Sažetak
U radu je razvijen prototip autonomnog mobilnog robotskog sustava za detekciju i prostornu lokalizaciju unaprijed definirane klase anomalije u zatvorenom prostoru. Sustav objedinjuje izradu karte, lokalizaciju, autonomnu navigaciju, RGB-D percepciju, segmentacijsku detekciju objekata i pohranu dokaznih artefakata. Raspberry Pi 5 izvodi komponente sustava ROS 2 za mapiranje, lokalizaciju, navigaciju i upravljanje robotom, dok NVIDIA Jetson Orin Nano obrađuje slikovne i dubinske podatke modelom YOLO te oblikuje događaje anomalija. Računala razmjenjuju odabrane poruke putem veze rosbridge, a stanje sustava i rezultati prikazuju se u alatu Foxglove. Položaj detektiranog objekta procjenjuje se povezivanjem segmentacijske maske, dubinskih podataka ili laserskog skena s pozom robota i kartom prostora. Potvrđeni događaji prostorno se pridružuju, prikazuju na karti te pohranjuju zajedno sa slikama i zapisima JSONL. Eksperimentalna provjera u stvarnom unutarnjem prostoru pokazala je funkcionalnu povezanost navigacijskog i percepcijskog lanca te sposobnost sustava da detektira bocu kao odabranu anomaliju i pokrene inspekcijsku misiju. Uočena ograničenja obuhvaćaju pogon bez enkodera, mrežno kašnjenje, nepouzdanost stereo dubine na prozirnim objektima i aproksimativnu dvodimenzionalnu lokalizaciju.
Ključne riječi
autonomni mobilni robot detekcija anomalija prostorna lokalizacija ROS 2 YOLO RGB-D kamera
