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

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2012
Autor(a) principal: Souza, Anderson Abner de Santana
Orientador(a): Gonçalves, Luiz Marcos Garcia
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
Departamento: Automação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicações
País: BR
Palavras-chave em Português:
grade de ocupação-elevação
visão estéreo
modelagem probabilística
Palavras-chave em Inglês:
2.5-D occupancy-elevation grid
stereo vision
probabilistic modeling
Área do conhecimento CNPq:
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
Link de acesso: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/15192
Resumo: 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
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