Árvores aleatórias de exploração rápida com técnicas de aprendizado de máquinas aplicadas à navegação de carros autônomos

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Ferreira, João Pedro Barros
Data de Publicação: 2022
Outros Autores: jpuerj@gmail.com
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UERJ
Texto Completo: http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/19362
Resumo: Mobile robotics is a promising area of engineering that combines task automation with mobility. This flexibility of movement brings a demand for methods that allow autonomous navigation of the robot, avoiding collision with any other object in space. Trajectory planning is a complex problem that often requires profound knowledge of the robot and particular heuristics to the system in which it is applied. This work proposes a systematic approach to this issue, considering the union of rapidly-exploring random trees, a classic trajectory planning algorithm, with several machine learning techniques, to overcome the difficulties associated with obtaining analytical so lutions. The proposed method is computationally evaluated in a mobile robot model similar to a passenger car, an important system considering the emergence of autonomous cars, and achieves results comparable to analytical methods, which uses broad knowledge of the system.
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Trajectory planning is a complex problem that often requires profound knowledge of the robot and particular heuristics to the system in which it is applied. This work proposes a systematic approach to this issue, considering the union of rapidly-exploring random trees, a classic trajectory planning algorithm, with several machine learning techniques, to overcome the difficulties associated with obtaining analytical so lutions. The proposed method is computationally evaluated in a mobile robot model similar to a passenger car, an important system considering the emergence of autonomous cars, and achieves results comparable to analytical methods, which uses broad knowledge of the system.A robótica móvel é uma área promissora da engenharia que alia a automatização de tarefas com a locomoção. Essa flexibilidade de movimento traz uma demanda por métodos que permitam a navegação autônoma do robô, evitando a colisão com qualquer outro objeto no espaço. O planejamento de trajetórias é um problema complexo que, frequentemente, exige o conhecimento profundo do robô e heurísticas particulares ao sistema em que é aplicado. Este trabalho propõe uma abordagem sistemática para este problema, considerando a união das árvores aleatórias de exploração rápida, um algoritmo clássico de planejamento de trajetórias, com diversas técnicas de aprendizado de máquinas, a fim de contornar as dificuldades associadas à obtenção de soluções analíticas. O método proposto é avaliado computacionalmente em um modelo de robô móvel similar a um automóvel de passeio, um sistema importante considerando a emergência dos carros autônomos, e atinge resultados comparáveis aos métodos analíticos, que utilizam profundo conhecimento do sistema.Submitted by Julia CTC/B (julia.vieira@uerj.br) on 2023-04-11T16:26:37Z No. of bitstreams: 1 Dissertação - João Pedro Barros Ferreira - 2022 - Completo.pdf: 3893673 bytes, checksum: 70b27001c5ae24885133dbce3ba1460d (MD5)Made available in DSpace on 2023-04-11T16:26:37Z (GMT). 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