Estimador de estados para robô diferencial

• Ano de defesa: 2017
• Autor(a) principal: Tocchetto, Marco Antonio Dalcin
• Orientador(a): Bazanella, Alexandre Sanfelici
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Filtro; Robótica; Processamento de imagens
• Palavras-chave em Inglês: State estimation; Extended kalman filter; Unscented kalman filter; Particle filter; Differential drive robot
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/163910

Nesta dissertação é apresentada a comparação do desempenho de três estimadores - o Filtro de Kalman Estendido, o Filtro de Kalman Unscented e o Filtro de Partículas - aplicados para estimar a postura de um robô diferencial. Uma câmera foi fixa no teto para cobrir todo o campo operacional do robô durante os experimentos, a fim de extrair o mapa e gerar o ground truth. Isso permitiu realizar uma análise do erro de forma precisa a cada instante de tempo. O desempenho de cada um dos estimadores foi avaliado sistematicamente e numericamente para duas trajetórias. Os resultados desse primeiro experimento demonstram que os filtros proporcionam grandes melhorias em relação à odometria e que o modelo dos sensores é crítico para obter esse desempenho. O Filtro de Partículas mostrou um desempenho melhor em relação aos demais nos dois percursos. No entanto, seu elevado custo computacional dificulta sua implementação em uma aplicação de tempo real. O Filtro de Kalman Unscented, por sua vez, mostrou um desempenho semelhante ao Filtro de Kalman Estendido durante a primeira trajetória. Porém, na segunda trajetória, a qual possui uma quantidade maior de curvas, o Filtro de Kalman Unscented mostrou uma melhora significativa em relação ao Filtro de Kalman Estendido. Foi realizado um segundo experimento, em que o robô planeja e executa duas trajetórias. Os resultados obtidos mostraram que o robô consegue chegar a um determinado local com uma precisão da mesma ordem de grandeza do que a obtida durante a estimação de estados do robô.