RASTREAMENTO DE AGROBOTS EM ESTUFAS AGRÍCOLAS USANDO MODELOS OCULTOS DE MARKOV: Comparação do desempenho e da correção dos algoritmos de Viterbi e Viterbi com janela de observações deslizante

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Alves, Roberson Junior Fernandes
Data de Publicação: 2015
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UEPG
Texto Completo: http://tede2.uepg.br/jspui/handle/prefix/132
Resumo: Developing mobile and autonomous agrobots for greenhouses requires the use of procedures which allow robot autolocalization and tracking. The tracking problem can be modeled as finding the most likely sequence of states in a hidden Markov model„ whose states indicate the positions of an occupancy grid. This sequence can be estimated with Viterbi’s algorithm. However, the processing time and consumed memory, of this algorithm, grows with the dimensions of the grid and tracking duration, and, this can constraint its use for tracking agrobots. Considering it, this work presents a tracking procedure which uses two approximated implementations of Viterbi’s algorithm called Viterbi-JD(Viterbi’s algorithm with a sliding window) and Viterbi-JD-MTE(Viterbi’s algorithm with a sliding window over an hidden Markov model with sparse transition matrix). The experimental results show that the time and memory performance of tracking with this two approximated implementations are significantly higher than the Viterbi’s based tracking. The reported tracking hypothesis is suboptimal, when compared to the hypothesis generated by Viterbi, but the error does not grows substantially. Th experimentos was performed using RSSI(Received Signal Strength Indicator) simulated data.
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Dissertação (Mestrado em Computação para Tecnologias em Agricultura) - UNIVERSIDADE ESTADUAL DE PONTA GROSSA, Ponta Grossa, 2015.http://tede2.uepg.br/jspui/handle/prefix/132Developing mobile and autonomous agrobots for greenhouses requires the use of procedures which allow robot autolocalization and tracking. The tracking problem can be modeled as finding the most likely sequence of states in a hidden Markov model„ whose states indicate the positions of an occupancy grid. This sequence can be estimated with Viterbi’s algorithm. However, the processing time and consumed memory, of this algorithm, grows with the dimensions of the grid and tracking duration, and, this can constraint its use for tracking agrobots. Considering it, this work presents a tracking procedure which uses two approximated implementations of Viterbi’s algorithm called Viterbi-JD(Viterbi’s algorithm with a sliding window) and Viterbi-JD-MTE(Viterbi’s algorithm with a sliding window over an hidden Markov model with sparse transition matrix). The experimental results show that the time and memory performance of tracking with this two approximated implementations are significantly higher than the Viterbi’s based tracking. The reported tracking hypothesis is suboptimal, when compared to the hypothesis generated by Viterbi, but the error does not grows substantially. Th experimentos was performed using RSSI(Received Signal Strength Indicator) simulated data.O desenvolvimento de agrobots móveis e autônomos para operar em estufas agrícolas depende da implementação de procedimentos que permitam o rastreamento do robô no ambiente. O problema do rastreamento pode ser modelado como a determinação da sequência de estados mais prováveis de um modelo oculto de Markov cujos estados indicam posições de uma grade de ocupação. Esta sequência pode ser estimada pelo algoritmo de Viterbi. No entanto, o tempo de processamento e a memória consumida, por esse algoritmo, crescem com as dimensões da grade e com a duração do rastreamento, e isto pode limitar seu uso no rastreamento de agrobots em estufas. Considerando o exposto, este trabalho apresenta um procedimento de rastreamento que utiliza mplementações aproximadas do algoritmo de Viterbi denominadas de Viterbi-JD(Viterbi com janela deslizante) e Viterbi- JD-MTE(Viterbi com janela deslizante sobre um modelo oculto de Markov com matriz de transição esparsa). Os experimentos mostram que o desempenho de tempo e memória do rastreamento baseado nessas implementações aproximadas é significativamente melhor que aquele do algoritmo original. A hipótese de rastreamento gerada é sub ótima em relação àquela calculada pelo algoritmo original, contudo, não há um aumento substancial do erro. Os experimentos foram realizados utilizando dados simulados de RSSI (Received Signal Strength Indicator).Made available in DSpace on 2017-07-21T14:19:26Z (GMT). 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