Benchmarking of robot operating system (ROS) global planners

The motion planning problem is an important problem in robotics. Motion Planning can be defined as a computational search problem to find a sequence of valid configurations for a collision-free path from an initial state to a final state. Moreover, benchmarking is the practice of comparing. In this thesis, the global planning problem is handled for unicycle and Ackerman steering vehicles for different environments in a (x, y, theta) spaces. Different types of metrics are defined for comparing global planning problems for various planning algorithms. Environments with diverse features are used to see the performance of planning algorithms. Path plans are made according to many starting points and results are obtained for defined metrics. Finally, results are published and commented on clearly.

Il problema della pianificazione del movimento è un problema importante nella robotica. La pianificazione del movimento può essere definita come un problema di ricerca computazionale per trovare una sequenza di configurazioni valide per un percorso privo di collisioni da uno stato iniziale a uno stato finale. Inoltre, il benchmarking è la pratica del confronto. In questa tesi, il problema della pianificazione globale è gestito per monociclo e veicoli sterzanti Ackerman per ambienti diversi in spazi (x, y, theta). Vengono definiti diversi tipi di metriche per confrontare i problemi di pianificazione globale per vari algoritmi di pianificazione. Ambienti con caratteristiche diverse vengono utilizzati per valutare le prestazioni degli algoritmi di pianificazione. I piani di percorso vengono realizzati in base a molti punti di partenza e si ottengono risultati per metriche definite. Infine, i risultati vengono pubblicati e commentati in modo chiaro.