[en] COMPUTATIONAL INTELLIGENCE TECHNIQUES FOR VISUAL SELF-LOCALIZATION AND MAPPING OF MOBILE ROBOTS
Ano de defesa: | 2017 |
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Autor(a) principal: | |
Orientador(a): | |
Banca de defesa: | |
Tipo de documento: | Tese |
Tipo de acesso: | Acesso aberto |
Idioma: | por |
Instituição de defesa: |
MAXWELL
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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: | |
Link de acesso: | https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=31775&idi=1 https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=31775&idi=2 http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.31775 |
Resumo: | [pt] Esta dissertação introduz um estudo sobre os algoritmos de inteligência computacional para o controle autônomo dos robôs móveis, Nesta pesquisa, são desenvolvidos e implementados sistemas inteligentes de controle de um robô móvel construído no Laboratório de Robótica da PUC-Rio, baseado numa modificação do robô ER1. Os experimentos realizados consistem em duas etapas: a primeira etapa de simulação usando o software Player-Stage de simulação do robô em 2-D onde foram desenvolvidos os algoritmos de navegação usando as técnicas de inteligência computacional; e a segunda etapa a implementação dos algoritmos no robô real. As técnicas implementadas para a navegação do robô móvel estão baseadas em algoritmos de inteligência computacional como são redes neurais, lógica difusa e support vector machine (SVM) e para dar suporte visual ao robô móvel foi implementado uma técnica de visão computacional chamado Scale Invariant Future Transform (SIFT), estes algoritmos em conjunto fazem um sistema embebido para dotar de controle autônomo ao robô móvel. As simulações destes algoritmos conseguiram o objetivo, mas na implementação surgiram diferenças muito claras respeito à simulação pelo tempo que demora em processar o microprocessador. |