Classificação do nível de rugosidade usando sensor inercial para robôs terrestres em ambientes externos
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Data de Publicação: | 2023 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFAM |
Texto Completo: | http://riu.ufam.edu.br/handle/prefix/7005 |
Resumo: | Ground robots operating in outdoor environments often face rough and uneven terrains, which can significantly challenge their navigation capabilities. This paper proposes an approach for classifying roughness levels of outdoor terrains using inertial sensors for ground robots. This paper proposes an investigation concerning inertial sensors for roughness level classification of ground robots during their navigation in outdoor environments. For this, a Deep Learning based approach is proposed to classify the level of irregular terrains. Our methodology consists of two main steps: (i) inertial measures representation; and (ii) roughness level classification. First, inertial measures from a sliding window are acquired and depicted as a bi-dimensional representation. After, the vibration features are learned by a Convolutional Neural Network and classified into different roughness levels.Additionally, the impact of different terrain and robot conditions is assessed to comprehend its effect during terrain analysis. Simulated and real-world experiments were carried out to validate the proposed approach, achieving accurate and reliable results, even in different surface circumstances.The proposed approach achieved accuracy over 96% in simulated experiments regarding different surface heights, distances and shapes. In addition, achieved accuracy over 88% in real experiments. |
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Classificação do nível de rugosidade usando sensor inercial para robôs terrestres em ambientes externosClassificação do nível de rugosidadeAnálise de terrenosAprendizado profundoNavegação autônomaCIENCIAS EXATAS E DA TERRA: CIENCIA DA COMPUTACAOInteligência artificialAutomaçãoRedes neurais (Computação)Ground robots operating in outdoor environments often face rough and uneven terrains, which can significantly challenge their navigation capabilities. This paper proposes an approach for classifying roughness levels of outdoor terrains using inertial sensors for ground robots. This paper proposes an investigation concerning inertial sensors for roughness level classification of ground robots during their navigation in outdoor environments. For this, a Deep Learning based approach is proposed to classify the level of irregular terrains. Our methodology consists of two main steps: (i) inertial measures representation; and (ii) roughness level classification. First, inertial measures from a sliding window are acquired and depicted as a bi-dimensional representation. After, the vibration features are learned by a Convolutional Neural Network and classified into different roughness levels.Additionally, the impact of different terrain and robot conditions is assessed to comprehend its effect during terrain analysis. Simulated and real-world experiments were carried out to validate the proposed approach, achieving accurate and reliable results, even in different surface circumstances.The proposed approach achieved accuracy over 96% in simulated experiments regarding different surface heights, distances and shapes. In addition, achieved accuracy over 88% in real experiments.Os robôs terrestres que operam em ambientes externos geralmente enfrentam terrenos acidentados e irregulares, o que pode representar desafios significativos para a sua navegação. Este artigo propõe uma técnica de classificação do nível de rugosidade de robôs terrestres usando sensores inerciais, durante sua navegação em ambientes externos. Para isso, é proposta uma abordagem baseada em uma Rede Neural Convolucional (CNN) para classificar o nível de terrenos irregulares no deslocamento de robôs com rodas. A metodologia proposta consiste em duas etapas principais: i) Representação de medidas inerciais; e ii) Classificação do nível de rugosidade. Além disso, o impacto de diferentes condições do terreno e do robô é avaliado para compreender seu efeito durante a análise do terreno. Para validar a abordagem proposta, experimentos simulados e reais foram realizados, alcançando resultados precisos e confiáveis, mesmo em diferentes circunstâncias de superfície. Nos experimentos simulados e reais, em relação a diferentes alturas, distâncias e formas de superfície, a abordagem proposta obteve, respectivamente, precisão superior a 96,0% e 88,0%.2NãoMuitos passos não explicados.BrasilICET - Instituto de Ciências Exatas e Tecnologia (Itacoatiara)Itacoatiara (AM)Sistemas de Informações - Bacharelado - ItacoatiaraOliveira, Felipe Gomes dehttp://lattes.cnpq.br/7676479757420304Brito, Alternei de SouzaOliveira, Paulo Louzada Castro deOliveira, Juan Miguel de Assis2023-10-04T21:42:16Z2023-10-04T21:42:16Z2023-06-27info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://riu.ufam.edu.br/handle/prefix/7005porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFAMinstname:Universidade Federal do Amazonas (UFAM)instacron:UFAM2023-10-04T21:43:45Zoai:localhost:prefix/7005Repositório InstitucionalPUBhttp://riu.ufam.edu.br/oai/requestopendoar:2023-10-04T21:43:45Repositório Institucional da UFAM - Universidade Federal do Amazonas (UFAM)false |
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