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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: LOCALIZAÇÃO E MAPEAMENTO PROBABILÍSTICO SIMULTÂNEOS DE ROBÔS MÓVEIS EM AMBIENTES INTERNOS COM UM SENSOR DE VARREDURA A LASER Autor: SMITH WASHINGTON ARAUCO CANCHUMUNI
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
MARCO ANTONIO MEGGIOLARO - ORIENTADOR
Nº do Conteudo: 23357
Catalogação: 19/08/2014 Liberação: 19/08/2014 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=23357&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=23357&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.23357
Resumo:
Título: LOCALIZAÇÃO E MAPEAMENTO PROBABILÍSTICO SIMULTÂNEOS DE ROBÔS MÓVEIS EM AMBIENTES INTERNOS COM UM SENSOR DE VARREDURA A LASER Autor: SMITH WASHINGTON ARAUCO CANCHUMUNI
Nº do Conteudo: 23357
Catalogação: 19/08/2014 Liberação: 19/08/2014 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=23357&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=23357&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.23357
Resumo:
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.
Descrição | Arquivo |
CAPA, AGRADECIMENTOS, RESUMO, ABSTRACT, SUMÁRIO E LISTAS | |
CAPÍTULO 1 | |
CAPÍTULO 2 | |
CAPÍTULO 3 | |
CAPÍTULO 4 | |
CAPÍTULO 5 | |
CAPÍTULO 6 | |
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS |