SLAM and Localization of People with a Mobile Robot using a RGB-D Sensor

Abstract

The evolution of Robotics lead us to aspire replacing human beings by autonomous robotic systems in the most discomforting or dangerous situations, and even to have them performing tasks that humans are incapable of. Such situations are often encountered when facing a catastrophic scenario and human rescue teams put themselves at risk in their heroic attempt to rescue victims. In nowadays society, the human life is highly valued and, consequently, Search and Rescue (SaR) missions became of extreme importance, precisely because their accomplishment can save several human lives. For that reason, rescue teams are heavily trained and, since they also comprise human beings, heavily equipped. However, they often lack technological tools to perform their mission better and in safety. The main objective of this work is to study, develop and validate a fully-integrated robotic system to eventually explore catastrophic scenarios, by providing a map of the area and the people it detected while performing its task. This is a vital information in SaR missions, and this work aims at achieving this without risking a human life in the process. To that end, a mobile robot with a Red-Blue-Green and Depth (RGB-D) sensor mounted on its top was used. Furthermore, all approaches and methods were implemented in Robot Operating System (ROS) and thoroughly analyzed to assess their accuracy and performance. However, due to hardware limitations, the results are comprehensively not optimal, but they still provide useful information that might be of great help in SaR missions. Moreover, the study and analysis of this type of sensor and its usability are valuable and are now available for upcoming developments. This work is part of the Cooperation between Human and rObotic teams in catastroPhic INcidents (CHOPIN) project, which intends to develop a support system for small-scale SaR missions in urban catastrophic scenarios by exploiting human-robot cooperation.

A evolução na Robótica leva-nos a aspirar pela substituição de seres humanos por sistemas robóticos autónomos em situações desconfortáveis ou perigosas, e ainda, que estes executem tarefas irrealizáveis por seres humanos. Estas situações são frequentemente encontradas quando se enfrenta um cenário catastrófico e as equipas de salvamento humanas arriscam a sua integridade na tentativa heróica de salvar vítimas. Na sociedade actual, a vida humana é altamente valorizada e, consequentemente, as missões de busca e salvamento (SaR) tomaram uma importância extrema, precisamente porque o seu sucesso pode salvar diversas vidas humanas. Por esse motivo, as equipas de salvamento são fortemente treinadas e, porque são também compostas por seres humanos, são também bastante equipadas. Contudo, estas frequentemente não dispõem de meios e ferramentas tecnológicas que permitam melhorar o seu desempenho e a segurança com que executam a sua missão. O principal objectivo deste trabalho é o estudo, desenvolvimento e validação de um sistema robótico totalmente integrado para eventualmente explorar cenários catastróficos, fornecendo um mapa da área juntamente com a localização das pessoas que detectou ao realizar a sua tarefa. Esta informação é vital para as missões de busca e salvamento e este trabalho pretende obtê-la sem recorrer ao risco de vidas humanas. Para este fim, foi utilizado um robô dotado de um sensor Red-Blue-Green and Depth (RGB-D) montado no seu topo. Para além disto, todos as abordagens e métodos utilizados foram implementados no Robot Operating System (ROS) e detalhadamente analisados para avaliar a sua precisão e desempenho. Contudo, devido às limitações do hardware, é compreensível que os resultados obtidos não sejam os ideais. No entanto, o estudo e análise deste tipo de sensores e a sua usabilidade são valiosos e disponíveis para ser utilizados em futuros trabalhos. Este trabalho está inserido no projecto CHOPIN que tem como objectivo o desenvolvimento e um sistema de suporte para missões SaR de pequena escala em cenários urbanos de catástrofe, através da cooperação entre humanos e robôs.