Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2007 |
| Autor(a) principal: |
Calvo, Rodrigo |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-15062007-161911/
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Resumo: |
Este projeto consiste em um sistema de navegação autônomo baseado em redes neurais nebulosas modulares capacitando o robô a alcançar alvos, ou pontos metas, em ambientes desconhecidos. Inicialmente, o sistema não tem habilidade para a navegação, após uma fase de experimentos com algumas colisões, o mecanismo de navegação aprimora-se guiando o robô ao alvo de forma eficiente. Uma arquitetura híbrida inteligente é apresentada para este sistema de navegação, baseada em redes neurais artificiais e lógica nebulosa. A arquitetura é hierárquica e costitiui-se de dois módulos responsáveis por gerar comportamentos inatos de desvio de obstáculos e de busca ao alvo. Um mecanismo de aprendizagem por reforço, baseada em uma extensão da lei de Hebb, pondera os comportamentos inatos conflitantes ajustando os pesos sinápticos das redes neurais nos instantes de captura do alvo e de colisão contra obstáculos. A abordagem consolidada em simulação é validada em ambientes reais neste trabalho. Para tanto, este sistema foi implementado e testado no simulador Saphira, ambiente de simulação que acompanha o robô Pioneer I e que denota um estágio anterior aos testes em ambientes reais por apresentar comportamentos do robô similares aos comportamentos do robô móvel. Modificações na arquitetura híbrida foram necessárias para adaptar o sistema de navegação simulado ao sistema incorporado no Pioneer I. Experimentos em ambientes reais demonstraram a eficiência e a capacidade de aprendizagem do sistema de navegação, validando a arquitetura híbrida inteligente para aplicação em robôs móveis |
