4 Prostředky absolutní lokalizace

Úkolem prostředků absolutní lokalizace je určit absolutní polohu robota, a to na základě jednorázového měření, tedy nezávisle na měřeních předcházejících. Určená poloha má přitom zpravidla podobu hustoty pravděpodobnosti výskytu robota na jednotlivých pozicích prostoru, ve kterém se má robot lokalizovat – je tedy odhadem polohy ve smyslu kapitoly 2.2. Charakter odhadu polohy získaného pomocí prostředků absolutní lokalizace může být různý: úplný (obsahující souřadnice i orientaci robota) nebo částečný (například pouze souřadnice bez orientace), unimodální nebo multimodální.

Prostředky absolutní lokalizace se dobře doplňují s prostředky relativní lokalizace, diskutovanými v minulé kapitole. Díky využití jednorázového měření netrpí prostředky absolutní lokalizace – na rozdíl od prostředků lokalizace relativní – problémem akumulující se chyby, a mohou tak sloužit k opravě odhadu polohy v korekčním kroku. Na druhou stranu – opět na rozdíl od prostředků relativní lokalizace – však nemusí být prostředky absolutní lokalizace dostupné ve všech částech prostoru nebo v každém časovém okamžiku.

V této kapitole představíme různé techniky absolutní lokalizace. Nejprve popíšeme a charakterizujeme různé třídy metod využívajících takzvané orientační body – význačné rysy v prostředí – podle kterých může robot zjistit svou absolutní polohu. Dále představíme techniky kontinuální lokalizace, pracující na odlišném principu, které dovolují opravit apriorní odhad polohy podle okamžitého výstupu senzorů monitorujících okolí robota. Závěrem také zmíníme prostředky použitelné k přímému měření orientace robota.

4.1 Lokalizace pomocí orientačních bodů

Jedním ze způsobů řešení problému absolutní lokalizace je lokalizace pomocí orientačních bodů (anglicky Landmark Based Localization). Orientačním bodem nebo prvkem⁸ přitom může být jakýkoliv rys v prostředí, který je detekovatelný pomocí senzorů robota a jehož absolutní poloha v prostoru je robotovi známá.

Je-li k dispozici několik orientačních bodů současně, může robot odhadnout svou polohu pomocí trilaterace, tedy podle vzdáleností od jednotlivých orientačních bodů, nebo pomocí triangulace, která využívá naměřených úhlů. Výsledky lokalizace pomocí orientačních bodů je dále možné velmi dobře zpracovávat metodami pravděpodobnostní lokalizace, které umožňují výstupy jednotlivých lokalizačních technik vzájemně kombinovat.

Pod označením lokalizace pomocí orientačních bodů se skrývá řada lokalizačních metod, se kterými se podrobněji seznámíme v následujícím textu. V první úrovni lze tyto metody rozdělit podle toho, zda používají aktivní nebo pasivní orientační body.

---

⁸ Český výraz orientační bod je trochu zavádějící, protože detekovatelný rys v prostředí (landmark) nemusí být pouze bodový – orientační prvky („landmarky“) mohou být také liniové nebo plošné.

4.1.1 Aktivní orientační body

Snadnou lokalizaci za cenu vyšších zřizovacích nákladů umožňují aktivní orientační body, někdy označované také jako majáčky (anglicky beacons), které aktivně vysílají signál nesoucí nějakou lokalizační informaci. K odhadu polohy v prostředí vybaveném majáčky postačuje robotovi signál vysílaný majáčkem přijmout a správně vyhodnotit. Alternativní přístup představují majáčky, které naopak přijímají signál vysílaný robotem a tento samy zpracovávají, anebo na něj robotovi jiným signálem odpovídají.

Hlavní výhodou této metody je relativní snadnost lokalizace, protože příjem signálu je pro robota poměrně jednoduchý. Nevýhodami lokalizace pomocí majáčků jsou naopak:

• potenciální nedostupnost lokalizace v některých částech – zejména složitě strukturovaného – prostředí, způsobená omezenou schopností šíření signálu,
• možnost nepřesné nebo chybné lokalizace, způsobené příjmem odraženého signálu namísto signálu původního,
• náklady na zřízení, provozování a údržbu systému majáčků, včetně jejich napájení atp.,
• chybějící informace o orientaci robota v odhadu polohy, je-li k lokalizaci využita trilaterace.

S praktickým využitím aktivních orientačních bodů se v praxi setkáme především ve vnějším prostředí při lokalizaci využívající globálních satelitních systémů nebo při lokalizaci ve vnitřních prostředích nevelkého rozsahu vybavených vlastními lokálními lokalizačními systémy.

4.1.1.1 Globální satelitní systémy

Satelitní navigační systémy umožňují přesnou absolutní lokalizaci na jakémkoliv místě pokrytém satelitním signálem. Přes velmi vysoké zřizovací i provozní náklady jsou zřizovány a provozovány vládami různých států, protože možnost spolehlivé lokalizace s přesností na desítky metrů až metry dostupná kdekoli na Zemi a v kterémkoli okamžiku má strategický význam. V této části stručně představíme satelitní navigační systémy na příkladu amerického systému GPS (Global Positioning System), vyvinutého a dodnes spravovaného americkou armádou, který byl však uvolněn i pro civilní použití a je dnes nejvýznamnějším dostupným řešením pracujícím v rutinním provozu.

Obdobné systémy provozují, připravují nebo plánují také Rusko (GLONASS – Globalnaja Navigacionnaja Sputnikovaja Systema), Čína (Compass) a Evropská unie, jejíž systém Galileo je na rozdíl od ostatních systémů navržen jako civilní. Na podobném principu, avšak s menším množstvím satelitů, fungují i regionální satelitní systémy pokrývající pouze část plochy Země, které provozují nebo připravují Japonsko, Čína, Francie nebo Indie.

Systém GPS je tvořen třemi segmenty: kosmickým, uživatelským a řídícím. Kosmický segment představují družice obíhající po pravidelných drahách kolem Země, které nepřetržitě vysílají rádiový signál, jehož součástí je mimo jiné i přesný čas a informace o vlastní poloze družice. Uživatelský segment tvoří vojenské nebo civilní přijímače, které jsou schopné tento signál přijmout a vyhodnotit. Řídící segment se skládá z pozemních stanic a je určen k monitorování družic a komunikaci s nimi, k nastavování informací o jejich přesné poloze, ke korekci chodu družicových atomových hodin a také k ovládání družic. Při případném zničení stanic řídícího segmentu, včetně stanic záložních, uvažovaném pro případ válečného konfliktu, je systém GPS schopen autonomního fungování po dobu až 180 dní [18].

Proces lokalizace lze zjednodušeně popsat následovně: na jednotné nosné frekvenci vysílají jednotlivé družice různé dálkoměrné kódy tvořené slabým pseudonáhodným radiovým signálem. Přijímač, který tyto kódy zná, je schopen signál přijmout a vyhodnotit. Pokud by byly hodiny přijímače a družic přesně synchronizovány, stačilo by přijímači k určení polohy změřit, jak dlouho trvala cesta signálu ze tří pozorovaných družic – průnikem povrchu tří koulí jsou sice dva body, ale pouze jeden z nich leží poblíž povrchu Země. Protože ale přijímač používá běžné křemíkové hodiny, které na rozdíl od přesných družicových atomových hodin synchronizované nejsou, je při lokalizaci vždy potřeba určovat kromě souřadnic v prostoru také přesný čas. K určení hodnoty těchto čtyř neznámých jsou proto nutná měření ze čtyř různých družic. Vzhledem k rychlosti šíření elektromagnetického signálu, rychlosti pohybu satelitů a různé velikosti gravitace na Zemi a na oběžných drahách je třeba navíc při výpočtech postupovat podle zákonů relativistické fyziky.

Kromě výše popsaného signálu, jehož dálkoměrné kódy určené pro volné civilní použití jsou všeobecně známé, vysílají všechny družice na jiné, vyšší frekvenci obdobné, ale šifrované kódy, určené zejména pro vojenské využití. Ty umožňují vyšší přesnost lokalizace a v kombinaci s „civilním“ signálem jsou odolné i vůči chybám způsobeným frekvenčně závislým lomem radiového signálu v ionosféře. Šifrování signálu poskytuje nejen ochranu před neoprávněným používáním přesnější lokalizace, ale také znemožňuje případné podvržení šifrovaného lokalizačního signálu nepřítelem.

Využití GPS je nejenom v robotice poměrně snadné – na trhu jsou běžně dostupné GPS moduly zajišťující příjem i vyhodnocení signálu GPS, vybavené standardizovaným komunikačním rozhraním, pomocí kterého je lze propojit s řídícím systémem robota. Kromě informaci o poloze samy poskytují i odhad přesnosti odhadu polohy v závislosti na počtu zaměřených satelitů a kvalitě jejich signálu. Problém GPS ale představuje jeho přesnost pohybující se v řádech metrů, která není v mnoha případech pro využití v robotice dostatečná (například má-li robot za úkol jezdit v pravé polovině chodníku pro pěší).

Pro zvýšení přesnosti standardní GPS lokalizace je možné využít techniku diferenciální GPS (DGPS). Ta využívá referenčních stanic – přijímačů GPS umístěných na známých souřadnicích. Z rozdílu skutečné a naměřené polohy vypočítávají referenční stanice korekci, kterou různými cestami (přes Internet, rádiově, mobilními datovými sítěmi atd.) poskytují uživatelským přijímačům GPS v blízkém okolí, které podle nich mohou provádět opravu vlastní naměřené polohy. Kromě zřízení vlastní referenční stanice je možné využít již existujících sítí referenčních stanic provozovaných soukromými firmami, státními organizacemi (např. Zeměměřickým úřadem [25]) nebo vědeckými institucemi.

4.1.1.2 Lokální lokalizační systémy

Lokální lokalizační systémy nacházejí svoje uplatnění tam, kde nejsou globální satelitní systémy dostupné, tedy typicky uvnitř budov, nebo tam, kde není přesnost globálních satelitních systémů pro konkrétní aplikaci dostačující. Ačkoliv lokální lokalizační systémy používají mnohem jednodušší a tedy i levnější technologie, veškeré náklady na jejich zřízení a provoz nese jejich provozovatel sám, tedy včetně nákladů na rozmístění a provoz stacionárních majáčků.

Konfigurace jednotlivých lokálních lokalizačních systémů mohou být různé – systémy mohou využívat jak triangulaci, realizovanou například pomocí rotujícího laseru umístěného na robotovi, tak trilateraci, u které je při návrhu systému potřeba rozhodnout, zda je v konkrétní situaci vhodnější, aby robot pasivně přijímal lokalizační signál vysílaný majáčky, nebo mají-li majáčky přijímat signál vysílaný robotem. Poslední možností jsou majáčky, jenž signál pouze odrážejí, které sice patří spíše k pasivním lokalizačním systémům, nicméně lokalizace jejich prostřednictvím funguje na stejném principu.

Pro určování vzdáleností využívající měření zpoždění signálu při jeho průchodu prostředím se v lokálních lokalizačních systémech často používají ultrazvukové vlny, u kterých je toto zpoždění dobře měřitelné díky jejich rychlosti. Ta je závislá na teplotě i vlhkosti vzduchu, při 20 °C je přibližně rovna 343 m/s. Nevýhodou ultrazvukových vln je jejich poměrně krátký dosah a výskyt nežádoucích odrazů. Naproti tomu rychlost šíření elektromagnetického signálu lze v podmínkách lokálních lokalizačních systémů považovat za nekonečnou. Elektromagnetické záření, ať už radiové, infračervené nebo laserové, lze proto dobře využít k synchronizaci hodin v majáčcích a robotovi.

Ačkoliv je pro bodovou lokalizaci robota v rovině potřeba změřit vzdálenost dvou nebo tří majáčků současně, v závislosti na jejich rozmístění, ani změření vzdálenosti mezi robotem a jedním jediným majáčkem není pro lokalizaci bezcenné. Stejně jako u dalších, níže popsaných technik lze při použití vhodných metod pravděpodobnostní lokalizace využít toto měření k lokalizaci robota na kružnici nebo její části. Je-li to třeba, lze tedy přesnou polohu robota odhadnout, i pokud budou měření vzdáleností k jednotlivým majáčkům dostupná postupně.

4.1.2 Pasivní orientační body a prvky

Alternativou k aktivním orientačním bodům jsou body a prvky pasivní, tedy takové, které samy nevysílají ani nepřijímají žádný signál. Jedinými požadavky na pasivní orientační body a prvky je jejich způsobilost být detekován robotem a vlastní umístění na pozici, která je robotovi známá.

Rozpoznání pasivních orientačních prvků, například pomocí počítačového vidění, je náročnější úloha než příjem lokalizačního signálu z aktivního orientačního bodu. To je příčinou vyšší výpočetní náročnosti, větší chybovosti a menší spolehlivosti, případně omezenější dostupnosti tohoto způsobu lokalizace. Tyto nevýhody jsou ale na druhé straně vyváženy nižšími náklady na rozmístění a údržbu umělých pasivních orientačních prvků, respektive nulovými náklady při využití přirozených pasivních orientačních prvků.

4.1.2.1 Umělé pasivní orientační prvky

Umělé pasivní orientační prvky jsou člověkem vytvořené prvky rozmístěné v prostředí, navržené tak, aby byly dobře rozpoznatelné. Těmito prvky jsou typicky retroreflexní plochy, čárové kódy nebo kontrastní geometrické obrazce. Tato metoda je využívána zejména v interiérech administrativních nebo průmyslových objektů, kde lze tyto prvky dobře umístit.

K rozpoznání umělého pasivního orientačního prvku je nutná přímá viditelnost mezi tímto prvkem a robotem. K vizuálnímu rozpoznání prvku využívajícímu počítačové vidění je navíc potřeba dostatečné osvětlení – to lze v některých prostředích předpokládat, nebo si ho v omezené míře může robot zajišťovat sám. I při dokonalé viditelnosti a osvětlení spolehlivost rozpoznání a zaměření pasivního orientačního prvku klesá s rostoucí vzdáleností, při níž se zdánlivá velikost orientačního prvku zmenšuje.

Zvláštním případem umělých orientačních bodů jsou bodové a liniové informační prvky detekovatelné pouze v bezprostřední blízkosti robota, například při průjezdu robota nad takovým prvkem. Tyto prvky na jedné straně dovolují lokalizaci pouze v malé části prostoru, na straně druhé v těchto místech poskytují o poloze robota velice přesnou a spolehlivou informaci. Bodové informační prvky mohou být realizovány například pomocí optických značek, čárových kódů nebo RFID čipů. K bodovým informačním prvkům patří i tzv. balízy, které se používají pro lokalizaci v drážní dopravě při automatickém vedení vlaku.

Kromě bodových informačních prvků se v praxi používají i informační prvky liniové, například pro navigaci robotů v průmyslových halách. Lokalizace robota pohybujícího se po vyznačených vodících liniích je jednodušší než obecný problém lokalizace v prostoru, protože robota stačí lokalizovat v hranách a vrcholech grafu, které tyto linie tvoří. Provedení vodících linií může být různé, od magnetických přes indukční prvky až po prosté barevné vodící čáry, nevyžadující zásah do konstrukce pojížděné plochy.

4.1.2.2 Přirozené pasivní orientační prvky

Přirozené orientační body a prvky jsou rozpoznatelné rysy, které jsou přirozenou součástí existujícího prostředí a které jsou od okolního prostředí dostatečně odlišné, aby mohly být snadno detekovány pomocí senzorů robota. V interiérech mohou být těmito prvky dveře, světla nebo rohy místností, v exteriérech pak stromy, cesty či dopravní značky. Absence nutnosti přizpůsobovat prostředí robotovi pro umožnění lokalizace je zásadní předností této metody.

Na rozdíl od ostatních orientačních prvků nebývají často pasivní orientační prvky unikátní – více vzájemně nerozpoznatelných přirozených prvků stejného druhu se typicky může nacházet na více různých pozicích. To ale při volbě vhodné metody pravděpodobnostní lokalizace nepředstavuje zásadnější problém.

Podstatnějším problémem je ale samotné rozpoznávání přirozených orientačních prvků. To je složité, výpočetně náročné a omezeně spolehlivé z následujících příčin:

• Přirozené prvky jsou obecně hůře rozpoznatelné než prvky umělé, navržené ke snadnému rozpoznání. Obzvlášť to platí pro přirozené prvky přírodního původu, například stromy, které nemají stálou ani snadno popsatelnou podobu.
• V přirozeném prostředí nemá robot obvykle žádnou kontrolu nad úrovní a změnami osvětlení. To může představovat problém už při snímání okolí robota pomocí kamery. Tento problém částečně řeší, pokud si osvětlení scény může ve svém okolí zajišťovat robot sám.
• Protože do přirozeného prostředí není provozovatelem robota kvůli lokalizaci nikterak zasahováno, existuje riziko, že případné změny v prostředí způsobené v průběhu času jinými vlivy nebudou řádně zahrnuty do informací, podle kterých se robot lokalizuje.

Speciální případ přirozených pasivních orientačních prvků představují stěny a jiné překážky, vyskytující se v prostředí. Na rozdíl od výše zmíněných přirozených orientačních prvků je lze detekovat poměrně snadno pomocí sonarových, infračervených či laserových dálkoměrů, nebo dokonce pomocí dotykových senzorů. Tato měření nedokáží identifikovat konkrétní stěnu nebo překážku, ale pouze změřit vzdálenost od ní, a to podle konfigurace senzoru nebo senzorů v jednom či více směrech.

Podoba senzorického modelu pro takováto měření je zpravidla dost složitá, hodnoty senzorického modelu se proto typicky určují za běhu přímo z mapy prostředí pomocí ray-tracingu. Ke korekci odhadu polohy je potom nutná taková metoda pravděpodobnostní lokalizace, která si neklade předpoklady vylučující takto obecný tvar senzorického modelu.

Senzorický model by měl navíc uvažovat i možné problémy s přesností použitých senzorů:

• Sonarové (ultrazvukové) dálkoměry mohou vykazovat nepřesnosti způsobené nestálou rychlostí zvuku při různé teplotě a vlhkosti vzduchu. Chyby měření mohou způsobit také materiály pohlcující zvuk, problém představují i možné vícenásobné odrazy ultrazvukového signálu. Vyřazovací charakteristika sonarových dálkoměrů navíc není přímka nebo kužel, ale je tvořena jedním hlavním a případně i několika vedlejšími laloky. Výsledkem měření dálkoměru je vzdálenost k nejbližšímu objektu, od kterého se ultrazvukový signál odrazil. Některé sonarové dálkoměry také nedokáží detekovat objekty bližší, než je výrobcem specifikovaná minimální vzdálenost.

  

  Obrázek 4.1: Ukázka vyzařovací charakteristiky ultrazvukových dálkoměrů MB1200 a 400PT160. Převzato z [19] a [26].

• Infračervené dálkoměry mohou poskytovat nespolehlivé výsledky, pokud se v prostředí vyskytují překážky s tmavými povrchy, které infračervený paprsek pohltí, nebo naopak s povrchy lesklými, které paprsek odrážejí mimo senzor. Rozsahem měřitelných vzdáleností se infračervené dálkoměry doplňují s dálkoměry sonarovými, kvůli čemuž se občas používají společně a jejich výsledky se kombinují.

  

  Obrázek 4.2: Ukázka závislosti výstupu infračerveného dálkoměru Sharp a měřené vzdálenosti. V bezprostřední blízkosti senzoru je závislost nemonotónní. Převzato z [20].

• Laserové dálkoměry jsou nejpřesnější a také nejdražší, jejich vyzařovací charakteristika umožňuje přesně změřit vzdálenost k nejbližší překážce na přímce. Tyto senzory typicky neměří vzdálenost v jediném bodě, ale jejich paprsek je rozkmitán v rovině, díky čemuž dokáží prakticky paralelně měřit vzdálenosti v celém intervalu úhlů. Díky tomu lze jeden senzor chápat jako několik různě orientovaných virtuálních dálkoměrů. Těchto vlastností plně využívá zejména technika kontinuální lokalizace, popsaná v 4.2.

Počet různých pozic v prostoru, ve kterých lze výhradně pomocí této techniky určit jednoznačně polohu robota, je zpravidla poměrně malý až nulový. Při znalosti apriorní polohy robota, případně s využitím ještě nějaké další metody absolutní lokalizace, představuje ale tato technika poměrně spolehlivý, jednoduchý a levný způsob, jak odhadnout absolutní polohu robota.

4.2 Kontinuální lokalizace

Jiný přístup představují techniky kontinuální lokalizace, založené na hledání korespondence mezi robotovi známou mapou prostředí a aktuálním výstupem senzorů monitorujících okolí robota, takzvaným aktuálním scanem. Tento scan je tvořen množinou dvojic (α_i, r_i), kde r_i je vzdálenost k nejbližší překážce ve směru daném úhlem α_i vůči ose robota. K jeho získání se nejčastěji používá laserový dálkoměr (lidar). Běžný rozsah těchto dálkoměrů je ± 90° od své osy, rozlišení 1° nebo lepší.

Podstata lokalizace pomocí této metody spočívá v maximalizaci hodnoty funkce ohodnocující úroveň korespondence transformovaného aktuálního scanu a mapy prostředí. Z nejlepší nalezené transformace, tedy z výsledného posunutí a otočení aktuálního scanu, se pak určí nová nejpravděpodobnější poloha robota. Výsledným aposteriorním odhadem je tedy jeden bod, nikoliv hustota pravděpodobnosti.

Řešení se hledá iterativně. Protože takové řešení obecně konverguje jenom lokálně, potřebuje algoritmus při inicializaci kromě aktuálního scanu a mapy prostředí znát také apriorní odhad polohy robota. Z tohoto důvodu jsou techniky kontinuální lokalizace vhodné pouze pro sledování pozice (tracking), nikoliv pro globální lokalizaci.

4.2.1 Lokalizace pomocí pravděpodobnostních mřížek

Pokud je mapa prostředí reprezentována mřížkou obsazenosti, je možné robota lokalizovat hledáním korespondence dvou pravděpodobnostních mřížek: globální mřížky, představující známou mapu prostředí, a lokální mřížky, která vznikne úpravou scanu z polárních do kartézských souřadnic. Orientace lokální mřížky přitom odpovídá okamžité orientaci robota.

Problém lokalizace následně spočívá v nalezení takové transformace, tedy takovém posunutí a otočení lokální mřížky, aby se korespondence mezi jednotlivými mřížkami maximalizovala. Formálně lze problém vyjádřit jako

,

kde L a G jsou lokální a globální mřížka, t je hledaná transformace a corr je vhodně zvolená korelační funkce, vyjadřující podobnost obou mřížek [21].

Obrázek 4.3: Problém přiřazení odpovídajících si buněk globální a lokální mřížky při jejich rozdílné orientaci. Převzato z [21].

Korelační funkce se počítá po jednotlivých odpovídajících si dvojicích buněk z obou mřížek. Vzhledem k tomu, že kvůli rozdílné orientaci mřížek dvojice buněk nelícují přesně, je třeba stanovit, která buňka z L odpovídá které buňce z G. Nejjednodušší řešení přiřazuje buňce z G takovou buňku z L, která obsahuje její geometrický střed. Lepším řešením je lokální mřížku interpolovat a buňce z G přiřadit fiktivní buňku z lokální mřížky, jejíž hodnota bude váženým součtem skutečných buněk z L, které mají s párovanou buňkou z G neprázdný průnik. Díky tomu bude korelační funkce diferencovatelná, což usnadní nalezení takové transformace, pro kterou nabývá korelační funkce svého maxima. Nevýhodou této metody je časová složitost úměrná počtu buněk mřížky, a to v každém kroku iterativního hledání řešení.

4.2.2 Scan Matching

Další skupina technik kontinuální lokalizace je založena na hledání korespondence mezi hrubým, nepředzpracovaným aktuálním scanem a tzv. referenčním scanem. Referenčním scanem může být buď dříve zaznamenaný scan, pořízený z dobře známé polohy robota, nebo může být za běhu vypočítán simulací pomocí ray- -tracingu a známé geometrické mapy prostředí.

Algoritmus pro nalezení korespondence mezi aktuálním a referenčním scanem, prezentovaný v [21], postupuje následovně:

1. Referenční scan se interpoluje lomenou čarou, a to tak, že se sousedící body původního referenčního spojí úsečkami.
2. Pro každý bod aktuálního scanu se určí jemu odpovídající bod na lomené čáře interpolující referenční scan.
3. Pro celý aktuální scan se nalezne taková transformace (otočení a posunutí), aby součet kvadrátů vzdáleností dvojic odpovídajících si bodů byl minimální.
4. Dokud řešení nekonverguje, iterativně se pokračuje od fáze 2.

Obrázek 4.4: Ilustrace pravidla nejbližšího bodu (vlevo) a pravidla podobného rozsahu (vpravo) pro nalezení dvojic odpovídajících si bodů. Křížek označuje polohu robota, modré body aktuální scan a zelená čára interpolovaný referenční scan. Převzato z [21].

Určit odpovídající si body ve druhé fázi algoritmu je možné více způsoby:

• podle pravidla nejbližšího bodu (closest point rule), které páruje takové dvojice bodů, které mají nejmenší vzájemnou vzdálenost, nebo
• podle pravidla podobného dosahu (matching range point), které páruje takové dvojice bodů, jejichž vzdálenost od robota je přibližně shodná.

Vzhledem k tomu, že aplikace prvního z pravidel dobře řeší otázku posunutí, ale špatně se vyrovnává s rotací, zatímco při aplikaci druhého pravidla je tomu přesně obráceně, se obě tato pravidla při hledání řešení obvykle vzájemně kombinují.

Techniky kontinuální lokalizace uvedené v této části nepředstavují vyčerpávající výčet technik této kategorie a jejich různých variant. Popis dalších specializovaných metod, používajících například extrakci hranic objektů ze senzorického scanu a jejich porovnání s geometrickou mapou, je možno nalézt v [21], a to včetně referencí na primární literaturu.

4.3 Měření orientace

Část výše popsaných prostředků absolutní lokalizace dokáže určit nebo odhadnout pouze umístění robota v prostoru, aniž by poskytly jakoukoliv informaci o orientaci robota. Orientace je ovšem nedílnou součástí odhadu polohy a má zásadní význam pro jeho aktualizaci v korekčním kroku. Se znalostí absolutní orientace lze také vyřešit problém absolutní lokalizace v situacích, ve kterých nejsou ostatní senzorické informace dostatečné k jednoznačné lokalizaci robota.

Naštěstí je často možné absolutní orientaci robota zjistit přímo, a to pomocí geomagnetických senzorů (kompasů), které měří směr magnetického pole Země a převádějí ho na dále zpracovatelný elektrický signál. Geomagnetické senzory mohou pracovat na různých fyzikálních principech (viz [10]), dvě zásadní vlastnosti mají ale společné:

• naměřená orientace je vztažená vůči magnetickému pólu Země,
• jsou náchylné ke zkreslení výsledku měření v důsledku rušení magnetického pole, například v blízkosti konstrukcí z feromagnetických kovů nebo elektrických vedení a strojů.

Alternativním senzorem je gyrokompas, který na rozdíl od geomagnetických senzorů detekuje skutečný, nikoliv magnetický sever a není závislý na rušení magnetického pole.

4.4 Shrnutí kapitoly

V této kapitole jsme představili různé prostředky absolutní lokalizace, poskytující odhad absolutní pozici robota v prostoru, bez ohledu na události a stavy, které dosažení této pozice předcházely. Díky tomu umožňují prostředky absolutní lokalizace opravovat odhad polohy získaný technikami relativní lokalizace, který je zatížený akumulující se chybou.

Nejprve jsme se věnovali technikám lokalizace pomocí orientačních bodů, a to v zásadě v pořadí od technik nejsnáze použitelných, vyžadujících ale budování a provozování nákladné pomocné infrastruktury, k technikám na použití složitějším, které však nevyžadují žádné, anebo jen minimální úpravy prostředí.

V části o lokalizaci pomocí aktivních orientační prvků jsme na příkladu GPS popsali globální satelitní systémy, které poskytují přesnou a spolehlivou lokalizaci ve vnějším prostředí kdekoliv na světě. Jejich přesnost lze přitom ještě zvýšit prostřednictvím referenčních stanic. Nezanedbatelnou předností GPS je také možnost bezplatného používání jeho infrastruktury. Alternativou pro lokalizaci v místech, kde není možný příjem družicového signálu, nebo kde přesnost GPS nestačí, jsou pak lokální lokalizační systémy. Ty, ač zpravidla pracují na obdobném principu, tedy měření vzdálenosti ze zpoždění signálu při jeho průchodu prostředím mezi majáčkem a robotem, používají jednodušší a tedy i levnější technologie.

Dále jsme se zabývali lokalizací využívající pasivní orientační body, na které jsou kladeny pouze dva požadavky – orientační bod musí být detekovatelný robotem a musí být umístěn na robotovi známé pozici. Pasivní orientační body jsme přitom rozdělili na umělé, zřízené člověkem pro umožnění lokalizace, a přirozené, které jsou již součástí prostředí, v němž se má robot lokalizovat. Zmínili jsme také dva speciální případy pasivních orientačních prvků: bodové a liniové orientační prvky, umístěné typicky v podlaze, a lokalizaci pomocí přirozených překážek nacházejících se v prostředí. Metodám počítačového vidění, které také patří mezi často používané způsoby detekce pasivních orientačních prvků, jsme se kvůli komplexnosti této problematiky a omezenému rozsahu této práce věnovali pouze zmínkou.

V další části jsme se pak představili techniky kontinuální lokalizace, které absolutní polohu robota odhadují iterativně hledáním korespondence mezi známou mapou prostředí a nasnímanou podobou skutečného okolí robota. Na rozdíl od předcházejících metod absolutní lokalizace nejsou zcela nezávislé na předcházejících měřeních, protože ke svému fungování potřebují znát apriorní odhad polohy robota. Proto jsou použitelné pouze pro sledování pozice, nikoliv pro globální lokalizaci.

V závěru kapitoly jsme se zabývali prostředky pro přímé měření orientace robota. Ty jsou užitečné v situacích, kdy použitá metoda absolutní lokalizace poskytuje pouze odhad pozice robota v prostoru, bez informace o jeho orientaci.