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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.55.2007.tde-15062007-161911
Documento
Autor
Nome completo
Rodrigo Calvo
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2007
Orientador
Banca examinadora
Romero, Roseli Aparecida Francelin (Presidente)
Figueiredo, Mauricio Fernandes
Liang, Zhao
Título em português
Arquitetura híbrida inteligente para navegação autônoma de robôs
Palavras-chave em português
Aprendizagem por reforço
Navegação autônoma de robôs
Redes neuro-fuzzy
Robótica
Sistemas fuzzy
Resumo em português
Este projeto consiste em um sistema de navegação autônomo baseado em redes neurais nebulosas modulares capacitando o robô a alcançar alvos, ou pontos metas, em ambientes desconhecidos. Inicialmente, o sistema não tem habilidade para a navegação, após uma fase de experimentos com algumas colisões, o mecanismo de navegação aprimora-se guiando o robô ao alvo de forma eficiente. Uma arquitetura híbrida inteligente é apresentada para este sistema de navegação, baseada em redes neurais artificiais e lógica nebulosa. A arquitetura é hierárquica e costitiui-se de dois módulos responsáveis por gerar comportamentos inatos de desvio de obstáculos e de busca ao alvo. Um mecanismo de aprendizagem por reforço, baseada em uma extensão da lei de Hebb, pondera os comportamentos inatos conflitantes ajustando os pesos sinápticos das redes neurais nos instantes de captura do alvo e de colisão contra obstáculos. A abordagem consolidada em simulação é validada em ambientes reais neste trabalho. Para tanto, este sistema foi implementado e testado no simulador Saphira, ambiente de simulação que acompanha o robô Pioneer I e que denota um estágio anterior aos testes em ambientes reais por apresentar comportamentos do robô similares aos comportamentos do robô móvel. Modificações na arquitetura híbrida foram necessárias para adaptar o sistema de navegação simulado ao sistema incorporado no Pioneer I. Experimentos em ambientes reais demonstraram a eficiência e a capacidade de aprendizagem do sistema de navegação, validando a arquitetura híbrida inteligente para aplicação em robôs móveis
Título em inglês
Intelligent hybrid architecture for robot autonomous navigation
Palavras-chave em inglês
Fuzzy systems
Neuro-fuzzy networks
Reinforcement learning
Robot autonomous navigation
Robotics
Resumo em inglês
This project consists in a autonomous navigation system based on modular neuro-fuzzy networks that is able to guide the robot in unknown environments from a initial point to the goal. Initially, the system is not able to navigate, but after a trial and error period and some collisions, it improves in guiding the robot to the goal efficiently. A intelligent hybrid architecture is presented for this naviga tion system based on artificial neural networks and fuzzy logic. This architecture is hierarquical and consists in two modules that generate innate behaviors, like obstacles avoiding and target reaching. A reinforcement learning mecanism, based on the extended Hebb law, balances this conflicting innate behaviors adjusting the neural network synaptic weights as obstacle and collision avoidance and target reaching takes place. In this project, the approach is consolidated in simulation and validated in real environments. To this end, this system has been implemented by using Saphira simulator and Pioneer I simulation environment. This simulated evironment is a previous stage of tests performed real time and presents simulated robot behaviors similar to real mobile robot behaviors. The hybrid architecture was modified to adapt the simulated navigation system into Pioneer I software. Experiments in a real environments show the efficiency and learning capabilities of the navigation system, validating the intelligent hybrid architecture for mobile robots applications
 
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tesecalvo.pdf (13.59 Mbytes)
Data de Publicação
2007-06-15
 
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