Mapeamento 3-D para robôs

• Ano de defesa: 2013
• Autor(a) principal: Baptista Júnior, Antonio
• 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: 3-D robotic mapping; Tracking de movimentos; Alignment of point clouds; Alinhamento de nuvens de pontos; Background extraction; Extração de plano de fundo; Mapeamento robótico 3-D; Motion tracking
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18149/tde-06042014-131659/

Na robótica, mapear o ambiente é tarefa importante, porque ela oferece informação para o planejamento e execução de movimentos do robô. Por este motivo, aqui são apresentados estudos que visam a construção de mapas 3-D e técnicas que auxiliam na tarefa de mapeamento. Quando são construídos mapas 3-D, é habilitado para outros pesquisadores e empresas de robótica a desenvolverem trabalhos de análise e planejamento de trajetórias em todos os seis graus de liberdade do corpo rígido que serve para modelar um robô móvel, robô manipulador ou robô móvel manipulador. Com uma representação do ambiente em 3-D, é aumentada a precisão do posicionamento do robô em relação ao ambiente e também o posicionamento de objetos que estão inseridos no campo de atuação do robô. Para solucionar o problema de mapeamento são apresentadas técnicas teóricas e suas aplicações em cada caso estudado. Nos experimentos realizados neste trabalho foi adotada a criação de mapas com grids (malhas) de ocupação. Vale lembrar, no entanto, que a construção de mapas por malhas de ocupação pressupõe o conhecimento do posicionamento do robô no ambiente. Neste trabalho foram conduzidos três experimentos e seus objetivos são redução de dados provenientes de falhas e redundâncias de informação com utilização de técnicas probabilísticas, detecção de movimento através da técnica de extração de fundo e mapeamento 3-D utilizando a técnica de ponto mais próximo. No experimento cujo o objetivo é reduzir os dados, foi possível reduzir para 4,43% a quantidade de pontos necessários para gerar a representação do ambiente com a utilização do algoritmo deste trabalho. O algoritmo de mapeamento 3-D feito com uso de modelos probabilísticos bem estabelecidos e disponíveis na literatura tem como base a probabilidade de eventos independentes e a proposta do trabalho envolvendo probabilidade a posteriori. O experimento de detecção de movimento foi gerado com a utilização da openCV e a tecnologia CUDA e utilizam a técnica do modelo de mistura gaussiana (GMM), foi analisado o tempo de processamento desempenhado por cada implementação e a qualidade do resultado obtido. Para obter uma representação precisa do ambiente foi conduzido o experimento que utiliza técnica iterativa do ponto mais próximo (ICP), para realização foi utilizado o sensor de movimento Kinect e os resultados apresentados não foram satisfatórios devido ao volume de dados adquiridos e a ausência de um sistema de estimativa da localização.