Experimental evaluation of a Model Predictive Controller for a mobile robot with a costmap plugin supporting obstacle avoidance

The aim of this thesis is to experimentally evaluate the application of a Model Predictive Controller for a differential drive robot in ROS2 framework. Using feedback linearization, a linear MPC is implemented as a plugin for the NAV2 stack. The controller receives intermediate reference positions as input, which are obtained by segmenting a reference path, that is computed by a planner. Moreover, with the ability to include position constraints in the optimisation problem, a convex obstacle-free region is defined with the help of a costmap plugin that is used as a basis for the development of an obstacle avoidance algorithm. As a result, the robot can navigate around the obstacles and avoid collisions. In particular situations when it is not possible, a request for a path re-planning is executed. The experimental part presented in this work aims to validate the controller’s capabilities in following a path, while avoiding obstacles that are not part of the environmental map. The obtained results verify the applied theory, while also showing the effectiveness of this approach.

L’obiettivo di questa tesi è valutare sperimentalmente l’applicazione di un Model Predic- tive Controller per un robot a trazione differenziale nel framework ROS2. Utilizzando la linearizzazione del feedback, un MPC lineare è implementato come plugin per lo stack NAV2. Il controller riceve come input posizioni di riferimento intermedie, ottenute segmentando un percorso di riferimento calcolato da un pianificatore. Inoltre, grazie alla possibilità di includere vincoli di posizione nel problema di ottimizzazione, viene definita una regione convessa priva di ostacoli con l’aiuto di un plugin per la costmap che viene utilizzato come base per lo sviluppo di un algoritmo di evitamento degli ostacoli. Di conseguenza, il robot può navigare intorno agli ostacoli ed evitare le collisioni. In particolari situazioni in cui ciò non è possibile, viene eseguita una richiesta di ripianificazione del percorso. La parte sperimentale presentata in questo lavoro mira a convalidare le capacità del controllore nel seguire un percorso, evitando al contempo gli ostacoli che non fanno parte della mappa ambientale. I risultati ottenuti verificano la teoria applicata, dimostrando al contempo l’efficacia di questo approccio.