Outdoor localization system for mobile robots based on radio-frequency signal strength

• Autor(a) principal: Maidana, Renan Guedes
• Data de Publicação: 2018
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: eng
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_RS
• Texto Completo: http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/8140
• topic: Robot Localization; Robot Perception; Wireless Sensor Networks; Radio-Frequency; Localização Robótica; Percepção Robótica; Redes de Sensores Wireless; Rádio-Frequência; CIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAO

Na área da Robótica Móvel, o problema da localização é definido como a determinação da posição e orientação de um robô em um espaço tri-dimensional através de informações de seus sensores. A solução mais comum para esse problema é utilizar um receptor de GPS (doinglês, Global Positioning System), que reporta posição absoluta com relação a um sistema de coordenadas fixo e centralizado na Terra. Porém, o sinal de GPS é muito afetado por condições ambientais e oclusão de linha de visão, por vezes fornecendo estimativas de posição de baixa qualidade, se houverem .Com inspiração nestes problemas, este projeto propõe um sistema de localização para ser usado por um robô terrestre em um ambiente externo não-controlado, onde há indisponibilidade de GPS ou que suas medidas são de baixa qualidade. Tendo em vista que sensores de baixo custo apresentam medições imprecisas devido a fatores ambientais (e.g. terreno acidentado), é proposta a utilização de pares receptor-transmissor de Rádio-Frequência, onde a medida do Indicador de Potência de Sinal Recebido é usada para estimar as distâncias entre receptor e trans- missor, que são por sua vez usadas para posicionamento. Essa medida possuia vantagem de ser independente da iluminação do ambiente e do estado do terreno, que afetam outros métodos de localização como Odometria Visual ou por rodas. Um erro médio de posiciona- mento de 0.41m foi alcançado através da fusão de odometria por rodas, velocidade angular de um giroscópio e potência de sinal recebido, em um algoritmo de Filtro de Kalman Esten- dido Aumentado, comum a melhoria de 82.66% referente ao erro médio de 2.38 m obtido com um sensor GPS comum.