室內導航之情境展示實驗

4.5.1 室內長距離移動實驗

本實驗之目的為驗證機器人能在室內進行長距離自主導航移動，且能同時 定位出機器人本身的位置，建立環境地圖。並證實機器人不單能在走廊，也能在 複雜環境下擷取出特徵點幫助定位，達成自主式導航的能力。此實驗以機器人從 實驗室622 為起點出發，繞行一長方形軌跡後走出 622 門口，移動約 11 公尺進 入621 門內，再出 621 沿路回到 622 門內停下。

圖4-12 為 EKF 軌跡之紀錄，其中*代表特徵點位置，藍線則為定位系統所 紀錄下機器人的軌跡，紅色三角形為機器人在移動過程中所建立的參考點位置，

粗黑線則為實際環境走廊與房間的牆壁位置。

先設定好機器人的移動座標：(0,0)為 622 內起始點座標，朝(0,3)座標前進，

接著橫向移動至(-1,3)座標，再往後至(-1,0)座標；繞完一個矩形後，走出 622 門 口到目標點(3,0)，並接著往 621 方向的目標點(3,11)前進，到了 621 門口後便橫

Lab622

Lab621 Wall Surface

Wall Surface

Start point

圖4-12 機器人導航實驗結果

向移動至(0.8,11)的 621 門內，最後沿原路回到 622 內的(0,0)位置。全程除了預先 設定好的目標點座標外，其餘均為機器人本身的自我定位，自主式的完成一段路 徑迴圈。

本次實驗中，機器人從室內開始移動後，即一直重覆的運行SLAM 演算法，

即時的定位出機器人所在座標，讓機器人可得知如何移動到目標點，使其能成功 走出房門並到達遠處的目標點位置，且環境特徵點地圖亦能同時建立出來。本次 實驗總共建立了136 個特徵點，20 個參考點。由圖 4-12 可發現，當機器人於室 內移動時，特徵點多分布於周圍環境物體如桌子、門...等，走廊上的特徵點則多 位於兩側的牆上；可證明於移動過程中，依照參考點建立及轉換的策略，可成功

延長機器人的行走及定位距離。圖 4-13 顯示實驗過程中所擷取的照片，其中(a) 為機器人從起點出發，(b)(c)為機器人於實驗室 622 繞行矩形的情形，(d)為機器 人正走出622 的門，(e)為走向實驗室 621 的途中，(f)為走進 621，(g)(h)為回程 途中，(i)為回到 622 門口，(j)為回到起點，完成整個路徑迴圈。表 4-13 為實驗 3 次後終點與起點的平均誤差，x 方向平均為 0.137m，y 方向平均為 0.059m，朝向 角θ 平均為 0.667 度。

圖4-13 機器人導航實驗過程

表4-13 機器人導航實驗誤差

Error x(m) y(m) θ(°)

Experiment 1 0.13 0.02 1

Experiment 2 0.13 0.09 0

Experiment 3 0.15 0.05 1

Average error 0.137 0.053 0.667

4.5.2 室內長距離轉向移動實驗

本實驗之目的為驗證全向式機器人除了在室內進行長距離移動，也能同時 轉向的功能，發揮其全向移動的特性，達成自主式導航的能力。此實驗環境位於 一8m x 10m 大小的環境空間，圖 4-14 為機器人移動軌跡的實驗結果。粗黑實線 代表實際牆壁位置，右方虛線為門的位置，左上角則為樓梯。其中*代表特徵點 位置，箭頭為機器人的朝向角，藍線則為EKF 定位系統所紀錄下機器人的軌跡，

三角形為機器人在移動過程中所建立的參考點位置。機器人從起點位置以朝向角 90 度前行 4 公尺後，橫向移動 4 公尺的同時，朝向角也轉向 180 度。接著機器 人維持朝向角180 的姿態往前方移動 6 公尺後，再往右移動 4 公尺回到長廊的同 時，將機器人朝向角轉向90 度。然後前行 4 公尺到達目標點。最後機器人再沿 原路徑回到原點。此實驗共建立了19 個參考點，並有 123 個特徵點被建立在地

圖4-14 機器人長距離轉向移動實驗結果

圖上。

圖4-15 顯示機器人於長距離轉向實驗過程中所擷取的照片，證明於移動過 程中，使用EKF-SLAM 定位演算法，可成功達成全向式機器人於行走的同時轉 向並定位。其中(a)為機器人從起點(0,0)出發至(0,4)的位置，(b)(c)為機器人橫向 移動至(-4,4)並轉向的情形，(d)為機器人往前走至(-4,10)的位置，(e)為橫向移動 至長廊(0,10)並轉向的途中，(f)為前行至(0,14)，(g)(h)(i)為回程途中，(j)為回到起 點，完成整個路徑迴圈。

此實驗共進行3 次，表 4-14 為實驗結果，紀錄機器人出發點與完成整個路 徑迴圈後回到原來位置的距離誤差。x 方向 1 平均誤差為 0.073m，y 方向平均誤 差為0.13m，朝向角 θ 平均誤差為 1 度。