Sistema de localização e mapeamento simultâneo visual aplicado para robótica móvel

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Jesus, Kesse Jonatas de
Data de Publicação: 2022
Idioma: por
Título da fonte: Manancial - Repositório Digital da UFSM
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Texto Completo: http://repositorio.ufsm.br/handle/1/26616
Resumo: Trabalho de conclusão de curso (graduação) - Universidade Federal de Santa Maria, Centro de Tecnologia, Curso de Engenharia de Controle e Automação, RS, 2022.
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spelling Sistema de localização e mapeamento simultâneo visual aplicado para robótica móvelVisual simultaneous localization and mapping system applied for mobile roboticsRobótica MóvelVisual SLAMROSRTAB-MAPORB-SLAM2DeepVOMobile RoboticsVISUAL Simultaneous Localization and MappingCNPQ::ENGENHARIASTrabalho de conclusão de curso (graduação) - Universidade Federal de Santa Maria, Centro de Tecnologia, Curso de Engenharia de Controle e Automação, RS, 2022.The work will use a mobile robot to do the task of mapping the environment around it, generating a 3D illustration in real time, the Gazebo software will be used and the ROS system (Robot Operating System) that will allow us to visualize the results of the simulations. It was used simulated camera in the Linux Ubuntu version 16.04 system with the kinetic distribution of ROS and the RTAB-MAP SLAM, ORB-SLAM2 and DeepVO algorithms. This work will present three visual SLAM algorithms, RTAB-MAP, ORB-SLAM2 and DeepVO. It was carried out the comparison between the RTAB-Map and ORB-SLAM2 for testing your accuracy in RGB-D and stereo cameras for real and simulated environment with indoor and outdoor environment.O trabalho utilizará um robô móvel para fazer a tarefa de mapear o ambiente ao seu redor gerando uma ilustração em 3D e em tempo real, o software Gazebo será utilizado e o sistema ROS (Robot Operating System) que nos possibilitará visualizar os resultados das simulações. Foram usadas câmeras simuladas na distribuição Kinect do ROS com o Linux Ubuntu 16.04 e foram utilizados os algoritmos RTAB-MAP SLAM, ORB-SLAM2 e DeepVO. O trabalho apresentará três algoritmos de SLAM visual, RTAB-MAP, ORB-SLAM2 e DeepVO. Foi feita uma comparação entre o RTAB-Map e o ORB-SLAM2 para testar sua precisão em câmeras RGB-D e estéreo em ambientes reais e simulados com ambientes internos e externos.Universidade Federal de Santa MariaBrasilUFSMCentro de TecnologiaSchaf, Frederico MenineJesus, Kesse Jonatas de2022-10-21T16:44:07Z2022-10-21T16:44:07Z2022-09-032022Trabalho de Conclusão de Curso de Graduaçãoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfJESUS, K. J. de. Sistema de localização e mapeamento simultâneo visual aplicado para robótica móvel. 2022. 76 p. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Controle e Automação)- Universidade Federal de Santa Maria, Santa Maria, RS, 2022.http://repositorio.ufsm.br/handle/1/26616ark:/26339/0013000013fm2porAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Manancial - Repositório Digital da UFSMinstname:Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)instacron:UFSM2022-10-21T16:44:07Zoai:repositorio.ufsm.br:1/26616Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://repositorio.ufsm.br/ONGhttps://repositorio.ufsm.br/oai/requestatendimento.sib@ufsm.br||tedebc@gmail.comopendoar:2022-10-21T16:44:07Manancial - Repositório Digital da UFSM - Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)false
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