Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2017 |
| Autor(a) principal: |
Almeida, A. C. |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Centro Universitário FEI, São Bernardo do Campo
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.fei.edu.br/handle/FEI/294
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Resumo: |
Para que robôs humanoides possam jogar futebol competitivamente de maneira autônoma é necessário que os robôs conheçam suas posições no campo, essa informação é essencial para o desenvolvimento de estratégias. A posição pode ser estimada a partir do conhecimento de como o robô se move pelo domínio e por observações feitas pelo próprio robô. Mas isso não é uma tarefa trivial. Os movimentos executados pelos robôs são imprecisos, além de problemas não modeláveis que surgem por problemas da parte física do robô. As observações feitas pelo robô são ruidosas, o que impedem que informações precisas de direção e distância sejam obtidas, pois seus poucos sensores estão em constante movimento devido ao balanço necessário para manter o robô em movimento. É comum encontrar trabalhos acadêmicos sobre localização de robôs autônomos para diversos domínios, mas são poucos os trabalhos que lidam com um domínio tão restrito quanto o deste trabalho. Além disso, os trabalhos sobre este domínio apresentam algoritmos e resultados que não são reprodutíveis, devido às diferenças de hardware e software dos robôs utilizados. Assim, este trabalho implementa um sistema de localização, baseado no algoritmo de localização de Monte-Carlo, para que robôs humanoides autônomos sejam capazes de estimar suas posições no domínio. O sistema implementado apresenta um método para estimar o quanto o robô se move ao longo do tempo e métodos diferentes para calcular quanto cada partícula representa a posição do robô real, além de métodos para se recuperar de erros de estimativa, para alterar a quantidade de partículas conforme o necessário e para estimar qual a melhor observação que o robô poderá fazer em instantes futuros. Foram realizados experimentos simulados e em robôs reais que validam os métodos implementados e mostram que os métodos propostos são eficientes para resolver o problema de localização. Por fim, trabalhos futuros incluem verificar o funcionamento do sistema em situação de jogo, além da expansão do sistema para um domínio genérico para observar o funcionamento dos métodos propostos e compará-las à outros métodos do estado da arte. |
