Sistema de localização para AGVs em ambientes semelhantes a armazéns inteligentes

• Autor(a) principal: Moraga Galdames, Jorge Pablo
• Data de Publicação: 2012
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18149/tde-29092014-104604/
• topic: Feature-based map; AGV; AGV; Armazém inteligente; Auto-localização; Extended Kalman filter; Feature-based map; Filtro de Kalman Estendido; Mobile robotic; Robótica móvel; Self-localization; Smart warehouse

A demanda por mais flexibilidade nas fábricas e serviços originou um aumento no volume de operações internas de carga e descarga, devido à maior diversidade dos elementos transportados. Logo, na busca por um fluxo de materiais mais eficiente, as empresas passaram a investir em soluções tecnológicas, entre elas, o uso de Automated Guided Vehicles (AGVs), por conta do custo mais atrativo e do avanço em relação aos primeiros AGVs, que até então dependiam de uma infraestrutura adicional para suportar a navegação. Muitos AGVs modernos possuem movimentação livre e são orientados por sistemas que utilizam sensores para interpretar o ambiente, sendo assim, tornar os AGVs autônomos despertou o interesse de pesquisadores na área de robótica móvel para o desenvolvimento de sistemas capazes de auxiliar e coordenar a navegação. Novas técnicas de localização, tal como a localização baseada em marcadores reflexivos, e a construção de armazéns com layouts estruturados para a navegação viabilizaram o uso de AGVs autônomos, entretanto sua utilização em armazéns existentes ainda é um desafio. Neste contexto, o Laboratório de Robótica Móvel (LabRom) do Grupo de Mecatrônica da EESC/USP, através do projeto do Armazém Inteligente, tem pesquisado os problemas de: roteamento, gerenciamento das baterias, navegação e auto-localização. Robôs autônomos precisam de um sistema de auto-localização eficiente e preciso para navegar com segurança, o qual depende de um mapa e da interpretação do ambiente utilizando sensores embarcados. Para alcançar esse objetivo este trabalho propõe um Sistema de Auto-localização baseado no Extended Kalman Filter (EKF) como solução. O sistema, desenvolvido em linguagem C, interage com outros dois sistemas: roteamento e navegação e foi implementado em um armazém simulado utilizando o software Player/Stage, mostrando ser confiável no fornecimento de uma estimativa de localização baseada em odometria e landmarks com localização conhecida. O sistema foi novamente testado utilizando a odometria de um robô móvel Pioneer P3-AT e os valores de um sensor de medição laser 2D SICK LMS200 extraídos de um ambiente indoor real. Para este teste foi construído um feature-based map a partir de um desenho de planta baixa no formato CAD e utilizou-se o algoritmo de segmentação Iterative End-Point Fit (IEPF) para interpretar o ambiente. Os resultados mostraram que as vantagens oferecidas pelas características padronizadas de um ambiente indoor, semelhante a um armazém, podem viabilizar o uso do Sistema de Auto-localização em armazéns existentes.