Development of a Service Robot for Hospital Environments in Rehabilitation Medicine with LiDAR-Based Simultaneous Localization and Mapping

2024

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.14569/ijacsa.2024.01511102
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

This paper presents the development and evaluation of a medical service robot equipped with 3D LiDAR and advanced localization capabilities tailored for use in hospital environments. The robot employs LiDAR-based Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) to navigate autonomously and interact effectively within complex and dynamic healthcare settings. A comparative analysis with the established 3D-SLAM technology in Autoware version 1.14.0, under a Linux ROS framework, provided a benchmark for evaluating our system's performance. The adaptation of Normal Distribution Transform (NDT) Matching to indoor navigation allowed for precise real-time mapping and enhanced obstacle avoidance capabilities. Empirical validation was conducted through manual maneuvers in various environments, supplemented by ROS simulations to test the system’s response to simulated challenges. The findings demonstrate that the robot's integration of 3D LiDAR and NDT Matching significantly improves navigation accuracy and operational reliability in a healthcare context. This study not only highlights the robot's ability to perform essential tasks with high efficiency but also identifies potential areas for further improvement, particularly in sensor performance under diverse environmental conditions. The successful deployment of this technology in a hospital setting illustrates its potential to support medical staff and contribute to patient care, suggesting a promising direction for future research and development in healthcare robotics.