Turtlebot 4 y ROS2: análisis de algoritmos SLAM y de navegación

Abstract

[CA] Els algorismes de localització i mapeig simultanis, més coneguts com a algorismes SLAM, permeten als robots construir mapes d’entorns desconeguts i localitzar-se al mateix temps, cosa que és essencial per a la navegació precisa i la presa de decisions informades en temps real. Aquest projecte ha posat en marxa el robot mòbil TurtleBot 4, i amb ell s’han analitzat els algorismes SLAM més coneguts actualment. TurtleBot 4 és una plataforma de l’empresa canadenca Clearpath Robotics que utilitza ROS 2, la nova versió del Robot Operating System que, malgrat tenir un període curt de vida i no tenir tantes llibreries desenvolupades com ROS 1, suposa un gran avenç respecte a la primera versió. Utilitzant aquestes darreres tecnologies, s’ha realitzat un estudi comparatiu de diversos algorismes SLAM fent ús de les mètriques i benchmarks que més s’ajustaven al marc del projecte. Aquest estudi té la intenció de veure quin té un millor exercici, en termes d’eficiència i precisió, sobre la plataforma TurtleBot 4. Finalment s’ha valorat l’estat de maduresa del framework ROS 2 i de la plataforma TurtleBot 4 com a marc de desenvolupament i execució d’algorismes SLAM.

[ES] Los algoritmos de localización y mapeo simultáneos, más conocidos como algoritmos SLAM, permiten a los robots construir mapas de entornos desconocidos y localizarse sobre ellos al mismo tiempo, lo cual es esencial para la navegación precisa y la toma de decisiones informadas en tiempo real.

El presente proyecto ha puesto en marcha el robot móvil TurtleBot 4, y con el se han anali- zado los algoritmos SLAM más conocidos en la actualidad. TurtleBot 4 es una plataforma de la empresa canadiense Clearpath Robotics que utiliza ROS 2, la nueva versión del Ro- bot Operating System que, pese a tener un periodo corto de vida y no tener tantas librerías desarrolladas como ROS 1, supone un gran avance respecto a la primera versión.

Utilizando estas últimas tecnologías, se ha realizado un estudio comparativo de varios algoritmos SLAM haciendo uso de las métricas y benchmarks que más se ajustaban al marco del proyecto. Este estudio tiene la intención de ver cuál tiene un mejor desempeño, en términos de eficiencia y precisión, sobre la plataforma TurtleBot 4. Finalmente se ha valorado el estado de madurez del framework ROS 2 y de la plataforma TurtleBot 4 como marco de desarrollo y ejecución de algoritmos SLAM.

[EN] Simultaneous localization and mapping algorithms, better known as SLAM algorithms, allow robots to construct maps of unknown environments and localize over them at the same time, which is essential for accurate navigation and informed real-time decision making.

The present project has implemented the mobile robot TurtleBot 4, and with it we have analyzed the most popular SLAM algorithms currently available. TurtleBot 4 is a plat- form of the Canadian company Clearpath Robotics that uses ROS 2, the new version of the Robot Operating System, which, despite having a short life span and not having as many libraries developed as ROS 1, is a great advance over the first version.

Using these latest technologies, a comparative study of several SLAM algorithms has been carried out using the metrics and benchmarks that best fit the project framework. This study is intended to see which one has a better performance, in terms of efficiency and accuracy, on the TurtleBot 4 platform. Finally, the maturity status of ROS 2 and the TurtleBot 4 platform as a framework for the development and execution of SLAM algorithms has been assessed.