Módulo de auto-localização para um agente exploratório usando Filtro de Kalman

• Autor(a) principal: Machado, Karla Fedrizzi
• Data de Publicação: 2003
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/26953
• topic: Inteligência artificial; Redes neurais; Robótica; Mapa : Navegação; Controle : Trajetória; Exploratory navigation; Environment mapping; Kalman filter; Mobile robot; Self-localization

Construir um robô capaz de realizar tarefas sem qualquer interferência humana é um dos maiores desafios da Robótica Move!. Dispondo apenas de sensores, um robô autônomo precisa explorar ambientes desconhecidos e, simultaneamente, construir um mapa confiável a fim de se localizar e realizar a tarefa. Na presença de erros de odometria, o robô não consegue se auto-localizar corretamente em seu mapa interno e acaba por construir um mapa deformado e não condizente com a realidade. Este trabalho apresenta uma solução para o problema da auto-localização de robô moveis autônomos. Esta solução faz use de um método linear de calculo de estimativas chamado Filtro de Kalman para corrigir a posição do robô em seu mapa intern° do ambiente enquanto realiza a exploração. A proposta leva em consideração que toda entidade que se movimenta em um ambiente conta sempre com alguns pontos de referencia para se localizar. Estes pontos são implementados como objetos especiais chamados marcas de Kalman. Em simulação, o reconhecimento das marcas pode ser feito de duas maneiras: através de sua posição no mapa ou através de sua identidade. Nos experimentos realizados em simulação, o método é testado para diferentes erros no angulo de orientação do robô. Os resultados são comparados levando em consideração as deformações no mapa gerado, com e sem marcas de Kalman, e o erro médio da posição do robô durante todo o processo exploratório.