[pt] DESENVOLVIMENTO DE ALGORITMOS DE EXPLORAÇÃO E MAPEAMENTO VISUAL PARA ROBÔS MÓVEIS DE BAIXO CUSTO

• Ano de defesa: 2006
• Autor(a) principal: FELIPE AUGUSTO WEILEMANN BELO
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] TRANSFORMADA DE FOURIER; [pt] TRANSFORMADA DE MELLIN; [pt] ROBO MOVEL; [pt] TEORIA DA INFORMACAO; [pt] VISAO COMPUTACIONAL; [pt] ALGORITMO GENETICO; [en] FOURIER TRANSFORMS; [en] MELLIN TRANSFORM; [en] MOBILE ROBOT; [en] INFORMATION THEORY; [en] COMPUTER VISION; [en] GENETIC ALGORITHM
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=9142&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=9142&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.9142

[pt] Ao mesmo tempo em que a autonomia de robôs pessoais e domésticos aumenta, cresce a necessidade de interação dos mesmos com o ambiente. A interação mais básica de um robô com o ambiente é feita pela percepção deste e sua navegação. Para uma série de aplicações não é prático prover modelos geométricos válidos do ambiente a um robô antes de seu uso. O robô necessita, então, criar estes modelos enquanto se movimenta e percebe o meio em que está inserido através de sensores. Ao mesmo tempo é necessário minimizar a complexidade requerida quanto a hardware e sensores utilizados. No presente trabalho, um algoritmo iterativo baseado em entropia é proposto para planejar uma estratégia de exploração visual, permitindo a construção eficaz de um modelo em grafo do ambiente. O algoritmo se baseia na determinação da informação presente em sub-regiões de uma imagem panorâmica 2-D da localização atual do robô obtida com uma câmera fixa sobre o mesmo. Utilizando a métrica de entropia baseada na Teoria da Informação de Shannon, o algoritmo determina nós potenciais para os quais deve se prosseguir a exploração. Através de procedimento de Visual Tracking, em conjunto com a técnica SIFT (Scale Invariant Feature Transform), o algoritmo auxilia a navegação do robô para cada nó novo, onde o processo é repetido. Um procedimento baseado em transformações invariáveis a determinadas variações espaciais (desenvolvidas a partir de Fourier e Mellin) é utilizado para auxiliar o processo de guiar o robô para nós já conhecidos. Também é proposto um método baseado na técnica SIFT. Os processos relativos à obtenção de imagens, avaliação, criação do grafo, e prosseguimento dos passos citados continua até que o robô tenha mapeado o ambiente com nível pré-especificado de detalhes. O conjunto de nós e imagens obtidos são combinados de modo a se criar um modelo em grafo do ambiente. Seguindo os caminhos, nó a nó, um robô pode navegar pelo ambiente já explorado. O método é particularmente adequado para ambientes planos. As componentes do algoritmo proposto foram desenvolvidas e testadas no presente trabalho. Resultados experimentais mostrando a eficácia dos métodos propostos são apresentados.