MRsensing: environmental monitoring and context recognition with cooperative mobile robots in catastrophic incidents
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2013 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | eng |
Título da fonte: | Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/10316/27061 |
Resumo: | Dissertação de Mestrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores, apresentada à Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade de Coimbra |
id |
RCAP_3666d4beb0f3b915013ff7c409779b16 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:estudogeral.uc.pt:10316/27061 |
network_acronym_str |
RCAP |
network_name_str |
Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
repository_id_str |
7160 |
spelling |
MRsensing: environmental monitoring and context recognition with cooperative mobile robots in catastrophic incidentsSensor FusionInformation FusionMulti-Robot SystemOptimizationClassificationSupport Vector MachineUrban Search and RescueEmbedded SystemFusão SensorialFusão de InformaçãoSistemas Multi-RobôOptimizaçãoClassificaçãoMáquina de Vetores de SuporteBusca e SalvamentoSistemas EmbebidosDissertação de Mestrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores, apresentada à Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade de CoimbraMulti-sensor information fusion theory concerns the environmental perception activities to combine data from multiple sensory resources. Humans, as any other animals, gather information from the environment around them using different biological sensors. Combining them allows structuring the decisions and actions when interacting with the environment. Under disaster conditions, effective mult-robot information sensor fusion can yield a better situation awareness to support the collective decision-making. Mobile robots can gather information from the environment by combining data from different sensors as a way to organize decisions and augment human perception. The is especially useful to retrieve contextual environmental information in catastrophic incidents where human perception may be limited (e.g., lack of visibility). To that end, this work proposes a specific configuration of sensors assembled in a mobile robot, which can be used as a proof of concept to measure important environmental variables in an urban search and rescue (USAR) mission, such as toxic gas density, temperature gradient and smoke particles density. This data is processed through a support vector machine classifier with the purpose of detecting relevant contexts in the course of the mission. The outcome provided by the experiments conducted with TraxBot and Pioneer-3DX robots under the Robot Operating System framework opens the door for new multi-robot applications on USAR scenarios. This work was developed within the CHOPIN research project1 which aims at exploiting the cooperation between human and robotic teams in catastrophic accidents.O tema da fusão sensorial abrange a perceção ambiental para combinar dados de vários recursos naturais. Os seres humanos, como todos os outros animais, recolhem informações do seu redor, utilizando diferentes sensores biológicos. Combinando-se informação dos diferentes sensores é possível estruturar decisões e ações ao interagir com o meio ambiente. Sob condições de desastres, a fusão sensorial de informação eficaz proveniente de múltiplos robôs pode levar a um melhor reconhecimento da situação para a tomada de decisão coletiva. Os robôs móveis podem extrair informações do ambiente através da combinação de dados de diferentes sensores, como forma de organizar as decisões e aumentar a perceção humana. Isto é especialmente útil para obter informações de contexto ambientais em cenários de catástrofe, onde a perceção humana pode ser limitada (por exemplo, a falta de visibilidade). Para este fim, este trabalho propõe uma configuração específica de sensores aplicados num robô móvel, que pode ser usado como prova de conceito para medir variáveis ambientais importantes em missões de busca e salvamento urbano (USAR), tais como a densidade do gás tóxico, gradiente de temperatura e densidade de partículas de fumo. Esta informação é processada através de uma máquina de vetores de suporte com a finalidade de classificar contextos relevantes no decorrer da missão. O resultado fornecido pelas experiências realizadas com os robôs TraxBot e Pioneer 3DX usando a arquitetura Robot Operating System abre a porta para novas aplicações com múltiplos robôs em cenários USAR.2013info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://hdl.handle.net/10316/27061http://hdl.handle.net/10316/27061TID:201674173engFERREIRA, Nuno Filipe Loureiro - MRsensing: environmental monitoring and context recognition with cooperative mobile robots in catastrophic incidents. Coimbra : [s.n.], 2013. Dissertação de Mestrado.Portugal, David Bina Siassipourinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2022-01-20T17:48:56Zoai:estudogeral.uc.pt:10316/27061Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T20:58:05.268290Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse |
dc.title.none.fl_str_mv |
MRsensing: environmental monitoring and context recognition with cooperative mobile robots in catastrophic incidents |
title |
MRsensing: environmental monitoring and context recognition with cooperative mobile robots in catastrophic incidents |
spellingShingle |
MRsensing: environmental monitoring and context recognition with cooperative mobile robots in catastrophic incidents Portugal, David Bina Siassipour Sensor Fusion Information Fusion Multi-Robot System Optimization Classification Support Vector Machine Urban Search and Rescue Embedded System Fusão Sensorial Fusão de Informação Sistemas Multi-Robô Optimização Classificação Máquina de Vetores de Suporte Busca e Salvamento Sistemas Embebidos |
title_short |
MRsensing: environmental monitoring and context recognition with cooperative mobile robots in catastrophic incidents |
title_full |
MRsensing: environmental monitoring and context recognition with cooperative mobile robots in catastrophic incidents |
title_fullStr |
MRsensing: environmental monitoring and context recognition with cooperative mobile robots in catastrophic incidents |
title_full_unstemmed |
MRsensing: environmental monitoring and context recognition with cooperative mobile robots in catastrophic incidents |
title_sort |
MRsensing: environmental monitoring and context recognition with cooperative mobile robots in catastrophic incidents |
author |
Portugal, David Bina Siassipour |
author_facet |
Portugal, David Bina Siassipour |
author_role |
author |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Portugal, David Bina Siassipour |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Sensor Fusion Information Fusion Multi-Robot System Optimization Classification Support Vector Machine Urban Search and Rescue Embedded System Fusão Sensorial Fusão de Informação Sistemas Multi-Robô Optimização Classificação Máquina de Vetores de Suporte Busca e Salvamento Sistemas Embebidos |
topic |
Sensor Fusion Information Fusion Multi-Robot System Optimization Classification Support Vector Machine Urban Search and Rescue Embedded System Fusão Sensorial Fusão de Informação Sistemas Multi-Robô Optimização Classificação Máquina de Vetores de Suporte Busca e Salvamento Sistemas Embebidos |
description |
Dissertação de Mestrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores, apresentada à Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade de Coimbra |
publishDate |
2013 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2013 |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/masterThesis |
format |
masterThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
http://hdl.handle.net/10316/27061 http://hdl.handle.net/10316/27061 TID:201674173 |
url |
http://hdl.handle.net/10316/27061 |
identifier_str_mv |
TID:201674173 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
eng |
language |
eng |
dc.relation.none.fl_str_mv |
FERREIRA, Nuno Filipe Loureiro - MRsensing: environmental monitoring and context recognition with cooperative mobile robots in catastrophic incidents. Coimbra : [s.n.], 2013. Dissertação de Mestrado. |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação instacron:RCAAP |
instname_str |
Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação |
instacron_str |
RCAAP |
institution |
RCAAP |
reponame_str |
Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
collection |
Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
repository.name.fl_str_mv |
Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação |
repository.mail.fl_str_mv |
|
_version_ |
1799133871799795712 |