Biblioteca de navegação autónoma baseada em campos de potencial

Trabalho de Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Informática e de Computadores

Projeto e construção de um robô móvel AGV/ROV não-holonômico com habilidade para navegação autônoma do tipo wall-following

Esta dissertação de mestrado apresenta o projeto e a construção de um robô móvel terrestre denominado LOGBOT, com tração de movimento do tipo diferencial – com duas rodas motoras e uma roda livre para manter a estabilidade de sua estrutura em relação à superfície. O controle do robô dispõe dos modos de telemetria e autônomo. No modo de controle por telemetria (ROV), a comunicação do robô com a estação de controle é feita por radiofreqüência a uma distância de até um quilometro em ambientes externos, e até cem metros em ambientes internos. No modo de controle autônomo (AGV), o robô tem habilidade para navegar em ambientes internos e desconhecidos usando sempre a parede à sua esquerda como referência para a trajetória de seu movimento. A seqüência de movimentos para execução da trajetória é enviada para a estação de controle que realiza análises de desempenho do robô. Para executar suas tarefas no modo autônomo, a programação do robô conta com um agente inteligente reativo, que detecta características do ambiente (obstáculos, final de paredes, etc.) e decide sobre qual atitude deve ser executada pelo robô, com objetivo de contornar os obstáculos e controlar a velocidade de suas rodas. Os problemas de erro odométrico e suas correções com base no uso de informações sensoriais externas são devidamente tratados. Técnicas de controle hierárquico do robô como um todo e controle em malha fechada da velocidade das rodas do robô são usadas. Os resultados mostraram que o robô móvel LOGBOT é capaz de navegar, com estabilidade e precisão, em ambientes internos no formato de um corredor (wall following).

Visão estéreo para auxílio à navegação autônoma em ambientes agrícolas

Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE

Navegação autônoma em ambientes agrícolas utilizando visão estéreo

A visão estéreo é uma forma eficiente para navegação, pois com a estimativa de profundidade, é possível verificar se um caminho pré determinado pode ser utilizado para chegar ao destino definido, e ainda estimar durante qual profundidade esta mesma estimativa continuará sendo válida. As imagens capturadas por cada câmera são retificadas, de forma que as mesmas fiquem alinhadas horizontalmente, colaborando-se assim com o desempenho dos algoritmos de correspondência, responsáveis pela construção da matriz de disparidades. Com base nessa matriz, é criada a matriz de disparidade “V” para que seja possível mapear a informação de profundidade de cada objeto, os quais podem representar obstruções e anteparos na cena observada.

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.

Estratégia de navegação com planejamento dinâmico e algoritmo genético aplicada a robôs móveis terrestres

This work proposes a new autonomous navigation strategy assisted by genetic algorithm with dynamic planning for terrestrial mobile robots, called DPNA-GA (Dynamic Planning Navigation Algorithm optimized with Genetic Algorithm). The strategy was applied in environments - both static and dynamic - in which the location and shape of the obstacles is not known in advance. In each shift event, a control algorithm minimizes the distance between the robot and the object and maximizes the distance from the obstacles, rescheduling the route. Using a spatial location sensor and a set of distance sensors, the proposed navigation strategy is able to dynamically plan optimal collision-free paths. Simulations performed in different environments demonstrated that the technique provides a high degree of flexibility and robustness. For this, there were applied several variations of genetic parameters such as: crossing rate, population size, among others. Finally, the simulation results successfully demonstrate the effectiveness and robustness of DPNA-GA technique, validating it for real applications in terrestrial mobile robots.

Estratégia de navegação com planejamento dinâmico e algoritmo genético aplicada a robôs móveis terrestres

This work proposes a new autonomous navigation strategy assisted by genetic algorithm with dynamic planning for terrestrial mobile robots, called DPNA-GA (Dynamic Planning Navigation Algorithm optimized with Genetic Algorithm). The strategy was applied in environments - both static and dynamic - in which the location and shape of the obstacles is not known in advance. In each shift event, a control algorithm minimizes the distance between the robot and the object and maximizes the distance from the obstacles, rescheduling the route. Using a spatial location sensor and a set of distance sensors, the proposed navigation strategy is able to dynamically plan optimal collision-free paths. Simulations performed in different environments demonstrated that the technique provides a high degree of flexibility and robustness. For this, there were applied several variations of genetic parameters such as: crossing rate, population size, among others. Finally, the simulation results successfully demonstrate the effectiveness and robustness of DPNA-GA technique, validating it for real applications in terrestrial mobile robots.

Navegação de robô móvel em ambiente com humanos

Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Mecânica

Condução autónoma – localização de um veículo com base em odometria, IMU e GPS

A Condução de um veículo automóvel tem-se tornado cada vez mais automatizada ao longo dos anos. Este processo tem-se vindo a desenvolver com o intuito de facilitar cada vez mais a condução dos veículos, de prevenir acidentes rodoviários ou ainda de ser utilizado em operações militares. Este trabalho tem como principal foco o estudo da aplicação de dois dos principais métodos de cálculo da localização probabilística à localização de um veículo automóvel autónomo: o Filtro Estendido de Kalman e o Filtro de Partículas. Foram implementadas várias versões de ambos os filtros, quer em simulação, quer num veículo real, tendo por base, em termos de sensores, a odometria do robô, uma unidade inercial e um GPS. Este trabalho surge na continuação de vários projetos anteriores, com foco no desenvolvimento de um veículo autónomo de baixo custo, acrescentando-lhe a funcionalidade de se localizar. Neste sentido, o trabalho desenvolvido servirá de base para a navegação autónoma em trabalhos futuros.

Automatic information and safety systems for driving assistance

O objeto principal desta tese é o estudo de algoritmos de processamento e representação automáticos de dados, em particular de informação obtida por sensores montados a bordo de veículos (2D e 3D), com aplicação em contexto de sistemas de apoio à condução. O trabalho foca alguns dos problemas que, quer os sistemas de condução automática (AD), quer os sistemas avançados de apoio à condução (ADAS), enfrentam hoje em dia. O documento é composto por duas partes. A primeira descreve o projeto, construção e desenvolvimento de três protótipos robóticos, incluindo pormenores associados aos sensores montados a bordo dos robôs, algoritmos e arquitecturas de software. Estes robôs foram utilizados como plataformas de ensaios para testar e validar as técnicas propostas. Para além disso, participaram em várias competições de condução autónoma tendo obtido muito bons resultados. A segunda parte deste documento apresenta vários algoritmos empregues na geração de representações intermédias de dados sensoriais. Estes podem ser utilizados para melhorar técnicas já existentes de reconhecimento de padrões, deteção ou navegação, e por este meio contribuir para futuras aplicações no âmbito dos AD ou ADAS. Dado que os veículos autónomos contêm uma grande quantidade de sensores de diferentes naturezas, representações intermédias são particularmente adequadas, pois podem lidar com problemas relacionados com as diversas naturezas dos dados (2D, 3D, fotométrica, etc.), com o carácter assíncrono dos dados (multiplos sensores a enviar dados a diferentes frequências), ou com o alinhamento dos dados (problemas de calibração, diferentes sensores a disponibilizar diferentes medições para um mesmo objeto). Neste âmbito, são propostas novas técnicas para a computação de uma representação multi-câmara multi-modal de transformação de perspectiva inversa, para a execução de correcção de côr entre imagens de forma a obter mosaicos de qualidade, ou para a geração de uma representação de cena baseada em primitivas poligonais, capaz de lidar com grandes quantidades de dados 3D e 2D, tendo inclusivamente a capacidade de refinar a representação à medida que novos dados sensoriais são recebidos.

Navigation in dynamic environments taking advantage of moving agents

Esta tese propõe uma forma diferente de navegação de robôs em ambientes dinâmicos, onde o robô tira partido do movimento de pedestres, com o objetivo de melhorar as suas capacidades de navegação. A ideia principal é que, ao invés de tratar as pessoas como obstáculos dinâmicos que devem ser evitados, elas devem ser tratadas como agentes especiais com conhecimento avançado em navegação em ambientes dinâmicos. Para se beneficiar do movimento de pedestres, este trabalho propõe que um robô os selecione e siga, de modo que possa mover-se por caminhos ótimos, desviar-se de obstáculos não detetados, melhorar a navegação em ambientes densamente populados e aumentar a sua aceitação por outros humanos. Para atingir estes objetivos, novos métodos são desenvolvidos na área da seleção de líderes, onde duas técnicas são exploradas. A primeira usa métodos de previsão de movimento, enquanto a segunda usa técnicas de aprendizagem por máquina, para avaliar a qualidade de candidatos a líder, onde o treino é feito com exemplos reais. Os métodos de seleção de líder são integrados com algoritmos de planeamento de movimento e experiências são realizadas para validar as técnicas propostas.

Mapeamento robótico 2,5-D com representação em grade de ocupação-elevação

This work introduces a new method for environment mapping with three-dimensional information from visual information for robotic accurate navigation. Many approaches of 3D mapping using occupancy grid typically requires high computacional effort to both build and store the map. We introduce an 2.5-D occupancy-elevation grid mapping, which is a discrete mapping approach, where each cell stores the occupancy probability, the height of the terrain at current place in the environment and the variance of this height. This 2.5-dimensional representation allows that a mobile robot to know whether a place in the environment is occupied by an obstacle and the height of this obstacle, thus, it can decide if is possible to traverse the obstacle. Sensorial informations necessary to construct the map is provided by a stereo vision system, which has been modeled with a robust probabilistic approach, considering the noise present in the stereo processing. The resulting maps favors the execution of tasks like decision making in the autonomous navigation, exploration, localization and path planning. Experiments carried out with a real mobile robots demonstrates that this proposed approach yields useful maps for robot autonomous navigation

Projeto de extensão FUTFEB

Introdução: O Projeto de Extensão FutFEB procura estimular o interesse dos alunos do ensino médio, técnico e fundamental para seguirem carreira nas áreas de engenharia e ciência da computação. Para isso são utilizados robôs móveis simples em conjunto com material didático e audiovisual para despertar de forma lúdica, através de palestras e demonstrações práticas, o interesse dos jovens para os desafios e atrativos das carreiras tecnológicas. Essas atividades são desenvolvidas por alunos do Colégio Técnico Industrial e da Faculdade de Engenharia do Campus de Bauru. Objetivos: Propiciar condições para que os alunos do Colégio Técnico Industrial e da Faculdade de Engenharia desenvolvam atividades de pesquisa e desenvolvimento sobre robôs móveis autônomos funcionando como complemento e estímulo a sua formação acadêmica nas áreas de engenharia elétrica, mecânica, e computação. Assim, espera-se a criação da cultura e de um ambiente propícios para desenvolvimento de pesquisas e de inovação tecnológica, que ajudem a consolidar os Cursos Técnicos, de Graduação e PósGraduação da FEB. Métodos: O uso de robôs móveis em cursos de engenharia ou cursos visando o desenvolvimento tecnológico não é uma novidade. Inúmeros experimentos são relatados na literatura, sendo que esta abordagem tem se tornado quase que uma obrigatoriedade nos cursos de boa qualidade [Hoopes, 2003], [Martin, 1994], [Miglino, 1998]. Um dos pilares desta nova linha de ensino tecnológico é o trabalho desenvolvido por Resnick no MIT [Kafai & Resnick, 1996] que é parte importante do conhecido Projeto LEGO Mindstorms. Esta perspectiva altera significativamente o posicionamento do estudante, dando-lhe maturidade profissional e responsabilidade. Com isso espera-se formar um profissional mais capacitado tanto no aspecto de fundamentos e conceitos técnicos, como na capacidade de empreender e inovar. Também existe a expectativa de que muitos dos trabalhos desenvolvidos sejam transformados em projetos de Iniciação Científica. Resultados: toda a tecnologia utilizada no conceito Futebol de Robôs continua sendo desenvolvida e aprimorada, diversos trabalhos científicos de ponta podem ser encontrados na literatura recente, trabalhos que abordam entre outros temas, o problema da navegação autônoma dos robôs móveis. Apresenta-se a seguir trabalhos de alunos vinculados ao Projeto de Extensão FutFEB, submetidos ao Congresso de Iniciação Científica da UNESP - 2011.- Software de Mapeamento para Navegação de Robôs Móveis Autônomos.- Sensoriamento por Infra-Vermelho para Robôs Móveis Autônomos.- Sensoriamento por Ultra-Som para Robôs Móveis Autônomos.- Segmentação de Imagens Coloridas para Reconhecimento de Objetos.- Algoritmos de Subtração de Plano de Fundo em Frames de Vídeo.

Integrated architecture for vision-based indoor localization and mapping of a quadrotor micro-air vehicle

Atualmente os sistemas de pilotagem autónoma de quadricópteros estão a ser desenvolvidos de forma a efetuarem navegação em espaços exteriores, onde o sinal de GPS pode ser utilizado para definir waypoints de navegação, modos de position e altitude hold, returning home, entre outros. Contudo, o problema de navegação autónoma em espaços fechados sem que se utilize um sistema de posicionamento global dentro de uma sala, subsiste como um problema desafiante e sem solução fechada. Grande parte das soluções são baseadas em sensores dispendiosos, como o LIDAR ou como sistemas de posicionamento externos (p.ex. Vicon, Optitrack). Algumas destas soluções reservam a capacidade de processamento de dados dos sensores e dos algoritmos mais exigentes para sistemas de computação exteriores ao veículo, o que também retira a componente de autonomia total que se pretende num veículo com estas características. O objetivo desta tese pretende, assim, a preparação de um sistema aéreo não-tripulado de pequeno porte, nomeadamente um quadricóptero, que integre diferentes módulos que lhe permitam simultânea localização e mapeamento em espaços interiores onde o sinal GPS ´e negado, utilizando, para tal, uma câmara RGB-D, em conjunto com outros sensores internos e externos do quadricóptero, integrados num sistema que processa o posicionamento baseado em visão e com o qual se pretende que efectue, num futuro próximo, planeamento de movimento para navegação. O resultado deste trabalho foi uma arquitetura integrada para análise de módulos de localização, mapeamento e navegação, baseada em hardware aberto e barato e frameworks state-of-the-art disponíveis em código aberto. Foi também possível testar parcialmente alguns módulos de localização, sob certas condições de ensaio e certos parâmetros dos algoritmos. A capacidade de mapeamento da framework também foi testada e aprovada. A framework obtida encontra-se pronta para navegação, necessitando apenas de alguns ajustes e testes.

Um sistema de visão para navegação robusta de uma plataforma robótica semi-autônoma

Large efforts have been maden by the scientific community on tasks involving locomotion of mobile robots. To execute this kind of task, we must develop to the robot the ability of navigation through the environment in a safe way, that is, without collisions with the objects. In order to perform this, it is necessary to implement strategies that makes possible to detect obstacles. In this work, we deal with this problem by proposing a system that is able to collect sensory information and to estimate the possibility for obstacles to occur in the mobile robot path. Stereo cameras positioned in parallel to each other in a structure coupled to the robot are employed as the main sensory device, making possible the generation of a disparity map. Code optimizations and a strategy for data reduction and abstraction are applied to the images, resulting in a substantial gain in the execution time. This makes possible to the high level decision processes to execute obstacle deviation in real time. This system can be employed in situations where the robot is remotely operated, as well as in situations where it depends only on itself to generate trajectories (the autonomous case)