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Comparação experimental de métodos de exploração de ambientes desconhecidos usando robôs móveis autônomos

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Comparação experimental de métodos de exploração de ambientes desconhecidos usando robôs móveis autônomos

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Título Comparação experimental de métodos de exploração de ambientes desconhecidos usando robôs móveis autônomos
Outro título Experimental comparison of methods for exploring unknown environments using autonomous mobile robots
Autor Ribacki, Arthur Vicente
Orientador Silva Junior, Edson Prestes e
Data 2011
Nível Graduação
Instituição Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Instituto de Informática. Curso de Engenharia de Computação.
Assunto Inteligência artificial
Robótica
[en] Autonomous mobile robots
[en] Boundary value problems
[en] Exploration of unknown ervironments
[en] Sensorbased random tree
Resumo Este trabalho se situa no ramo da robótica móvel autônoma, mais especificamente na área de exploração de ambientes desconhecidos. Para solucionar o problema de exploração, o robô deve ser capaz de decidir quais direções ele deve seguir de modo a obter um modelo completo do ambiente utilizando o retorno de seus diferentes sensores. São apresentados dois métodos de exploração com abordagens bem distintas. O primeiro utiliza soluções de Problemas de Valor de Contorno (PVC) para guiar o robô até as fronteiras do ambiente conhecido e o segundo é baseado no método SRT (Sensor-based Random Tree), que utiliza a geração aleatória e incremental de uma estrutura de dados em forma de árvore. É realizada uma comparação por simulação e experimentos em um robô real, a fim de ressaltar as vantagens e desvantagens de cada algoritmo em uma aplicação real. As simulações são realizadas em ambientes densos e esparsos, utilizando-se diferentes valores para velocidade máxima. Com estes resultados, é feita uma análise quantitativa em termos de caminho percorrido e tempo de execução. Os experimentos utilizam o robô Pioneer P3-DX da Adept Mobile Robots, equipado com um sensor do tipo laser, e permitiram realizar uma análise qualitativa dos algoritmos.
Abstract This work is in the field of autonomous mobile robotics, more specifically in the area of exploration of unknown environments. To solve the problem of exploration, the robot must be able to decide which direction it should follow in order to obtain a complete model of the environment using the return of its different sensors. We present two exploration methods with very different approaches. The first uses solutions of Boundary Value Problems (BVP) to guide the robot to the borders of the known environment and the second method is based on the SRT (Sensor-based Random Tree), which uses the generation of a random, incremental tree structure. A comparison is performed by simulation and experiments in a real robot in order to highlight the advantages and disadvantages of each algorithm in a real application. The simulations are performed in dense and sparse environments, using different values for maximum speed. With these results, a quantitative analysis is made in terms of path length and runtime. The experiments uses the robot Pioneer P3-DX from Adept Mobile Robots, equipped with a laser rangefinder, and allowed a qualitative analysis of the algorithms.
Tipo Trabalho de conclusão de graduação
URI http://hdl.handle.net/10183/37172
Arquivos Descrição Formato
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