CONTEUDO

1. ROBÓTICA MÓVEL1.1. Percepção1.1.1 Sensores do Nomad XR4000

1.2 Localização/Mapeamento1.2.1 Representação de mapas

1.3 Navegação1.3.1 Planejamento de Trajetória1.3.2 Esquivança de Obstáculos

2. ROBÓTICA PROBABILÍSTICA2.1 Localização e Mapeamento Simultaneo (SLAM) 2.1.1 Formulação e estrutura do problema SLAM2.1.2Filtro de Kalman Estendido (EKF)2.1.3 Algoritmo FastSLAM

3. PROPOSTA DE TRABALHO

4. BIBLIOGRAFIA

ROBÓTICA MÓVEL

Informação preliminar:

Posição do Robô

Objetivo a ser atingido

Procedimento para chegar até o objetivo

Modelo do ambiente (dado o construído autonomamente)

Perceber e analisar o ambiente

Encontrar sua posição dentro do ambiente

Planejar e executar o movimento

ESQUEMA DE CONTROLE DO ROBÔ MÓVEL

Mundo Real

SensoresPerc

ep

ção Extração da

informação e interpretação

Construção do mapa de

localização

Posição“Mapa Global ”

Conhecimento do planejamento da rota

Execução da rota

Con

trole

d

o

movi

men

to Geração do movimento

Dados

Modelo do ambiente

Comandos aos atuadores

NAVEGAÇÃO DE UM ROBÔ MÓVEL

Extração de dados úteis

Posição no ambiente

completamente determinada

Implementação do método para atingir

objetivos

Controle das saídas do

motor

NAVEGAÇAO DO ROBÔ

Percepção Localização ConhecimentoControle de movimento

Extração de dados úteis

Posição no ambiente

completamente determinada

Implementação de uma estratégia para atingir os

objetivos

Controle das saídas do

motor

NAVEGAÇAO DO ROBÔ

NAVEGAÇÃO DE UM ROBÔ MÓVEL NAVEGAÇÃO DE UM ROBÔ MÓVEL

NAVEGAÇAO DO ROBÔ

Percepção Localização ConhecimentoControle de movimento

NAVEGAÇÃO AUTONÔMA DE ROBÔS MÓVEISEvolução de métodos de auto-localização

Seguimento de linhas eletromagnéticas,opticas, térmicas...

Mapa a priori através de estimativas geométricas

Construção simultânea e incremental de mapas compostos por grades de ocupação, primitivas geométricas ou outros.

NAVEGAÇÃO AUTONÔMA DE ROBÔS MÓVEISConstrução de mapas e localização

simultânea, SLAM (Simultaneous Localization and Mapping)

Construção incremental de um mapa do ambiente que envolve o robô para determinar sua pose (x,y,)

NAVEGAÇÃO AUTONÔMA DE ROBÔS MÓVEISFormulação e estrutura do problema do

SLAM

Estimado

Real

X k-1

X kX

k+1

X k+2

U k

U k+1

U k+2

Z k-1,i

Z k,i

m i

m j

NAVEGAÇÃO AUTONÔMA DE ROBÔS MÓVEIS

Formulação e estrutura do problema do SLAM

XK:vetor de estado que descreve a posição e orientação do robô.

UK:vetor de controle, que aplicado no tempo k-1 leva o robô ao estado xK no tempo k

mi:vetor que descreve a pose da i-ésimo “landmark”, cuja posiçao é considerada invariante no tempo.

Zk,i:observação do i-ésimo “landmark ” tomada desde o robô no tempo k

NAVEGAÇÃO AUTONÔMA DE ROBÔS MÓVEIS

Formulação e estrutura do problema do SLAMInformação subministrada:

• Comandos de control•Observação dos obstáculos

Informação a estimar:

• Mapa do ambiente• Trajetória a ser percorrida

NAVEGAÇÃO AUTONÔMA DE ROBÔS MÓVEIS

Formulação e estrutura do problema do SLAMNa forma probabilística,

P(xk,mZ0:k,U0:k,xo)Densidade de probabilidadeconjunta entre o estado do robô e as posições das referencias

observações

Entradas de controle

Estado inicial

SOLUÇÃO RECURSIVA DESEJADA

Iniciando no estado xk-1, e seguindo uma entrada de controle e uma observação nesse instante, chegamos a o estado xk

NAVEGAÇÃO AUTONÔMA DE ROBÔS MÓVEIS

Métodos para solucionar o problema SLAM

Filtro de Kalman Estendido (EKF)

Representação em espaço de estados do robô e de seu ambiente em presença de ruído gaussiano

NAVEGAÇÃO AUTONÔMA DE ROBÔS MÓVEIS

¿Qual o principal problema do SLAM?A dificuldade do SLAM gira em torno de três formas de incertezas:

• Associação de dados

• Erro de navegação

• Ruído dos sensores

Dificuldade do robô de identificar um obstáculo desde diferentesPontos de vista como sendo a mesma

Causada pela divergência entre o movimento real do robô e o movimento estimado a partir da informação sensorial

Imperfeição dos aparelhos de medida

Formulação e estrutura do problema do SLAM