Navegação autônoma para um Robô de monitoramento de linhas subterrâneas de distribuição de energia

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2010
Autor(a) principal: Estrada, Emanuel da Silva Diaz
Orientador(a): Botelho, Silvia Silva da Costa, Oliveira, Vinícius Menezes de
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Navegação autônoma
Visão computacional
Redes neurais artificias
Controle proporcional integral e derivativo
Autonomous navigation
Computer vision
Artificial neural networks
Proportional-integral-derivative controll
Link de acesso: http://repositorio.furg.br/handle/1/8817
Resumo: Neste trabalho é proposta uma arquitetura para navegação autônoma da plataforma TATUBOT, objetivando o monitoramento de de cabos de energia em linhas de dis- tribuição subterrânea. Tal arquitetura é composta de dois principais módulos: i. a extração de características do ambiente; ii a estratégia de navegação. O módulo de extração de características é baseado no uso do algoritmo detector de borda Canny e na transformada de Hough, para identi cação de retas a partir de imagens do ambiente de monitoramento. A retas identi cadas correspondem à conformação dos cabos no interior do duto. Estas informações servirão para auxiliar o sistema de navegação. Para a implementação do sistema de navegação foram propostos dois métodos: navegação através de redes neurais arti ciais e modelagem cinemática com um controle PID. A arquitetura de navegação pode ser usada em um cenário real ou simulado, sendo validada e testada em ambiente simulado.
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A retas identi cadas correspondem à conformação dos cabos no interior do duto. Estas informações servirão para auxiliar o sistema de navegação. Para a implementação do sistema de navegação foram propostos dois métodos: navegação através de redes neurais arti ciais e modelagem cinemática com um controle PID. A arquitetura de navegação pode ser usada em um cenário real ou simulado, sendo validada e testada em ambiente simulado.This work proposes an architecture for TATUBOT platform autonomous navigation system, aiming at monitoring of power cables in underground distribution lines. This architecture is composed of two modules: i. feature extraction from environment; ii navigation approach. The module of feature extraction is based on the use of the edge detector by Canny algorithm and Hough transform for identi cation of lines from images of environment to monitoring. The lines identi ed correspond to the conformation of the cables in the duct. This information will serve to help the navigation system. For the implementation of the navigation system were proposed two methods: navigation based on arti cial neural network and navigation based on PID control. The architecture of navigation can be used in real or simulated scenarios, and it was validated and tested in a simulated environment.porNavegação autônomaVisão computacionalRedes neurais artificiasControle proporcional integral e derivativoAutonomous navigationComputer visionArtificial neural networksProportional-integral-derivative controllNavegação autônoma para um Robô de monitoramento de linhas subterrâneas de distribuição de energiainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da FURG (RI FURG)instname:Universidade Federal do Rio Grande (FURG)instacron:FURGORIGINALdissertação emanuel.pdfdissertação emanuel.pdfapplication/pdf9028136https://repositorio.furg.br/bitstreams/dfbb1aee-cfa7-4c36-bc73-cde32770a3a6/download32ce013725ca2f0bcdb7c0b98ea2389aMD51trueAnonymousREADLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.furg.br/bitstreams/9e4b0ab5-1fbc-4cb9-9847-73090cc5b831/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52falseAnonymousREADTEXTdissertação emanuel.pdf.txtdissertação emanuel.pdf.txtExtracted texttext/plain95080https://repositorio.furg.br/bitstreams/7879346a-43e6-4845-ab33-be40b363fb04/download2d671128d8fea89d1843c03384c0329aMD53falseAnonymousREADTHUMBNAILdissertação emanuel.pdf.jpgdissertação emanuel.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg2965https://repositorio.furg.br/bitstreams/3e7b19e4-e30b-4bf1-993f-01b5c13689cc/downloade7018b6bfb7ced73931be8c9bde27e09MD54falseAnonymousREAD1/88172025-12-10 00:55:46.424open.accessoai:repositorio.furg.br:1/8817https://repositorio.furg.brRepositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.furg.br/oai/request || http://200.19.254.174/oai/requestrepositorio@furg.br||sib.bdtd@furg.bropendoar:2025-12-10T03:55:46Repositório Institucional da FURG (RI FURG) - Universidade Federal do Rio Grande (FURG)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