Localização de Monte Carlo aplicada a robôs submarinos.

• Ano de defesa: 2014
• Autor(a) principal: Vale, Rodrigo Telles da Silva
• 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: Filtro de partículas; Navegação em tempo real; Particle filter; Real time navigation; Sonar; Submersíveis não tripulados; Unmanned underwater vehicle
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3152/tde-26082015-162614/

A tarefa de operar um veículo submarino durante missões de inspeção de ambientes estruturados como, por exemplo, duto de usinas hidrelétricas, é feita principalmente por meio de referências visuais e uma bússola magnética. Porém alguns ambientes desse tipo podem apresentar uma combinação de baixa visibilidade e anomalias ferromagnéticas que inviabilizaria esse tipo de operação. Este trabalho, motivado pelo desenvolvimento de um veículo submarino operado remotamente (ROV) para ser usado em ambientes com essas restrições, propõe um sistema de navegação que utiliza o conhecimento prévio das dimensões do ambiente para corrigir o estado do veículo por meio da correlação dessas dimensões com os dados de um sonar de imageamento 2D. Para fazer essa correlação é utilizado o ltro de partículas, que é uma implementação não paramétrica do ltro Bayesiano. Esse ltro faz a estimação do estado com base nos métodos sequenciais de Monte Carlo e permite trabalhar de uma maneira simples com modelos não lineares. A desvantagem desse tipo de fusão sensorial é o seu alto custo computacional o que geralmente o impede de ser utilizado em aplicações de tempo real. Para que seja possível utilizar esse ltro em tempo real, será proposto neste trabalho uma implementação paralela utilizando uma unidade de processamento gráco (GPU) da NVIDIA e a arquitetura CUDA. Neste trabalho também será feito um estudo da utilização de duas congurações de sensores no sistema de navegação proposto neste trabalho.