Odometria inercial de robô móvel assistida por redes neurais

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silva, Pedro Ramon de Mello, 1987-
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/20.500.12733/9136
Resumo: Orientadores: Paulo Roberto Gardel Kurka, Calebe Paiva Gomes de Souza
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spelling Odometria inercial de robô móvel assistida por redes neuraisInertial odometry of mobile robot assisted by neural networksRobôs autônomosSistemas de navegação inercialRedes neurais de ElmanAutonomous robotsInertial navigation systemsElman neural networksOrientadores: Paulo Roberto Gardel Kurka, Calebe Paiva Gomes de SouzaTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia MecânicaResumo: Atualmente, diversas técnicas de localização de robôs são implementadas para formar o seu sistema de navegação autônoma. Para isso, abordagens de odometria são exploradas utilizando sensores como encoders, câmeras, lasers, entre outros. Porém, técnicas de odometria de robôs utilizando unicamente sensores inerciais como IMU são escassas na literatura devido a complexidade de mitigar os erros acumulados no processo de inferir o deslocamento utilizando um acelerômetro e a orientação utilizando um giroscópio. Esta tese propõe uma técnica para viabilizar a odometria inercial de um robô terrestre utilizando uma IMU em sistemas com restrições computacionais (e.g. microcontroladores). A técnica é baseada no processamento dos sinais de uma unidade de medidas inerciais em complemento com os sinais de entrada de torque do atuador no robô. Este processamento realiza a estimativa das variáveis de odometria através de uma arquitetura de redes neurais recorrentes de Elman. O método proposto é capaz de minimizar os erros cumulativos de integração numérica dos dados do acelerômetro e giroscópio, a fim de obter a pose do robô ao longo de sua trajetória de forma consistente e com desempenho comparável à uma odometria de rodas via modelo cinemático, porém, sem a presença dos erros sistemáticos e não-sistemáticos desta última abordagem citada. A técnica foi validada em um robô diferencial em ambiente indoor, podendo ser aplicada em outros sistemas robóticos que atuam neste mesmo contexto, como robôs aspiradores e do tipo AGV (Automated guided vehicle)Abstract: Currently, several robot localization techniques are implemented to form its autonomous navigation system. Therefore, odometry approaches are explored using sensors such as encoders, cameras, lasers, among others. However, robot odometry techniques using only inertial sensors such as IMU are scarce in the literature due to the complexity of mitigating the errors accumulated in the process of inferring displacement using an accelerometer and orientation using a gyroscope. This thesis proposes a technique to enable the inertial odometry of a terrestrial robot using an IMU in systems with computational constraints (e.g. microcontrollers). The technique is based on the processing of signals from an inertial measurement unit in addition to the torque input signals from the actuator to the robot. This processing performs the estimation of odometry variables through an architecture of recurrent Elman neural networks. The proposed method is able to minimize the cumulative errors of numerical integration of the accelerometer and gyroscope data, in order to obtain the robot pose along its trajectory consistently and with performance comparable to a wheel odometry via kinematic model, however , without the systematic and non-systematic errors of the latter. The technique was validated in a differential robot in a indoor environment, and can be applied to other robotic systems that work in this same context, such as vacuum robots and AGV (Automated guided vehicle) robotsDoutoradoMecânica dos Sólidos e Projeto MecânicoDoutor em Engenharia MecânicaCNPQ141220/2015-5[s.n.]Kurka, Paulo Roberto Gardel, 1958-Souza, Calebe Paiva Gomes de, 1979-Silva, Ludmila Corrêa de Alkmin eSantos, Caio Fernando Rodrigues dosLins, Romulo GonçalvesUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia MecânicaPrograma de Pós-Graduação em Engenharia MecânicaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASSilva, Pedro Ramon de Mello, 1987-20222022-06-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdf1 recurso online (95 p.) : il., digital, arquivo PDF.https://hdl.handle.net/20.500.12733/9136SILVA, Pedro Ramon de Mello. Odometria inercial de robô móvel assistida por redes neurais. 2022. 1 recurso online (95 p.) 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