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Tese de Doutorado
DOI
10.11606/T.3.2006.tde-07082007-151502
Documento
Autor
Nome completo
Valguima Victoria Viana Aguiar Odakura
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2006
Orientador
Banca examinadora
Reali Costa, Anna Helena (Presidente)
Chaimowicz, Luiz
Cozman, Fabio Gagliardi
Lizarralde, Fernando Cesar
Sichman, Jaime Simão
Título em português
Localização de Markov para multirrobôs cooperativos.
Palavras-chave em português
Inteligência artificial
Robôs
Robótica (inteligência artificial)
Resumo em português
Esta tese propõe um modelo probabilístico geral para a localização cooperativa de multirrobôs. O problema da localização multirrobôs pode ser definido como: dado um modelo do ambiente, estimar a localização de cada robô em um grupo atuando em um mesmo ambiente, com base nas informações sensoriais oferecidas pelas medidas de odometria, medidas do ambiente e detecções. Detecção é a habilidade de um robô identificar outro e determinar a distância relativa entre eles. A idéia principal da localização cooperativa de multirrobôs consiste em integrar medidas coletadas por diferentes robôs, de modo que todos possam se beneficiar dos dados adquiridos pelos outros robôs do grupo. Desta forma, detecções podem ser usadas para refinar a estimativa de postura de cada robô com base nas estimativas dos outros. Comunicação fornece aos robôs a habilidade de compartilhar suas crenças de postura de forma que possam cooperar para melhorar a acurácia da localização. Aqui é explorado o uso de diferentes tipos de informação para comunicar entre os robôs: propagação da detecção positiva, detecção negativa e multidetecção, os quais são integrados em um novo algoritmo, chamado Localização de Markov para Multirrobôs Cooperativos (LMMC). Também é proposto um protocolo de comunicação para a troca de dados entre os robôs e um conjunto de critérios que possibilitam a redução da comunicação por meio da diminuição da quantidade de dados trocados entre robôs, de um modo eficaz e eficiente. Os experimentos realizados em ambientes simulados demonstram que a abordagem proposta pode conduzir a resultados significativamente melhores de localização quando comparada à abordagem com detecção única e ainda com uma menor quantidade de mensagens trocadas entre os robôs.
Título em inglês
Cooperative multirobot Makov localization.
Palavras-chave em inglês
Artificial intelligence
Robotic (artificial intelligence)
Robots
Resumo em inglês
In this thesis we propose a general probabilistic model to cooperative multirobot localization. The multirobot localization problem can be stated as follows: given a model of the environment, estimate the location of each robot in a group within the same environment based on sensors information that provides odometric measurements, environment measurements, and detections. Detection is the ability of one robot to identify others and to determine the relative location of other robots relative to its own. The key idea behind the multirobot localization approach is to integrate measurements taken by different robots, so that each one can benefit from data gathered by other robots in a group. In this sense, detections can be used to refine the pose estimates of a robot based on the other's estimate. Communication provides robots with the ability to exchange their pose beliefs, so that they can cooperate in order to improve their localization accuracy. We explore the use of different types of information to exchange among robots: propagation of positive detection, negative detection, and multidetection, which are integrated in a new algorithm, called Cooperative Multirobot Markov Localization, CMML. We also contribute a communication protocol that deals with the data transmitted among robots, and a set of communication rules that aims at reducing the amount of data exchanged among robots in an effective and efficient way. Experimental results, carried out in simulated environments, demonstrate that our approach can yield better localization results than a single-detection approach, at significantly smaller communication overhead.
 
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Este trabalho é somente para uso privado de atividades de pesquisa e ensino. Não é autorizada sua reprodução para quaisquer fins lucrativos. Esta reserva de direitos abrange a todos os dados do documento bem como seu conteúdo. Na utilização ou citação de partes do documento é obrigatório mencionar nome da pessoa autora do trabalho.
teserev.pdf (1.45 Mbytes)
Data de Publicação
2007-08-21
 
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.
  • ODAKURA, Valguima Victoria Viana Aguiar, BIANCHI, Reinaldo Augusto da Costa, and COSTA, ANNA HELENA REALI. General detection model in cooperative multirobot localization [doi:10.1590/S0104-65002009000300004]. Journal of the Brazilian Computer Society [online], 2009, vol. 15, p. 33-46.
  • ODAKURA, V., Costa, Anna Helena Reali, e LIMA, Pedro. Localizaçao de robôs móveis utilizando observaçoes parciais. In I Encontro de Robótica Inteligente - EnRI'04, Salvador, BA, 2004. Anais do SBC 2004 - XXIV Congresso da Sociedade Brasileira de Computação.São Paulo : Tec Art Editora Ltda., 2004.
  • ODAKURA, V., LIMA, Pedro, e Costa, Anna Helena Reali. Localizaçao de um grupo de robôs móveis com observaçoes parciais. In II Workshop de Teses e Dissertações em Inteligência Artificial WTDIA'04, São Luis, MA, 2004. Anais do II Workshop de Teses e Dissertações em Inteligência Artificial., 2004.
  • ODAKURA, Valguima Victoria Viana Aguiar, et al. The use of Negative Detection in Cooperative Localization in a Team of Four-Legged Robots. In IX SBAI - Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente, Brasília, 2009. Anais do SBAI 2009. : Sociedade Brasileira de Automática, 2009.
  • ODAKURA, Valguima Victoria Viana Aguiar, and Costa, Anna Helena Reali. Cooperative multi-robot localization: using communication to reduce localization error. In ICINCO - International Conference on Informatics, Control, Automation and Robotics, Barcelona, 2005. Second International Conference on Informatics, Control, Automation and Robotics. : INSTICC Press, 2005.
  • ODAKURA, Valguima Victoria Viana Aguiar, and Costa, Anna Helena Reali. Efficient communication strategy for cooperative multirobot localization. In Workshop on Multirobotic Systems for Societal Applications, Hyderabad, India, 2007. Workshop on Multirobotic Systems for Societal Applications.Hyderabad, India : IIIT Robotics Research Lab, 2007.
  • ODAKURA, Valguima Victoria Viana Aguiar, e Costa, Anna Helena Reali. Localização cooperativa de multirrobôs. In 3rd. Workshop on MSc dissertation and PhD thesis in Artificial Inteligence (WTDIA'06), Ribeirão Preto, 2006. Proceedings of International Joint Conference, 10th Ibero-American Artificial Intelligence Conference, 18th Brazilian Artificial Intelligence Symposium, 9th Brazilian Neural Networks Symposium, IBERAMIA-SBIA-SBRN.Ribeirão Preto : Sociedade Brasileira de Computação, 2006.
  • ODAKURA, Valguima Victoria Viana Aguiar, e Costa, Anna Helena Reali. Multidetection in multirobot cooperative localization. In First IFAC Workshop on Multivehicle Systems, Salvador, 2006. Proceedings of the First IFAC Workshop on Multivehicle Systems.São José dos Campos : Instituto Tecnológico de Aeronáutica (Biblioteca Central), 2006.
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