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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.3.2007.tde-13072007-164026
Documento
Autor
Nome completo
Roberto José Giordano Barra
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2007
Orientador
Banca examinadora
Reali Costa, Anna Helena (Presidente)
Cruz, José Jaime da
Ribeiro, Carlos Henrique Costa
Título em português
Combinação de visão monocular e sonares esparsos para a localização de robôs móveis.
Palavras-chave em português
Filtros de Kalman
Robótica
Visão computacional
Resumo em português
Um componente fundamental no sistema de um robô móvel consiste na habilidade de localizar-se acuradamente, o que envolve estimar sua postura em relação a uma representação global do espaço. A especificação geral de uma abordagem de localização baseada em dados sensoriais possui uma estimativa inicial da postura do robô e usa os dados coletados pelos sensores, em conjunto com um mapa do ambiente, para produzir uma estimativa mais precisa da postura, que oferece um valor de maior confiança em relação à postura real do robô. Uma dificuldade é que os dados sensoriais são corrompidos por erros de medidas derivados de diversas fontes, como ruídos, quantização, dispositivos de digitalização, deslizamentos do robô, entre outras. Sensores distintos medem diferentes propriedades físicas, corrompidas por diversos erros de medida. O uso de dados oriundos de vários sensores fornece informação redundante e complementar, que pode ser processada para derivar uma estimativa combinada com o objetivo de aumentar a confiança na estimativa final da postura. Nesta dissertação é proposto ELViS, um sistema que estima a localização de um robô móvel equipado com odômetros, uma câmera de vídeo e um semi-anel frontal de 8 sonares, o qual opera, com sucesso, em um ambiente interno, estruturado e estático. Assume-se que o robô navega sobre uma superfície plana e que diversos segmentos de retas possam ser identificados nas imagens do ambiente. Para aumentar a seletividade dos marcos visuais e diminuir a complexidade computacional no processamento e correspondência dos dados com os modelos, elementos do ambiente são representados por modelos minimalistas, possibilitando o uso do ELViS em um grande número de aplicações onde o custo ou tempo de execução sejam fatores limitantes. ELViS foi implementado e testado utilizando dois estimadores baseados em Filtro de Kalman. Os resultados, obtidos com robôs reais e em simulações, indicam direções bastante promissoras.
Título em inglês
Combination of monocular vision and sparse sonares for mobile robots localization.
Palavras-chave em inglês
Computational vision
Kalman filter
Robotics
Resumo em inglês
A key component of a mobile robot system is the ability to localize itself accurately, which involves estimating its pose with respect to some global representation of space. The general specification of a sensor-based localization approach starts with an initial estimate of the robot's pose and uses sensor data in conjunction with a map to produce a refined pose estimate that has an increased confidence about the true pose of the robot. One of the main difficulties is that sensor data is corrupted by measurement errors. These errors can arise from noise, quantization, digitalization artifacts, wheel slippage, and other such sources. Different sensors measure different physical properties, which are corrupted by different sources of measurement errors. The use of data from multiple sensors provides redundant and complementary information that can be processed to obtain a combined estimate aiming at an increase in the confidence of the final pose estimate. In this work we propose ELViS, a system that estimates the localization of a mobile robot equipped with odometers, a video camera and a frontal semi-ring of 8 sonar sensors, and that operates successfully in stationary and structured indoor environments. It is assumed that the robot navigates on flat surfaces and that straight lines can be identified in the environment image acquired by the camera. To increase selectivity of the landmarks and reduce computational complexity in data processing and matching to the map, environment features are represented using minimalist models in the map. This allows the use of ELViS in a large number of applications where tight budget or execution time constraints exist. ELViS has been implemented and tested using two estimators based on the Kalman Filter. The results, obtained with the real robots and in series of simulation runs, indicate promising directions.
 
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Data de Publicação
2007-08-15
 
AVISO: O material descrito abaixo refere-se a trabalhos decorrentes desta tese ou dissertação. O conteúdo desses trabalhos é de inteira responsabilidade do autor da tese ou dissertação.
  • BARRA, Roberto José Giordano, DOMENECCI, R. P., e Costa, Anna Helena Reali. Construção de mapas globais de ambiente para robôs móveis usando sonares. In I Workshop do Projeto AACROM, São Paulo, 2002. Anais do I Workshop do Projeto AACROM., 2002.
  • BARRA, Roberto José Giordano, e Costa, Anna Helena Reali. Correpondência rápida de retas verticais entre imagens para localização de robôs móveis. In VII Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente - SBAI, São Luis, 2005. VII Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente - SBAI., 2005. Dispon?vel em: http://www.dee.ufma.br/sbailars/.
  • BARRA, Roberto José Giordano, e Costa, Anna Helena Reali. Localização de Robôs Móveis usando Visão Monocular e Retas Verticais. In Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente (VIII SBAI), Florianópolis, 2007. Anais do Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente.Florianópolis : Sociedade Brasileira de Automatica (SBA), 2007.
  • BARRA, Roberto José Giordano, RIBEIRO, Carlos Henrique Costa, and COSTA, Anna Helena Reali. Fast Vertical Line Correspondence Between Images for Mobile Robot Localization. In : 9th International IFAC Symposium on Robot Control (SYROCO2009), Gifu, 2009. Preprints of the 9th International IFAC Symposium on Robot Control (SYROCO2009)., 2009.
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