[pt] LOCALIZAÇÃO E MAPEAMENTO PROBABILÍSTICO SIMULTÂNEOS DE ROBÔS MÓVEIS EM AMBIENTES INTERNOS COM UM SENSOR DE VARREDURA A LASER

• Main Author: SMITH WASHINGTON ARAUCO CANCHUMUNI
• Publication Date: 2014
• Format: Doctoral thesis
• Language: por
• Source: Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)
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• topic: [pt] ROBO MOVEL; [pt] ROBOTICA PROBABILISTICA; [pt] MEDIDOR DE VARREDURA A LASER; [pt] EVOLUCAO DIFERENCIAL; [pt] SOBREPOSICAO DE VARREDURAS DO LASER; [pt] SLAM; [en] MOBILE ROBOT; [en] PROBABILISTIC ROBOTICS; [en] DIFFERENTIAL EVOLUTION; [en] SLAM

[pt] Os Robôs Móveis são cada vez mais inteligentes, para que eles tenham a capacidade de semover livremente no interior deumambiente, evitando obstáculos e sem assistência de um ser humano, precisam possuir um conhecimento prévio do ambiente e de sua localização. Nessa situação, o robô precisa construir um mapa local de seu ambiente durante a execução de sua missão e, simultaneamente, determinar sua localização. Este problema é conhecido como Mapeamento e Localização Simultâneas (SLAM). As soluções típicas para o problema de SLAM utilizam principalmente dois tipos de sensores: (i) odômetros, que fornecem informações de movimento do robô móvel e (ii) sensores de distância, que proporcionam informação da percepção do ambiente. Neste trabalho, apresenta-se uma solução probabilistica para o problema SLAM usando o algoritmo DP-SLAM puramente baseado em medidas de um LRF (Laser Range Finder), com foco em ambientes internos estruturados. Considera-se que o robô móvel está equipado com um único sensor 2DLRF, sem nenhuma informação de odometria, a qual é substituída pela informação obtida da máxima sobreposição de duas leituras consecutivas do sensor LRF, mediante algoritmos de Correspondência de Varreduras (Scan Matching). O algoritmo de Correspondência de Varreduras usado realiza uma Transformada de Distribuições Normais (NDT) para aproximar uma função de sobreposição. Para melhorar o desempenho deste algoritmo e lidar com o LRF de baixo custo, uma reamostragem dos pontos das leituras fornecidas pelo LRF é utilizada, a qual preserva uma maior densidade de pontos da varredura nos locais onde haja características importantes do ambiente. A sobreposição entre duas leituras é otimizada fazendo o uso do algoritmo de Evolução Diferencial (ED). Durante o desenvolvimento deste trabalho, o robô móvel iRobot Create, equipado com o sensor LRF Hokuyo URG-04lx, foi utilizado para coletar dados reais de ambientes internos, e diversos mapas 2D gerados são apresentados como resultados.