Navegação guiada de um robô móvel por meio de câmeras externas

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2025
Autor(a) principal: Fernandes, Gustavo Daniel
Orientador(a): Perico, D. H.
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Centro Universitário FEI, São Bernardo do Campo
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Robôs móveis
ULP
Navegação Guiada
NPFGNQI
YOLO
Filtro de partículas
Raciocínio sobre Direções Relativas
Link de acesso: https://repositorio.fei.edu.br/handle/FEI/5828
https://doi.org/10.31414/EE.2025.D.132190
Resumo: Robôs móveis são utilizados amplamente em diversos ambientes para desempenhar múltiplas funções. Para realizá-las, é necessário que o robô consiga se localizar e navegar na região em que ele se encontra de forma autônoma e, geralmente, são utilizados sensores de distância e câmeras para implementar métodos probabilísticos para determinar sua localização com precisão. Contudo, devido ao uso desses sensores, a navegação se torna uma das tarefas com maior custo computacional em robótica; além disso, falhas no sistema sensorial podem interromper as atividades do agente. Uma opção viável é a inserção de sensores externos com o propósito de localizar o robô e guiar sua navegação. Com base nessa abordagem, Perico, Santos e Bianchi (2021) utilizaram 4 robôs humanoides reais, sendo 1 desprovido de sensores, guiado pelos outros a fim de chegar ao determinado objetivo. No trabalho, foi apresentado o método o Filtro de Partículas Numérico para Navegação Guiada com Instruções Qualitativas - Numerical Particle Filter for Guided Navigation with Qualitative Instructions (NPFGNQI); a presente pesquisa tem como objetivo adaptá-lo para realizar a navegação guiada de um robô móvel não humanoide, igualmente desprovido de sistema sensorial, em ambiente de simulação chamado de Gazebo implementado em conjunto com ROS 2. O sistema utiliza um conjunto de câmeras com modelo de detecção de objetos YOLO-V8 para identificar o robô nas imagens; após sua identificação, é realizada a estimativa da posição do robô, e por fim, foi implementado o filtro de partículas para estimar a direção do robô e raciocínio sobre direções relativas para mandar instruções com o propósito de guiar o robô a fim de chegar a uma região objetivo pré-determinada
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Contudo, devido ao uso desses sensores, a navegação se torna uma das tarefas com maior custo computacional em robótica; além disso, falhas no sistema sensorial podem interromper as atividades do agente. Uma opção viável é a inserção de sensores externos com o propósito de localizar o robô e guiar sua navegação. Com base nessa abordagem, Perico, Santos e Bianchi (2021) utilizaram 4 robôs humanoides reais, sendo 1 desprovido de sensores, guiado pelos outros a fim de chegar ao determinado objetivo. No trabalho, foi apresentado o método o Filtro de Partículas Numérico para Navegação Guiada com Instruções Qualitativas - Numerical Particle Filter for Guided Navigation with Qualitative Instructions (NPFGNQI); a presente pesquisa tem como objetivo adaptá-lo para realizar a navegação guiada de um robô móvel não humanoide, igualmente desprovido de sistema sensorial, em ambiente de simulação chamado de Gazebo implementado em conjunto com ROS 2. O sistema utiliza um conjunto de câmeras com modelo de detecção de objetos YOLO-V8 para identificar o robô nas imagens; após sua identificação, é realizada a estimativa da posição do robô, e por fim, foi implementado o filtro de partículas para estimar a direção do robô e raciocínio sobre direções relativas para mandar instruções com o propósito de guiar o robô a fim de chegar a uma região objetivo pré-determinadaMobile robots are widely used in various environments to perform multiple functions. In order to carry them out, the robot needs to be able to locate itself and navigate in the region it is in autonomously and, generally, distance sensors and cameras are used to implement probabilistic methods to determine its location accurately. However, due to the use of these sensors, navigation becomes one of the most computationally expensive tasks in robotics; in addition, failures in the sensory system can interrupt the agent’s activities. A viable option is to insert external sensors in order to localize the robot and guide its navigation. Based on this approach, Perico, Santos e Bianchi (2021) used 4 real humanoid robots, 1 of which had no sensors and was guided by the others to reach a specific goal. In that work, the NPFGNQI method was presented; this research aims to adapt it to perform guided navigation of a non-humanoid mobile robot, also devoid of a sensory system, in a simulation environment called Gazebo implemented in conjunction with ROS 2. The system uses a set of cameras with the YOLO-V8 object detection model to identify the robot in the images; after its identification, the robot’s position is estimated, and finally, the particle filter was implemented to estimate the robot’s direction and reason about relative directions to send instructions with the aim of guiding the robot to reach a predetermined objective region.porpt_BRCentro Universitário FEI, São Bernardo do CampoRobôs móveisULPNavegação GuiadaNPFGNQIYOLOFiltro de partículasRaciocínio sobre Direções RelativasNavegação guiada de um robô móvel por meio de câmeras externasinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisreponame:Repositório do Conhecimento Institucional do Centro Universitário da Fundação Educacional Inaciana (FEI)instname:Centro Universitário da Fundação Educacional Inaciana (FEI)instacron:FEIinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALfulltext.pdfapplication/pdf14521270https://repositorio.fei.edu.br/bitstreams/a97c51a2-f681-4da4-8213-acf9714d3ac6/download770ceff5da8b6eb4bb913a8392d68f30MD51trueAnonymousREADTEXTfulltext.pdf.txtfulltext.pdf.txtExtracted texttext/plain103648https://repositorio.fei.edu.br/bitstreams/5d226fc0-ac0a-4def-8095-c9d780ae7687/download552aaf54575dbf208a5dab1177afaeb1MD52falseAnonymousREADTHUMBNAILfulltext.pdf.jpgfulltext.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg2239https://repositorio.fei.edu.br/bitstreams/68913ff2-8c82-4f8e-bfca-d804d6426bfe/download59b1cd7cddc6e9ccf14d4eda3b32a1c5MD53falseAnonymousREADFEI/58282025-09-10 03:00:24.273open.accessoai:repositorio.fei.edu.br:FEI/5828https://repositorio.fei.edu.brBiblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://sofia.fei.edu.br/pergamum/biblioteca/PRIhttps://repositorio-api.fei.edu.br/server/oai/requestcfernandes@fei.edu.bropendoar:2025-09-10T03:00:24Repositório do Conhecimento Institucional do Centro Universitário da Fundação Educacional Inaciana (FEI) - Centro Universitário da Fundação Educacional Inaciana (FEI)false
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