Robot Guia para Ambiente Indoor

• Autor(a) principal: Martins, Artur Miguel Gonçalves
• Data de Publicação: 2020
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10348/10578
• topic: Navegação indoor; Fingerprinting

Os sistemas de localização indoor permitem determinar a localização de terminais dentro de edifícios e, com o auxílio dos sistemas de navegação , podem fornecer bons serviços de orientação em ambientes fechados, tendo aplicabilidade em diversas áreas. Por exemplo, estes sistemas podem servir para guiar um paciente até ao consultório ou uma certa especialidade dentro de um hospital, um estudante a uma sala ou gabinete de um professor, um cliente a uma secção específica numa loja, entre outros. Para a utilização deste tipo de serviços, é necessário saber a localização dos utilizadores através dos terminais móveis. De acordo com esta necessidade, levanta-se um desafio `a localização e navegação indoor. A utilização do sistema de localização mais comum, Sistema de Posicionamento Global (GPS), é menos eficaz em ambientes indoor, uma vez que a receção dos sinais rádio de satélite utilizados nesta abordagem são severamente degradados quando os terminais a localizar se encontram em ambientes interiores (indoor ). Assim sendo, nestes ambientes onde os requisitos de precisão são, tipicamente mais elevados, o uso de outras metodologias para adquirir a informação de posicionamento dos terminais tornar-se imperativo. O recurso à análise do sinal das redes de comunicações sem fios já existentes no local é uma abordagem que traz mais fiabilidade aos sistemas que necessitam de localizar terminais com precisão. Considerando este contexto, a presente dissertação tem como objetivo a adaptação de um carro robot guia à navegação em ambientes interiores, podendo este deslocar-se entre dois pontos, utilizando redes sem fio, nomeadamente, Wi-Fi, no auxílio à descoberta da sua localização. Utilizou-se a análise de cena através do fingerprinting como esse mesmo auxílio e, para tal, foi feita a mediação e análise de parâmetros dos sinais eletromagnéticos, tipicamente, o Received Signal Strenght (RSS). A técnica de fingerprinting está dividida em duas fases, offline (treino) e online (teste). Na fase offline, são recolhidos os dados dos sinais eletromagnéticos em pontos específicos do ambiente de teste e guardados numa base de dados local, criando assim o Fingerprint Map. Posteriormente, na fase online, a determinação da localização passa por uma nova recolha dos dados dos sinais em tempo real que serão comparados com dados recolhidos em offline e, com a ajuda de algoritmos de estimação de localização, determina-se o posicionamento do terminal móvel. Posteriormente, com o auxílio de um algoritmo de pesquisa, ´e calculada uma rota entre o terminal e o destino, caso esta exista, e o carro robot torna-se capaz de navegar entre o local onde se encontra e o destino desejado.