prikaz prve stranice dokumenta Proširenje MultiAGV paketa za upravljanje autonomnim vozilima funkcionalnošću zaobilaženja nepoznatih prepreka
No public access
master's thesis
Proširenje MultiAGV paketa za upravljanje autonomnim vozilima funkcionalnošću zaobilaženja nepoznatih prepreka
Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2017. urn:nbn:hr:168:083903
Čelan, Vatroslav
University of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing

Institutional repository: FER Repository

Cite this document

Čelan, V. (2017). Proširenje MultiAGV paketa za upravljanje autonomnim vozilima funkcionalnošću zaobilaženja nepoznatih prepreka (Master's thesis). Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:083903

Čelan, Vatroslav. "Proširenje MultiAGV paketa za upravljanje autonomnim vozilima funkcionalnošću zaobilaženja nepoznatih prepreka." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2017. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:083903

Čelan, Vatroslav. "Proširenje MultiAGV paketa za upravljanje autonomnim vozilima funkcionalnošću zaobilaženja nepoznatih prepreka." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2017. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:083903

Čelan, V. (2017). 'Proširenje MultiAGV paketa za upravljanje autonomnim vozilima funkcionalnošću zaobilaženja nepoznatih prepreka', Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, accessed 16 February 2025, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:083903

Čelan V. Proširenje MultiAGV paketa za upravljanje autonomnim vozilima funkcionalnošću zaobilaženja nepoznatih prepreka [Master's thesis]. Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing; 2017 [cited 2025 February 16] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:083903

V. Čelan, "Proširenje MultiAGV paketa za upravljanje autonomnim vozilima funkcionalnošću zaobilaženja nepoznatih prepreka", Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, Zagreb, 2017. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:083903

Metadata
TitleProširenje MultiAGV paketa za upravljanje autonomnim vozilima funkcionalnošću zaobilaženja nepoznatih prepreka
Title (english)Implementation of Obstacle Avoidance in MultiAGV Package for Autonomous Vehicle Control
AuthorVatroslav Čelan
MentorStjepan Bogdan (mentor)
Committee memberStjepan Bogdan (predsjednik povjerenstva)
Committee memberZdenko Kovačić (član povjerenstva)
Committee memberMatko Orsag (član povjerenstva)
GranterUniversity of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing
Zagreb
Defense date and country2017-07-18, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		TECHNICAL SCIENCES
Electrical Engineering
Abstract
MultiAGV paket Robotskog operacijskog sustava (ROS) za upravljanje autonomnim vozilima proširen je analizom i klasifikacijom prepreka. Definirane su dvije vrste prepreka: statičke i dinamičke. Klasifikacija se vrši na temelju različtih faktora i kao rezultat daje procjenu tipa prepreke i ocjenu pouzdanosti u klasifikaciju. Dinamičkim preprekama omogućena je analiza gibanja i brzina. Nadalje, funkcionalnost sustava proširena je na izbjegavanje statičkih prepreka. Uzevši u obzir isplaniranu putanju, dimenzije robota i laserska očitanja vrši se provjera dolazi li do sudara sa preprekom. U slučaju predviđenog sudara traži se planiranje nove putanje gdje se u obzir uzima originalna karta prostora i trenutna laserska očitanja, što rezultira novoisplaniranom putanjom koja zaobilazi statičku prepreku. Simulacija sustava izvođena je u alatu Gazebo, a eksperimentalna evaluacija izvršena je na robotu Pioneer P3-DX u zgradi Fakulteta Elektrotehnike i Računarstva. Testovima je utvrđena točna klasifikacija prepreka i ispravnost sustava za izbjegavanje statičkih prepreka.
Abstract (english)
Robot operating system (ROS) package MultiAGV for autonomous vehicle control is upgraded with analysis and obstacle classification. There are two obstacle types defined: static and dynamic. Classification is handled based on several factors and provides obstacle type estimation and its reliability level. Position and speed analysis can be applied for dynamic obstacles. Furthermore, the system is upgraded with static obstacle avoidance functionality. Collision detection is executed by having path plan, robot dimensions and laser sensor readings taken into account. In case the collision is predicted, path replanning is requested in which the original map and current laser readings are used. The result is a new path where the obstacle is avoided. Simulations are executed in Gazebo, whereas experimental evaluation is carried out on Pioneer P3-DX robot inside the Faculty of Electrical Engineering and Computing builiding. The experiments have confirmed the obstacle classification accuracy and static obstacle avoidance performance.
Keywords
Keywords (english)
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:168:083903
Study programmeTitle: Electrical Engineering and Information Technology
Study programme type: university
Study level: graduate
Academic / professional title: magistar/magistra inženjer/inženjerka elektrotehnike i informacijske tehnologije (magistar/magistra inženjer/inženjerka elektrotehnike i informacijske tehnologije)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsClosed access
Terms of useLicence In copyright icon
Public note
Created on2019-03-13 19:43:14