[pt] AUTO LOCALIZAÇÃO DE ROBÔS MÓVEIS POR FUSÃO DE SENSORES NA PRESENÇA DE INTERFERÊNCIA ELETROMAGNÉTICA
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2021 |
Tipo de documento: | Outros |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell) |
Texto Completo: | https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=51895@1 https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=51895@2 http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.51895 |
Resumo: | [pt] A inspeção interna de tanques de armazenamento pode ser uma tarefa longa, custosa e até nociva à saúde do inspetor. Uma alternativa à inspeção humana é a utilização de sistemas robóticos. Esses sistemas podem ser teleoperados de fora dos tanques, permitindo realizar a inspeção de maneira mais segura, rápida, e em alguns casos, sem que seja necessário esvaziá-lo. Para poder fornecer a localização de eventuais defeitos no tanque, o robô móvel precisa ser capaz de conhecer sua posição relativa dentro dele. Auto-localização é de grande importância para a navegação de robôs móveis. Robôs de inspeção são, na sua maioria, veículos de rodas ou esteiras magnéticas fixas. Esta configuração adiciona duas dificuldades que precisam ser abordadas na tarefa de localização. Devido à sua configuração, neste tipo de veículo, deslizamento das rodas é intrínseco ao seu funcionamento, sendo essencial levar em conta seu efeito para modelar seu comportamento adequadamente. Outra dificuldade está no uso de rodas magnéticas, devido ao forte campo magnético gerado por estes elementos, que interferem nas medições de sensores magnéticos, como por exemplo bússolas. Neste trabalho, um filtro de Kalman foi desenvolvido e implementado para a localização de um robô de quatro rodas magnéticas fixas, a partir da fusão de sensores inerciais e odometria. Na modelagem do veículo, foi utilizado um modelo cinemático como base para um modelo dinâmico, o que permitiu considerar o deslizamento intrínseco do sistema. Na fusão de sensores, foram dispensadas as medições do magnetômetro embarcado, devido à grande interferência produzida pelas rodas e à grande distância que seria necessária entre eles para não ser afetado pelo ruído. Simulações e experimentos comprovaram a eficiência do filtro implementado. |
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[pt] AUTO LOCALIZAÇÃO DE ROBÔS MÓVEIS POR FUSÃO DE SENSORES NA PRESENÇA DE INTERFERÊNCIA ELETROMAGNÉTICA [en] SELF-LOCALIZATION OF MOBILE ROBOTS THROUGH SENSOR FUSION IN THE PRESENCE OF ELECTROMAGNETIC INTERFERENCE [pt] FUSAO DE SENSORES[pt] ROBO DE INSPECAO[pt] RODAS MAGNETICAS[pt] AUTO-LOCALIZACAO[pt] ROBOTICA MOVEL[en] SENSOR FUSION[en] INSPECTION ROBOT[en] MAGNETIC WHEELS[en] SELF-LOCALIZATION[en] MOBILE ROBOTS[pt] A inspeção interna de tanques de armazenamento pode ser uma tarefa longa, custosa e até nociva à saúde do inspetor. Uma alternativa à inspeção humana é a utilização de sistemas robóticos. Esses sistemas podem ser teleoperados de fora dos tanques, permitindo realizar a inspeção de maneira mais segura, rápida, e em alguns casos, sem que seja necessário esvaziá-lo. Para poder fornecer a localização de eventuais defeitos no tanque, o robô móvel precisa ser capaz de conhecer sua posição relativa dentro dele. Auto-localização é de grande importância para a navegação de robôs móveis. Robôs de inspeção são, na sua maioria, veículos de rodas ou esteiras magnéticas fixas. Esta configuração adiciona duas dificuldades que precisam ser abordadas na tarefa de localização. Devido à sua configuração, neste tipo de veículo, deslizamento das rodas é intrínseco ao seu funcionamento, sendo essencial levar em conta seu efeito para modelar seu comportamento adequadamente. Outra dificuldade está no uso de rodas magnéticas, devido ao forte campo magnético gerado por estes elementos, que interferem nas medições de sensores magnéticos, como por exemplo bússolas. Neste trabalho, um filtro de Kalman foi desenvolvido e implementado para a localização de um robô de quatro rodas magnéticas fixas, a partir da fusão de sensores inerciais e odometria. Na modelagem do veículo, foi utilizado um modelo cinemático como base para um modelo dinâmico, o que permitiu considerar o deslizamento intrínseco do sistema. Na fusão de sensores, foram dispensadas as medições do magnetômetro embarcado, devido à grande interferência produzida pelas rodas e à grande distância que seria necessária entre eles para não ser afetado pelo ruído. Simulações e experimentos comprovaram a eficiência do filtro implementado.[en] Internal inspection of storage tanks can be long, costly and even detrimental to the health of the inspector. An alternative to human inspection is the use of robotic systems. These systems can be teleoperated from outside the tanks, making it possible to carry out the inspection more safely, quickly and in some cases without having to empty it. In order to provide the location of any defects in the tank, the mobile robot must be able to know its relative position within it. Self-localization is of great importance for mobile robot navigation. Inspection robots are, for the most part, vehicles with wheels or tracks. This configuration adds two difficulties that need to be addressed in the localization task. Due to its configuration, in this type of vehicle, wheel slip is intrinsic to its operation, being essential to take into account its effect to model its behavior properly. Another difficulty is the use of magnetic wheels, due to the strong magnetic field generated by these elements, which interfere with the measurements of magnetic sensors, such as compasses. In this work, a Kalman filter was developed and implemented for the localization of a four-wheel fixed magnetic robot, from the fusion of inertial sensors and odometry. In the modeling of the vehicle, a kinematic model was used as the basis for a dynamic model, which allowed to consider the intrinsic slippage of the system. In the sensor fusion, measurements of the magnetometer on board were discarded, due to the great interference produced by the wheels and the great distance that would be necessary between them to be unaffected by noise. Simulations and experiments have proven the efficiency of the implemented filter.MAXWELLMARCO ANTONIO MEGGIOLAROMARCO ANTONIO MEGGIOLAROMARCO ANTONIO MEGGIOLARORODRIGO NEUMANN2021-03-18info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/otherhttps://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=51895@1https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=51895@2http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.51895porreponame:Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)instname:Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO)instacron:PUC_RIOinfo:eu-repo/semantics/openAccess2021-03-18T00:00:00Zoai:MAXWELL.puc-rio.br:51895Repositório InstitucionalPRIhttps://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/ibict.phpopendoar:5342021-03-18T00:00Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO)false |
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