Mapeamento e localização simultâneos para multirobôs cooperativos.

• Ano de defesa: 2010
• Autor(a) principal: Romero Cano, Victor Adolfo
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Aplyed probability; Inteligência artificial; Multi-robot systems; Probabilidade aplicada; Robótica (simulação computacional); Robotics; Simultaneous localization and mapping
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3139/tde-17012011-102646/

Neste trabalho foi desenvolvido um estudo comparativo entre duas estratégias básicas para a combinação de mapas parciais baseados em marcos para sistemas multirobô: a estratégia por associação de marcos e a estratégia por distância relativa entre os robôs (também conhecida por rendez-vous). O ambiente simulado corresponde a um entorno plano povoado de árvores que são mapeadas por uma equipe de dois robôs móveis equipados com sensores laser para medir a largura e localização de cada _arvore (marco). Os mapas parciais são estimados usando o algoritmo FastSLAM. Além do estudo comparativo propõe-se também um algoritmo alternativo de localização e mapeamento simultâneos para multirrobôs cooperativos, utilizando as observações entre os robôs não só para o cálculo da transformação de coordenadas, mas também no desenvolvimento de um processo seqüencial para atualizar o alinhamento entre os mapas, explorando de forma mais eficiente as observações entre robôs. Os experimentos realizados demonstraram que o algoritmo proposto pode conduzir a resultados significativamente melhores em termos de precisão quando comparado com a abordagem de combinação de mapas tradicional (usando distância relativa entre os robôs).