Planejamento de caminhos suaves e seguros baseados em espuma probabilística para Sistemas Robóticos Autônomos
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Data de Publicação: | 2021 |
Tipo de documento: | Tese |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFRN |
Texto Completo: | https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/44894 |
Resumo: | Planejar um caminho para que um robô navegue entre dois pontos em um dado ambiente, sem colidir com obstáculos, é um dos principais problemas no âmbito da robótica autônoma. A busca por caminhos curtos e com um tempo de busca reduzido são características da maioria dos métodos de planejamento, mas para aplicações onde há uma atuação direta com seres humanos, como na robótica assistiva, a garantia de um maior grau de segurança nos movimentos é um requisito fundamental. Nesse contexto, esta tese de doutorado apresenta um conjunto de estratégias para a realização do planejamento de caminhos seguros para robôs autônomos. As estratégias desenvolvidas baseiam-se fundamentalmente nos conceitos do Método da Espuma Probabilística (PFM), um planejador global baseado em amostragem, capaz de gerar caminhos limitados por um conjunto de bolhas conectadas, garantindo assim uma região volumétrica no espaço livre para manobrabilidade segura. O PFM necessita da representação explícita da região de obstáculos no espaço de configurações para computação das bolhas, o que inviabiliza, na prática, sua aplicação para a maioria dos problemas robóticos. Dessa forma, uma nova estratégia para o cálculo das bolhas sem necessitar da computação dos obstáculos no espaço de configurações foi desenvolvida. Além disso, foi realizada uma análise para a diminuição do número de parâmetros do método. A fim de melhorar a qualidade dos caminhos planejados, foram implementadas estratégias de otimização para diminuir o comprimento e aumentar a suavidade do caminho, mantendo a principal característica da abordagem que é a segurança. Foram desenvolvidas novas variantes do PFM com a intenção de explorar diferentes mecanismos para a propagação da espuma, e com isso, garantir o planejamento de caminhos mais curtos, com menor tempo de busca e mais seguros. Para ilustrar as principais linhas de contribuição desta tese, alguns experimentos simulados foram realizados considerando o planejamento para dois robôs assistivos. Como primeiro exemplo, tem-se um exoesqueleto para membros inferiores, com as tarefas de transpor obstáculos, subir e descer um degrau, obtendo assim caminhos suaves e representando movimentos que se aproximam do padrão antropomórfico. Esses resultados ilustraram a capacidade dos métodos baseados em espuma probabilística em planejar caminhos seguros e suaves para robôs com cadeia cinemática, sem a necessidade do cálculo da região de obstáculos. O segundo dispositivo considerado nos experimentos foi um Andador Inteligente, onde foi possível realizar o planejamento de caminhos seguros para um robô sobre rodas, com acionamento diferencial, além de evidenciar alguns aspectos dos caminhos planejados pelos novos métodos desenvolvidos. |
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A busca por caminhos curtos e com um tempo de busca reduzido são características da maioria dos métodos de planejamento, mas para aplicações onde há uma atuação direta com seres humanos, como na robótica assistiva, a garantia de um maior grau de segurança nos movimentos é um requisito fundamental. Nesse contexto, esta tese de doutorado apresenta um conjunto de estratégias para a realização do planejamento de caminhos seguros para robôs autônomos. As estratégias desenvolvidas baseiam-se fundamentalmente nos conceitos do Método da Espuma Probabilística (PFM), um planejador global baseado em amostragem, capaz de gerar caminhos limitados por um conjunto de bolhas conectadas, garantindo assim uma região volumétrica no espaço livre para manobrabilidade segura. O PFM necessita da representação explícita da região de obstáculos no espaço de configurações para computação das bolhas, o que inviabiliza, na prática, sua aplicação para a maioria dos problemas robóticos. Dessa forma, uma nova estratégia para o cálculo das bolhas sem necessitar da computação dos obstáculos no espaço de configurações foi desenvolvida. Além disso, foi realizada uma análise para a diminuição do número de parâmetros do método. A fim de melhorar a qualidade dos caminhos planejados, foram implementadas estratégias de otimização para diminuir o comprimento e aumentar a suavidade do caminho, mantendo a principal característica da abordagem que é a segurança. Foram desenvolvidas novas variantes do PFM com a intenção de explorar diferentes mecanismos para a propagação da espuma, e com isso, garantir o planejamento de caminhos mais curtos, com menor tempo de busca e mais seguros. Para ilustrar as principais linhas de contribuição desta tese, alguns experimentos simulados foram realizados considerando o planejamento para dois robôs assistivos. Como primeiro exemplo, tem-se um exoesqueleto para membros inferiores, com as tarefas de transpor obstáculos, subir e descer um degrau, obtendo assim caminhos suaves e representando movimentos que se aproximam do padrão antropomórfico. Esses resultados ilustraram a capacidade dos métodos baseados em espuma probabilística em planejar caminhos seguros e suaves para robôs com cadeia cinemática, sem a necessidade do cálculo da região de obstáculos. O segundo dispositivo considerado nos experimentos foi um Andador Inteligente, onde foi possível realizar o planejamento de caminhos seguros para um robô sobre rodas, com acionamento diferencial, além de evidenciar alguns aspectos dos caminhos planejados pelos novos métodos desenvolvidos.Planning a path for a robot to navigate between two points in a given environment and avoiding collision with obstacles is one of the main issues for autonomous robotics. The search for short paths and reduced search time are aspects of most planning methods, but in applications in which the robots interact directly with human beings, such as assistive robotics, ensuring a greater degree of safety associated with the movements is an essential requirement. In this context, this thesis presents a set of new strategies for the planning of safe paths for autonomous robots. The developed methods are essentially based on the concepts of the probabilistic foam method (PFM). PFM is a sampling-based path planning method capable of generating paths bounded by a set of connected bubbles, which guarantees a volumetric region in the free space for safe maneuverability. In order to compute the bubbles, PFM requires an explicit representation of the obstacle region in the configuration space, which is computationally impracticable considering its application for most problems. Thus, a novel strategy to compute bubbles without representing these obstacles regions is introduced. Besides, we present an analysis to reduce the number of PFM parameters. To improve the quality of the paths, two optimization procedures were implemented to reduce the path length and increase the path smoothness, maintaining a high clearance. Novel PFM-based techniques are developed to explore different mechanisms for the propagation of the foam, aiming to ensure the planning of shorter paths with a short search time, also guaranteeing paths with high clearance. In order to evidence the main contributions of this thesis, some simulated experiments are performed considering the path planning for two assistive robots: The first one is a lower limb exoskeleton, which aim at overcoming obstacles, walking up and down a stair, resulting in smooth movements with a more anthropomorphic pattern. These results illustrate the ability of PFM to plan safe and smooth paths for open kinematic-chain robots without the explicit representation of the obstacle region in configuration space. Smart Walker is the second robot considered in this work, and it was possible to represent the planning of safe paths for a mobile robot with differential drive, in addition to show some aspects of the paths planned by the new introduced methods.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESUniversidade Federal do Rio Grande do NortePROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA E DE COMPUTAÇÃOUFRNBrasilEspuma probabilísticaPlanejamento de caminhoRobótica assistivaSegurança do caminhoSuavização do caminhoPlanejamento de caminhos suaves e seguros baseados em espuma probabilística para Sistemas Robóticos Autônomosinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRNORIGINALPlanejamentocaminhossuaves_Nascimento_2021.pdfapplication/pdf16921364https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/44894/1/Planejamentocaminhossuaves_Nascimento_2021.pdf16a2a2dfb3d10d953e2a65a62717b617MD51123456789/448942022-05-02 12:30:58.136oai:https://repositorio.ufrn.br:123456789/44894Repositório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/opendoar:2022-05-02T15:30:58Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false |
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