Sistema de Navegação para Robôs Móveis Baseado em Mapas Cognitivos

• Ano de defesa: 1999
• Autor(a) principal: Melfi, Fabio Roberto
• 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: Não disponível; Not available
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-06032018-105039/

Dentro da área da Robótica, Robôs Móveis têm recebido crescente atenção. Robôs móveis se propõem a realizar uma variedade de tarefas mais complexas que seus antecessores, os robôs industriais. Para tal, são necessárias técnicas que lhes permitam interagir de forma efetiva com o ambiente. A parte mais essencial desta interação é o Sistema de Navegação que é um conjunto de métodos e procedimentos que o robô utiliza para se locomover e encontrar seu caminho no mundo. Infelizmente, as pesquisas até agora têm demonstrado pouco sucesso quando os robôs são submetidos a tarefas do mundo real. Métodos baseados em modelagem matemática são inadequados para os robôs móveis, porque seu ambiente é dinâmico e mutável. Já os métodos que rejeitam inteiramente os modelos do mundo e simplesmente reagem às contingências do ambiente, não conseguem ser escalados para problemas complexos. Apesar destas dificuldades, a natureza parece ter se saído particularmente bem ao dotar animais e seres humanos da capacidade de navegação. Uma abordagem recente é buscar inspiração nela. Esta abordagem é representada pelo estudo dos Mapas Cognitivos - estruturas mentais, encontradas em desde ratos até seres humanos, que permitem registrar fatos e raciocinar a respeito dos espaços. Os Mapas Cognitivos da natureza são implementados em Redes Neurais Naturais - os cérebros. Pesquisadores de computação e engenharia procuram imitá-lo com as Redes Neurais Artificiais. Este trabalho propõe criar um sistema de navegação para robô móvel, inspirado no mecanismo de mapa cognitivo, implementado através de Redes Neurais Artificiais. O objetivo é obter um sistema robusto, capaz de responder as exigências de desempenho presentes em tarefas do mundo real.