Sistema Bioinspirado para Mapeamento e Localização de Robôs Móveis em Ambientes Subaquáticos

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silveira, Luan
Data de Publicação: 2015
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da FURG (RI FURG)
Texto Completo: http://repositorio.furg.br/handle/1/8229
Resumo: A exploração de ambientes subaquáticos é um cenário comum nos dias atuais, principalmente em aplicações comerciais, como a extração de petróleo e a mineração. Esses ambientes apresentam novos desafios tecnológicos, buscando na robótica móvel soluções para os problemas encontrados, criando uma demanda por algoritmos que possibilitem a atuação dos robôs nesses ambientes. Aqui será apresentado um novo método para localização e mapeamento simultâneos de robôs em ambientes subaquáticos, inspirado em neurônios existentes no cérebro dos mamíferos. O método proposto baseia-se nos algoritmos RatSLAM e FAB-MAP, aplicando essas técnicas ao ambiente subaquático. O trabalho apresentará os principais sensores utilizados por robôs subaquáticos e os métodos desenvolvidos nos últimos anos relacionados ao problema de mapeamento e localização. Ao final, serão apresentados três estudos de caso para validação da proposta, demonstrando suas vantagens e limitações.
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spelling Sistema Bioinspirado para Mapeamento e Localização de Robôs Móveis em Ambientes SubaquáticosBio-inspired System for Mobile Robot Mapping and Localization in Underwater EnvironmentsRobótica subaquáticaA exploração de ambientes subaquáticos é um cenário comum nos dias atuais, principalmente em aplicações comerciais, como a extração de petróleo e a mineração. Esses ambientes apresentam novos desafios tecnológicos, buscando na robótica móvel soluções para os problemas encontrados, criando uma demanda por algoritmos que possibilitem a atuação dos robôs nesses ambientes. Aqui será apresentado um novo método para localização e mapeamento simultâneos de robôs em ambientes subaquáticos, inspirado em neurônios existentes no cérebro dos mamíferos. O método proposto baseia-se nos algoritmos RatSLAM e FAB-MAP, aplicando essas técnicas ao ambiente subaquático. O trabalho apresentará os principais sensores utilizados por robôs subaquáticos e os métodos desenvolvidos nos últimos anos relacionados ao problema de mapeamento e localização. Ao final, serão apresentados três estudos de caso para validação da proposta, demonstrando suas vantagens e limitações.The exploitation of underwater environments is a common scenario these days, especially in commercial applications, such as oil drilling and mining. These environments present new technological challenges, seeking mobile robotics solutions to encountered problems. With this scenario, new algorithms have to be developed for mobile robots. Here, we propose a new method for simultaneous localization and mapping in underwater environments, inspired by neurons found in mammalian brain. The proposed method extends the RatSLAM and FAB-MAP algorithms, seeking to apply these techniques to the underwater environment. We also present the sensors used by underwater robots and the main methods developed to solve the SLAM problem. In the end, we validate our algorithm in three different scenarios and demonstrate its advantages and limitations.Botelho, Silvia Silva da CostaSilveira, Luan2020-01-24T21:35:41Z2020-01-24T21:35:41Z2015info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfSILVEIRA, Luan. Sistema Bioinspirado para Mapeamento e Localização de Robôs Móveis em Ambientes Subaquáticos.2015. 97 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia da Computação) – Centro de Ciências Computacionais, Universidade Federal do Rio Grande, Rio Grande, 2015.http://repositorio.furg.br/handle/1/8229porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da FURG (RI FURG)instname:Universidade Federal do Rio Grande (FURG)instacron:FURG2020-01-24T21:35:41Zoai:repositorio.furg.br:1/8229Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.furg.br/oai/request || http://200.19.254.174/oai/requestopendoar:2020-01-24T21:35:41Repositório Institucional da FURG (RI FURG) - Universidade Federal do Rio Grande (FURG)false
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