Sistema de navegação autônoma de cadeira de rodas motorizada em ambiente conhecido
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2021 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UCS |
Texto Completo: | https://repositorio.ucs.br/11338/11193 |
Resumo: | Existe um grande número de pessoas que enfrentam dificuldades em seu cotidiano devido às limitações físicas, fato que motiva diversas pesquisas voltadas às tecnologias assistivas, que são recursos utilizados para ampliar as habilidades funcionais de pessoas com deficiência, em prol de uma melhora na qualidade de vida. Diante deste contexto, este trabalho apresenta um sistema de navegação autônoma de uma cadeira de rodas entre corredores e portas em ambiente interno conhecido. O sistema utiliza o algoritmo de Dijkstra para gerar uma trajetória por meio de um mapa de grade do ambiente e do destino selecionado pelo usuário através de uma interface no notebook. A posição relativa da cadeira durante a trajetória é estimada por meio da odometria, fazendo uso de encoders nas rodas, acelerômetro e giroscópio. Complementar à odometria, um sistema de localização absoluta por marcos artificiais é empregado, no qual utiliza imagens RGB-D capturadas por uma câmera Kinect v2 para determinar a posição da cadeira por meio da localização de retângulos colocados no ambiente em posições previamente conhecidas. A localização dos retângulos é realizada aplicando o detector de bordas de Canny e a transformada probabilística de Hough para extrair retas nas imagens RGB, e por meio das informações de profundidade da imagem são verificadas quais retas são pertencentes ao marco. As imagens de profundidade capturadas pelo Kinect também são utilizadas para o processo de determinação da posição da cadeira em relação ao centro da porta a ser transpassada. A detecção da porta consiste em localizar suas bordas por meio da variação da profundidade existente entre a parede e seu vão. O controle da trajetória da cadeira no deslocamento entre corredores e na passagem por portas é realizado utilizando controladores baseados em lógica fuzzy que atuam na velocidade linear e angular da cadeira. Após a realização dos ensaios, observou-se indicativos para ser um forte potencial de pesquisas na aplicação da odometria juntamente com o Kinect na navegação autônoma de robôs móveis. Entretanto, a localização absoluta por marcos artificiais durante o deslocamento ainda se apresenta pouco confiável, uma vez que há uma falta de sincronismo entre a captura das imagens RGB de profundidade. [resumo fornecido pelo autor] |
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Kasmirski, MateusSpindola, Marilda MachadoGiacomelli, PatriciaMarques, Patric Janner2022-11-18T19:36:21Z2022-11-18T19:36:21Z2021-12-142021-11-30https://repositorio.ucs.br/11338/11193Existe um grande número de pessoas que enfrentam dificuldades em seu cotidiano devido às limitações físicas, fato que motiva diversas pesquisas voltadas às tecnologias assistivas, que são recursos utilizados para ampliar as habilidades funcionais de pessoas com deficiência, em prol de uma melhora na qualidade de vida. Diante deste contexto, este trabalho apresenta um sistema de navegação autônoma de uma cadeira de rodas entre corredores e portas em ambiente interno conhecido. O sistema utiliza o algoritmo de Dijkstra para gerar uma trajetória por meio de um mapa de grade do ambiente e do destino selecionado pelo usuário através de uma interface no notebook. A posição relativa da cadeira durante a trajetória é estimada por meio da odometria, fazendo uso de encoders nas rodas, acelerômetro e giroscópio. Complementar à odometria, um sistema de localização absoluta por marcos artificiais é empregado, no qual utiliza imagens RGB-D capturadas por uma câmera Kinect v2 para determinar a posição da cadeira por meio da localização de retângulos colocados no ambiente em posições previamente conhecidas. A localização dos retângulos é realizada aplicando o detector de bordas de Canny e a transformada probabilística de Hough para extrair retas nas imagens RGB, e por meio das informações de profundidade da imagem são verificadas quais retas são pertencentes ao marco. As imagens de profundidade capturadas pelo Kinect também são utilizadas para o processo de determinação da posição da cadeira em relação ao centro da porta a ser transpassada. A detecção da porta consiste em localizar suas bordas por meio da variação da profundidade existente entre a parede e seu vão. O controle da trajetória da cadeira no deslocamento entre corredores e na passagem por portas é realizado utilizando controladores baseados em lógica fuzzy que atuam na velocidade linear e angular da cadeira. Após a realização dos ensaios, observou-se indicativos para ser um forte potencial de pesquisas na aplicação da odometria juntamente com o Kinect na navegação autônoma de robôs móveis. Entretanto, a localização absoluta por marcos artificiais durante o deslocamento ainda se apresenta pouco confiável, uma vez que há uma falta de sincronismo entre a captura das imagens RGB de profundidade. [resumo fornecido pelo autor]There is a large number of people who are facing difficulties in their daily lives, due to physical limitations, this reality motivates several researches focused on assistive technologies, which are resources used to expand functional abilities of people with disability, promoting better quality of life. In this context, this work presentes an autonomous navigation system of a wheelchair between corridors and doors in a known indoor environment. This system uses a Dijkstra algorithm to generate a trajectory from a grid map of the place, and the destination selected by the user through a laptop interface. The relative position of the wheelchair during the trajectory is estimated through Odometry using encoders on the wheels, accelerometer and gyroscope. In addition of Odometry, an absolute location system, by artificial landmarks, is applied, which uses RGB-D images captured by a Kinect v2 camera, to determine the position of the wheelchair by locating rectangles placed in the environment in previously known positions. The location of the rectangles is performed by applying the Canny edge detector and the probabilistic Hough transform to extract lines in RGB images, and through the information of image depth, it is verified which lines belong to the landmark. The depth images captured by Kinect are also used for the process of determining the position of the wheelchair in relation to the center of the door to be passed. The depth images captured by Kinect are also used for the process of determining the position of the wheelchair in relation to the center of the door to be passed. The door detection consists of locating its edges through the variation of the depth between the wall and its gap. The control of the wheelchair's trajectory in the dislocation between corridors, and in the passage through doors it is performed using controllers, based on fuzzy logic that act on the linear and angular velocity of the wheelchair. After carrying out the tests, it was observed that there is a strong potential for research in the application of odometry together with Kinect in the autonomous navigation of mobile robots. However, the absolute location by artificial landmarks during the dislocation still performs unreliable, once that there are a lack of synchronism between the capturing the RGB images of depth. [resumo fornecido pelo autor]Engenharia elétricaCadeiras de rodasKinect (Controlador programável)Sistema de navegação autônoma de cadeira de rodas motorizada em ambiente conhecidoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisporreponame:Repositório Institucional da UCSinstname:Universidade de Caxias do Sul (UCS)instacron:UCSinfo:eu-repo/semantics/openAccessUniversidade de Caxias do SulBacharelado em Engenharia ElétricaCampus Universitário da Região dos Vinhedos2021-12-14TEXTTCC Mateus Kasmirski.pdf.txtTCC Mateus Kasmirski.pdf.txtExtracted texttext/plain178407https://repositorio.ucs.br/xmlui/bitstream/11338/11193/2/TCC%20Mateus%20Kasmirski.pdf.txt620e9e9f4578edda76506a04a994d76aMD52THUMBNAILTCC Mateus Kasmirski.pdf.jpgTCC Mateus Kasmirski.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1220https://repositorio.ucs.br/xmlui/bitstream/11338/11193/3/TCC%20Mateus%20Kasmirski.pdf.jpgc4c420713df2300551484e79725c7921MD53ORIGINALTCC Mateus Kasmirski.pdfTCC Mateus Kasmirski.pdfapplication/pdf3136963https://repositorio.ucs.br/xmlui/bitstream/11338/11193/1/TCC%20Mateus%20Kasmirski.pdfff72e221407f3ea43ec38032dfcc8bd3MD5111338/111932022-11-19 05:04:31.793oai:repositorio.ucs.br:11338/11193Repositório de Publicaçõeshttp://repositorio.ucs.br/oai/requestopendoar:2024-05-06T10:04:34.247075Repositório Institucional da UCS - Universidade de Caxias do Sul (UCS)false |
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