında ve gerçek ortamda karşılaştırılarak bulmak için çalışma metodu önermektedir. Bu sebepler arasında, testlerin yapıldığı zeminde gözle görülmeyen farklılıklar, mekanik imalatta meydana gelebilecek hatalar, global ve local planner parametreleri bulunmaktadır. Çalışma, Linux üzerinde ROS (Robot İşletim Sistemi) ile gerçekleştirilmiştir. İlk olarak, Gazebo sanal dünya, gerçek ortam ölçüleri dae formatında alınarak config ve sdf dosyaları ile oluşturulmuştur. ROS kullanılarak, Eş Zamanlı Konum Belirleme ve Haritalama (SLAM) gerçekleştirilmiştir. Safety Laser Scanner sensörü kullanılarak için her iki ortam için harita oluşturulmuştur. Haritalama metodu için , gmapping seçilmiş ve iki ortam için ayrı haritalar oluşturulmuştur.Lokalizasyon için amcl (Adaptive Monte Carlo Localization) kullanılmıştır. Robotun aynı konumdaki hedeflere sonsuz bir döngü içerisinde gitmesi sağlanmıştır. Global ve local planner parametreleri değiştirilerek testler tekrarlanmıştır. Tüm uygulamalar başarıyla gerçekleşmiştir. Hedefe yaklaşma hataları /odom konusuna abone olarak gelmesi gereken nokta ve geldiği nokta arasındaki fark ölçülerek hesaplanmıştır. Her iki dünya için ayrı hesaplamalar yapılarak sonuçlar karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak, simülasyon değerlerinin daha başarılı olduğu tespit edilmiştir. Bu sayede mekanik tasarım üzerinde tahmin edilen hatalar üzerinde durulmuştur. Odometri hesaplamasında kullanılan merkez ile robotun ağırlık merkezinin aynı eksende olmamasından kaynaklandığı tespit edilmiştir.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- Köseoǧlu, M., Çelik, O. M., & Pektaş, Ö. (2017). Design of an autonomous mobile robot based on ROS. IDAP 2017 - International Artificial Intelligence and Data Processing Symposium. https://doi.org/10.1109/IDAP.2017.8090199
- R. Kannan Megalingam, C. Ravi Teja, S. Sreekanth, and A. Raj, “ROS based Autonomous Indoor Navigation Simulation Using SLAM Algorithm,” Int. J. Pure Appl. Math., vol. 118, no. 7, pp. 199–205, 2018.
- Cybulski, B., Wegierska, A., & Granosik, G. (2019). Accuracy comparison of navigation local planners on ROS-based mobile robot. 12th International Workshop on Robot Motion and Control, RoMoCo 2019 - Workshop Proceedings, 104–111. https://doi.org/10.1109/RoMoCo.2019.8787346
- https://www.makyapelektronik.com/blog/encoder-nedir-kullanim-alanlari-nelerdir Ziyaret Tarihi: 16.05.2021
- http://yapbenzet.kocaeli.edu.tr/ros-nedir-robot-operating-system/ Ziyaret Tarihi:20.05.2021
- https://devnot.com/2020/ros-robot-operating-system-nedir Ziyaret Tarihi:20.05.2021
- https://ozguradem.net/turkish/coding/2015/03/10/ros-robot-operation-system-nedir/#:~:text=ROS%20Master%2C,da%20di%C4%9Fer%20keyfi%20verileri%20kaydeder. Ziyaret Tarihi:21.05.2021
- https://raw.githubusercontent.com/osrf/gazebo_tutorials/mas ter/ros_control/Gazebo_ros_transmission.png Ziyaret Tarihi:21.05.2021
Öz
In the textile sector, the product in industrial factories is transported in an elevated box from the ground. A robot mechanic designed to take the load is needed for these boxes, which have a maximum weight of 300 kg, to be transported autonomously in the factory environment. In industrial mobile robots designed for the textile industry, it is important to approach the target with minimum error before making a precise approach to the target. Causes of approach errors can be physical and/or software. This study includes the method for the development of the differential driving type AMR (Autonomous Mobile Robot) guided by natural navigation, which will be used to transport the finished products and materials in the factory environment in the textile industry, and the detection of the approach errors of the robot to the target. It proposes a working method to find the causes of the approximation error amount by comparing them in the simulation environment and the real environment. Among these reasons, there are invisible differences in the ground where the tests are made, errors that may occur in mechanical manufacturing, global and local planner parameters. The study was carried out with ROS (Robot Operating System) on Linux. First, Gazebo virtual world was created with real environment dimensions in dae format with config and sdf files. Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) was performed using ROS. A map was created for both environments using the Safety Laser Scanner sensor. For the mapping method, gmapping was chosen and separate maps were created for the two environments. Amcl (Adaptive Monte Carlo Localization) was used for localization. It is ensured that the robot goes to the targets at the same location in an endless loop. The tests were repeated by changing the global and local planner parameters. All applications have been carried out successfully. Errors in approaching the target were calculated by measuring the difference between the point that should be reached by subscribing to the topic /odom and the point where it came from. Separate calculations were made for both worlds and the results were compared. As a result, it has been determined that the simulation values are more successful. In this way, the estimated errors on the mechanical design are emphasized. It has been determined that the center used in the odometry calculation and the center of gravity of the robot are not on the same axis.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- Köseoǧlu, M., Çelik, O. M., & Pektaş, Ö. (2017). Design of an autonomous mobile robot based on ROS. IDAP 2017 - International Artificial Intelligence and Data Processing Symposium. https://doi.org/10.1109/IDAP.2017.8090199
- R. Kannan Megalingam, C. Ravi Teja, S. Sreekanth, and A. Raj, “ROS based Autonomous Indoor Navigation Simulation Using SLAM Algorithm,” Int. J. Pure Appl. Math., vol. 118, no. 7, pp. 199–205, 2018.
- Cybulski, B., Wegierska, A., & Granosik, G. (2019). Accuracy comparison of navigation local planners on ROS-based mobile robot. 12th International Workshop on Robot Motion and Control, RoMoCo 2019 - Workshop Proceedings, 104–111. https://doi.org/10.1109/RoMoCo.2019.8787346
- https://www.makyapelektronik.com/blog/encoder-nedir-kullanim-alanlari-nelerdir Ziyaret Tarihi: 16.05.2021
- http://yapbenzet.kocaeli.edu.tr/ros-nedir-robot-operating-system/ Ziyaret Tarihi:20.05.2021
- https://devnot.com/2020/ros-robot-operating-system-nedir Ziyaret Tarihi:20.05.2021
- https://ozguradem.net/turkish/coding/2015/03/10/ros-robot-operation-system-nedir/#:~:text=ROS%20Master%2C,da%20di%C4%9Fer%20keyfi%20verileri%20kaydeder. Ziyaret Tarihi:21.05.2021
- https://raw.githubusercontent.com/osrf/gazebo_tutorials/mas ter/ros_control/Gazebo_ros_transmission.png Ziyaret Tarihi:21.05.2021
Ayrıntılar
| Birincil Dil | Türkçe |
|---|---|
| Konular | Mühendislik |
| Bölüm | Makaleler |
| Yazarlar | |
| Yayımlanma Tarihi | 31 Temmuz 2021 |
| Yayımlandığı Sayı | Yıl 2021 Sayı: 26 - Ejosat Özel Sayı 2021 (HORA) |
