Fusão de sensores para estimativa de localização de robôs no ambiente da RoboCup Small Size League

• Ano de defesa: 2025
• Autor(a) principal: Aguiar, João Victor Lourenço
• Orientador(a): Tonidandel, Flavio
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Centro Universitário FEI, São Bernardo do Campo
• Palavras-chave em Português: Localização; Predição; Sensores; Embarcado
• Link de acesso: https://repositorio.fei.edu.br/handle/FEI/5826; https://doi.org/10.31414/EE.2025.D.132185

Essa dissertação propõe o estudo de sensores para localização de robôs móveis no ambiente de futebol de robôs da categoria Small Size League (SSL) da RoboCup. Para isso, foram comparadas diferentes combinações de sensores, sendo eles: encoders acoplados aos eixos das rodas, IMU composta por giroscópio e acelerômetro de 3 eixos, e câmeras externas do sistema compartilhado de visão da liga (SSL-Vision). O sistema é baseado em fusão de sensores com Filtro de Kalman Estendido (EKF). Os sensores escolhidos foram testados utilizando um robô real da equipe RoboFEI, em dois cenários diferentes no campo de testes do time. O primeiro, localizado na região central do campo e o segundo nas bordas do campo. Para a avaliação, foram utilizadas duas métricas: o erro médio de distância em relação ao sistema de ground truth e o tempo de atualização das estimativas de posição. O ground truth utiliza dois LiDARs externos ao robô e transformada de Hough para identificação do padrão circular de um robô da categoria SSL. No primeiro teste, foi possível observar que as melhores combinações, em termos de erro médio de distância, utilizavam os dados do SSL-Vision na fase de correção, enquanto na fase de predição usavam leituras ou da IMU ou dos encoders em vez do modelo cinemático do robô, evidenciando que os sensores ajudam a estimar melhor a posição do robô. Quanto ao tempo de atualização, como os cálculos do EKF são realizados de forma embarcada no microcontrolador do robô, notou-se que a fusão de sensores é cinco vezes mais rápida do que o sistema atual da equipe. No segundo teste, foi notável que, nas combinações sem o SSL-Vision, tanto os erros médio e máximo de distância aumentaram em relação ao primeiro teste. Conclui-se que, para a liga SSL, a utilização dos dados do SSL-Vision é inevitável para a correção da posição do robô, devido à precisão necessária na realização das jogadas durante a partida. No entanto, ao fundir sensores como IMU e encoders aos dados das câmeras, foi possível obter estimativas de posição ligeiramente melhores, com tempos de atualização significativamente menores