Uso de filtro de Kalman e visão computacional para a correção de incertezas de navegação de robos autonomos

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Diogenes, Luciana Claudia Martins Ferreira
Data de Publicação: 2008
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/20.500.12733/1609034
Resumo: Orientadores: Paulo Roberto Gardel Kurka, Helder Anibal Hermini
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spelling Uso de filtro de Kalman e visão computacional para a correção de incertezas de navegação de robos autonomosUse of Kalman filter and computational vision for the correction of uncertainties in the navigation of autonomous robotsNavegação de robôs móveisVeículos autônomosRobos - Sistemas de controleFiltragem de KalmanNavigationsRobotic visionVehicle autonomousControlOrientadores: Paulo Roberto Gardel Kurka, Helder Anibal HerminiTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia MecanicaResumo: O presente trabalho tem como finalidade estabelecer um conjunto de procedimentos básicos de navegação e controle de robôs autônomos, baseado em imagens. Mapas de intensidade provenientes das imagens de duas câmeras são convertidos em mapas de profundidade, que fornecem ao robô informações sobre o seu posicionamento em um ambiente composto de objetos distintos. O modelo de robô de duas rodas com acionamento diferencial é usado, permitindo que o processo de navegação se dê através da fusão sensorial das informações obtidas pelas câmeras e dos dados de odometria do seu movimento. O filtro linear de Kalman é usado nesse processo de fusão, para obter estimativas ótimas de posição do robô, baseados nas imagens observadas pelas câmeras e pela informação de odometria medida pelos encoders de rotação das rodas. Realizamse simulações computacionais da tarefa de obtenção e processamento da imagem de um ambiente bidimensional simplificado, bem como do procedimento de navegação com fusão sensorial. As simulações têm por finalidade testar a viabilidade e robustez do procedimento de navegação, na presença de incertezas nas medidas de posição através de câmeras bem como nas medidas de odometriaAbstract: The work establishes a collection of procedures for image based navigation control of an autonomous robot. Intensity maps obtained from cameras are transformed in depth maps, which provide information about the robot's localization in an environment, comprised of distinct objects. A two wheeled, differential powered robot model is used, allowing the navigation process to combine double source information from the camera and odometry sensors. The Kalman filter technique is used in this information combination in order to yield optimal estimates of position of the robot, based on the camera and odometry information. Computational simulations are used to validate the image capture and processing, as well as the sensorial fusion technique, in a simplified bi-dimensional environment. The simulations are also useful in accessing the viability and robustness of the navigation process, in the presence of measurement uncertainties associated to the camera and odometry measurementsDoutoradoMecânica dos Sólidos e Projeto MecânicoDoutor em Engenharia Mecânica[s.n.]Kurka, Paulo Roberto Gardel, 1958-Hermini, Helder Anibal, 1968-Ferasoli Filho, HumbertoAraujo, Cleudmar Amaral deNóbrega, Eurípedes Guilherme de OliveiraDias Junior, MiltonUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia MecânicaPrograma de Pós-Graduação em Engenharia MecânicaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASDiogenes, Luciana Claudia Martins Ferreira2008info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdf123 p. : il.https://hdl.handle.net/20.500.12733/1609034DIOGENES, Luciana Claudia Martins Ferreira. Uso de filtro de Kalman e visão computacional para a correção de incertezas de navegação de robos autonomos. 2008. 123 p. Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecanica, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1609034. Acesso em: 2 set. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/439669porreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2017-02-18T05:28:14Zoai::439669Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2017-02-18T05:28:14Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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