Mapeamento de ambientes utilizando sonares e problemas inversos
Ano de defesa: | 2015 |
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Autor(a) principal: | |
Orientador(a): | |
Banca de defesa: | |
Tipo de documento: | Dissertação |
Tipo de acesso: | Acesso aberto |
Idioma: | por |
Instituição de defesa: |
Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Curitiba |
Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial
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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: | |
Link de acesso: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/1353 |
Resumo: | Em robótica móvel, um robô autônomo deve se deslocar por um ambiente sem colidir com os obstáculos ao seu redor. Com essa finalidade, várias pesquisas tem sido efetuadas ao longo dos anos, utilizando-se principalmente de sensores sonares para a aquisição de dados de distância aos obstáculos presentes no ambiente. A abordagem tradicional utilizada nesse conceito é baseada no tempo de voo do sinal ultrassônico, em que a distância entre robô e obstáculo é calculada através do período de tempo entre o envio e retorno do sinal. Essa técnica visa somente identificar a presença ou não de um obstáculo, resultando em representações de baixa resolução do ambiente, por não considerar características inerentes às reflexões ultrassônicas. Neste trabalho é apresentada uma nova abordagem, inspirada nas recentes pesquisas de imageamento através de ultrassom na área médica, com foco em problemas inversos. O objetivo é efetuar mapeamento de ambientes com uma melhor resolução e sem a necessidade da aquisição de múltiplas ondas ultrassônicas. As reconstruções das imagens foram realizadas a partir da aquisição das reflexões ultrassônicas utilizando sonares em um ambiente de testes controlado com apenas um obstáculo presente. Os experimentos efetuados visaram a comparação entre os principais métodos de reconstrução de imagens existentes, com foco em mapeamento de ambientes. Os métodos de reconstrução por problemas inversos apresentaram resultados promissores, principalmente se comparados ao método tradicional de reconstrução de imagens, delay and sum beamforming, da área médica. |