[en] A HYBRID APPROACH FOR SIMULTANEOUS LOCALIZATION AND MAPPING WITH SONAR BASED ROBOTS AND EXTENDED KALMAN FILTER

• Ano de defesa: 2013
• Autor(a) principal: ALAN PORTO BONTEMPO
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] FILTRO DE KALMAN ESTENDIDO; [pt] SONAR; [pt] ROBOTICA; [en] EXTENDED KALMAN FILTER; [en] SONAR; [en] ROBOTICS
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=21009&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=21009&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.21009

[pt] Este trabalho aborda o problema da Localização e Mapeamento Simultâneos em ambientes estruturados, utilizando um robô móvel equipado com sonares, bússola eletrônica e encoders. Na modelagem sugerida há a construção do mapa do ambiente e a localização do robô de forma interativa. O método proposto, denominado de LMS-H (Localização e Mapeamento Simultâneos - Híbrido), faz uso de duas formas de representação do ambiente: Mapa de Ocupação em Grade e Representação Contínua. O Mapa de Ocupação em Grade divide o ambiente em pequenas partes iguais, classificando-as em ocupadas ou vazias. A Representação Contínua utiliza retas para representar os planos detectados no ambiente, formando um mapa em duas dimensões e cada reta do mapa é considerada um marco. Sempre que um plano é novamente detectado pelo robô a reta correspondente a ele é recalculada com os novos pontos obtidos e a posição do robô é atualizada via Filtro de Kalman Estendido. A eficácia do método foi comprovada através de seis estudos de caso: três em ambientes virtuais e três em ambientes reais. Os estudos de casos em ambientes reais foram realizados utilizando-se um protótipo feito sob a plataforma LEGO Mindstorms. Os resultados obtidos comprovaram a eficácia do método proposto.