Ключевой проблемой разработки мобильных роботов является поиск и перемещение робота в неизвестной среде. В методах навигации и определения местоположения часто приходится использовать систему мэйнфрейма для обработки полученной от робота информации об окружающей среде, в которой он путешествовал. Фактически мобильные роботы обычно очень маленькие, поэтому для их использования необходимо соответствующее оптимальное, компактное и техническое решение. Существует много предлагаемых методов, но эти методы решаются только алгоритмически, и способ обработки информации, полученной от роботов на аппаратных устройствах, не упоминается. Использование правильных аппаратных технологий для мобильных роботов также является проблемой для научных исследователей. В этой статье описан способ построения высокопроизводительной реконфигурируемой модели на основе принципов параллельной архитектуры в сочетании с алгоритмом SLAM для отображения мобильных роботов в помещениях. Мобильные роботы будут построены на платформе ROS в среде Gazebo, где будут установлены препятствия, еще не известные роботам, в сочетании с алгоритмом SLAM и методом Octomap. Реконфигурируемая модель разработана в среде Matlab, состоящей из множества идентичных вычислительных компонентов, которые настраиваются автоматически в зависимости от местоположения робота и параметра расстояния. Результаты показывают, что построенная модель будет быстро получать высокоточную карту одновременно с движением робота. Кроме того, эта модель может быть установлена на ИС, ПК или ПЛИС, поэтому она имеет высокую практическую ценность.

The key issue of mobile robot development is locating and navigating the robot in an unknown environment. Navigation and location techniques often have to use a mainframe system to process information received from the robot about the environment in which it traveled. In fact, mobile robots are usually very small, so robot also needs optimal, compact and appropriate technical problem-solving. There are many proposed methods, but these methods only solve algorithmically and the way to process information received from robots on hardware devices is not mentioned. Using the right hardware techniques for mobile robots is also a challenge for scientific researchers. This article describes the way to build a high-performance reconfigurable model based on the principles of parallel architecture combined with the SLAM algorithm for mapping mobile robots in indoor environments. Mobile robots will be built on the ROS platform in the Gazebo environment, putting obstacles that robots are not known, combining in parallel with the SLAM algorithm and the Octomap method. The reconfigurable model is designed in a Matlab environment consisting of many identical computational components, being controlled automatically based on the robot’s location and distance parameter. The results show that the built model will receive high-precision map, quickly and simultaneously with robot movement. In addition, this model can be installed on an IC, PC or FPGA, so this model has high practical applicability