Algoritmo A-Estrela de estado híbrido aplicado à navegação autônoma de veículos

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2013
Autor(a) principal: Gonçalves, Michael André
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal do Espírito Santo
BR
Mestrado em Informática
Centro Tecnológico
UFES
Programa de Pós-Graduação em Informática
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Robótica
Veículos autônomos
Navegação
Navegação de robôs móveis
Ciência da Computação
004
Link de acesso: http://repositorio.ufes.br/handle/10/6369
Resumo: In this work, we investigated the use of A-star algorithms (A*) with hybrid state in au-tonomous navigation of vehicles in a three-dimensional space. We have modeled the vehicle position (origin), the goal and other points of interest in the world (states) as nodes of a graph. The cost of navigating between these nodes were modeled as edges of the graph, and a variant of the A* algorithm was used to choose the best path be-tween origin and goal. In order to be able to avoid obstacles and achieve fast algorithm, we used a combination of two heuristics to estimate the cost of the current node to the goal node: one considering only the obstacles and without the limitation of rotation of the vehicle, and its dual disregarding the obstacles and with limited cinematic R³. We implemented the proposed navigation solution and incorporated it to the framework of robotics CARMEN as a navigation module for autonomous vehicles. Our module interacts with other existing modules (interface modules with sensors, mapping, local-ization, etc.) by means of message exchanging. It enables practical use of the algo-rithm. Results of experiments performed on IARA (Intelligent Robotic Autonomous Automobile - autonomous drive car developed in UFES) showed the viability of using the algorithm in simple and structured environments, such as roads, as well as in un-structured and complex environments, such as parking lots and unpaved areas,
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