Piloto automático: Sistema de navegação autónoma

Desde o início do crescente interesse na área de robótica que a navegação autónoma se apresenta como um problema de complexa resolução que, por isso, desperta vasto interesse no meio científico. Além disso, as capacidades da navegação autónoma aliadas à robótica permitem o desenvolvimento de variadas aplicações. O objectivo da navegação autónoma é conferir, a um dispositivo motor, capacidade de decisão relativa à locomoção. Para o efeito, utilizam-se sensores, como os sensores IMU, o receptor GPS e os encoders, para fornecer os dados essenciais à navegação. A dificuldade encontra-se no correcto processamento destes sinais uma vez que são susceptíveis a fontes de ruído. Este trabalho apresenta um sistema de navegação autónomo aplicado ao controlo de um robot. Para tal, desenvolveu-se uma aplicação que alberga todo o sistema de localização, navegação e controlo, acrescido de uma interface gráfica, que permite a visualização em mapa da movimentação autónoma do robot. Recorre-se ao Filtro de Kalman como método probabilístico de estimação de posição, em que os sinais dos vários sensores são conjugados e filtrados. Foram realizados vários testes de modo a avaliar a capacidade do robot atingir os pontos traçados e a sua autonomia no seguimento da trajectória pretendida.

Ever since the beginning of the growing interest shown in robotics, autonomous navigation presented itself as a complex problem. It has instigated a great deal of interest among the scientific community. Moreover, various applications arise from the combined capacities offered by the autonomous navigation and robotics. The goal of autonomous navigation is to provide cognition in motor device locomotion. In order to provide the required navigation data sensors as the IMU sensors, GPS receptor and encoders, are used. These signals are prone to noise and, therefore, their correct processing is a main issue. This work aims at studying in detail an autonomous navigation system and its implementation in order to empower a robot to control itself autonomously. For this propose, an application was developed which accommodates the entire system positioning, navigation and control systems. It also provides a graphical interface to allow the robot movement to be tracked in a map. This is achieved using a Kalman filter, where the different sensors signals are combined and filtered, in order to obtain a probabilistic evaluation of the position. Tests were conducted to assess the ability of the vehicle to reach the designated points and to evaluate its autonomy on following the desired trajectory.