Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2011 |
| Autor(a) principal: |
Bigheti, Jeferson André [UNESP] |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
|
| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
|
| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
|
| Departamento: |
Não Informado pela instituição
|
| País: |
Não Informado pela instituição
|
| Palavras-chave em Português: |
|
| Link de acesso: |
http://hdl.handle.net/11449/87178
|
Resumo: |
A proposta deste trabalho é dotar um robô móvel com a capacidade de mapear e se localizar no ambiente simultaneamente onde tal problema é conhecido na literatura clássica como SLAM (Simultaneous Localizaton and Mapping). Para operar, o robô deve ser capaz de manter uma estimativa da sua posição com base nos sensores embarcados veículo, adquirir e utilizar conhecimento sobre o mundo ao seu redor, possuir a habilidade de reconhecer obstáculos, e responder em tempo real as situações que possam ocorrer neste ambiente. Este trabalho propõe também a utilização de um sensor de ultra-som com varredura frontal de 180 graus, para detecção de landmarks (marcos) naturais em um ambiente interno para construção do mapa na memória do sistema de controle do robô. As informações do deslocamento do robô são fornecidas pelo sistema de odometria com encoder. Essas informações de deslocamento do robô a distância dos landmarks são combinadas através da aplicação do Filtro de Kalman Estendido (EKF), para o cálculode posição e orientação estimados do robô bem como a posição estimada dos landmarks (mapa). Trata-se de um trabalho com resultados preliminares, que tem como contribuição específica realizar a tarefa de localização e mapeamento simultaneamente (SLAM) usando um sensor de ultra-som rotativo. São apresentados também os resultados de simulação da técnica de localização e mapeamento simultâneo usando o Filtro de Kalman Estendido (EKT) e complementadas com avaliações experimentais em ambiente reais, aplicado a um robô móvel trabalhando como um transportador de materiais automatizado no chão de fábrica. Discussões são apresentadas sobre os sensores usados, a complexidade computacional, a associação de dados e a modelagem e controle do robô móvel |
