[pt] O uso de robôs móveis para monitorar locais inacessíveis vem se tornando cada vez mais comum. Essas operações podem ser autônomas ou tripuladas e quando são feitas em terrenos irregulares é preciso garantir segurança na missão, pois muitas das vezes o resgate se torna inviável. O robô estudado nesta dissertação terá dificuldades para locomoção em certas localidades, como por exemplo: derrapagem em regiões alagadas, vencer atoleiro em regiões pantanosas e de brejos e capotagem nas regiões que apresentam aclives e declives. Diante deste quadro de problemas apresentados, garantir a estabilidade nas regiões de ladeiras é de grande valor nas operações, sejam elas tele-operadas ou autônomas. Visando contribuir para o sucesso da locomoção do robô, esta dissertação apresenta uma técnica de controle de estabilidade de um robô móvel para sensoreamento remoto em terrenos irregulares, incluindo projeto, simulação e construção de um protótipo funcional. Este controle visa garantir que as rodas do veículo não descolem do terreno, através da atuação nas forças de atrito entre as rodas e o solo variando os torques nos seus motores. / [en] The use of mobile robots to monitor non-accessible environments has become increasingly common in the recent years. These tasks can be either autonomous, remote-controlled, or passenger-operated. When performed in rough terrain, it is necessary to guarantee mission safety, since many times it is impossible to send a rescue party for recovery. The hybrid environmental robot presented in this thesis is a mobile robot that will face very challenging conditions, avoiding e.g. slippage in wet terrain, becoming trapped in muddy soil, and tipping over in regions with high slopes. Therefore, it is a challenging task to guarantee robot stability under such circumstances, either in autonomous or operated tasks. This thesis presents a stability control methodology for a mobile robot to perform remote sensing tasks in rough terrain. The model-based technique guarantees wheel-ground contact at all times, acting individually at the wheel motors to control the traction/friction forces. This work also addresses the design, simulation and construction aspects of a functional prototype of a mobile robot to validate the proposed approach.

O emprego de veículos autônomos é uma prática comumente adotada para a melhoria da produtividade no setor agrícola. No entanto, o custo computacional é um fator limitante na implementação desses dispositivos autônomos. A alternativa apresentada neste trabalho consistiu no desenvolvimento de um dispositivo de hardware dedicado para a navegação de robôs móveis agrícolas, o qual indica áreas navegáveis e não navegáveis, além do ângulo de inclinação do veículo em relação à linha de plantio. O desenvolvimento do projeto foi baseado em um método de extração de características visuais locais por meio do processamento de imagens coloridas obtidas por uma câmera de vídeo. O circuito foi implementado por meio de uma ferramenta de desenvolvimento baseado em um FPGA de baixo custo. O circuito consiste nas etapas de classificação, processamento morfológico e extração das linhas de navegação. Na primeira etapa, os pixels são classificados a partir do modelo de cores HSL em classes que representam as áreas passíveis e não passíveis de navegação. Posteriormente, a etapa de processamento morfológico realiza as tarefas de filtragem, agrupamento e extração de bordas. O processamento morfológico é realizado por meio de um arranjo de unidades de processamento dedicadas. Cada unidade pode realizar uma operação básica de morfologia matemática. O elemento estruturante utilizado na operação, bem como a operação realizada pela unidade, é configurado por meio de parâmetros do projeto. O processo de extração das linhas de orientação é realizado por meio do método de regressão linear por mínimos quadrados. A arquitetura proposta no projeto permitiu o processamento em tempo real de imagens para a aplicação de navegação autônoma de robôs móveis em ambientes agrícolas. / The use of autonomous vehicles is a generally adopted practice to improve the productivity in the agriculture sector. However, the computer requirements are a limiting factor for implementation of these autonomous devices. The alternative shown in this paper is the design of a dedicated hardware for the autonomous agricultural robot navigation. The project development was based on a local visual feature extraction method by processing digital images obtained from a color video camera. The circuit was implemented through a development tool based on a low cost FPGA. The circuit consists of stages of classification, morphological processing and guidance line extraction. In the first stage, the pixels are classified through HSL color model into classes that represent suitable and unsuitable area for navigation. Then, the morphological processing stage performs filtering, grouping and edge detection tasks. The morphological processing is carried out by an arrangement of dedicated processing units. Each unit can perform a basic operation of mathematical morphology. The structuring element used in the operation and the operation performed by the unit are configured through project parameters. The guidance line extraction process is performed through the linear regression method by least square. The architecture proposed in the design allowed the real-time image processing in autonomous robot navigation applications in agricultural environments.

O emprego de técnicas de controle para veículos submarinos, envolve muitas questões de interesse prático e teórico. Neste trabalho apresenta-se o desenvolvimento de um sistema de controle inteligente e adaptativo a ser aplicado na navegação de veículos submarinos semi-autônomos (VSSAs). Utiliza-se uma técnica baseada no controle nebuloso (fuzzy), visando gerenciar o veículo submarino no controle de velocidade, profundidade, orientação e na evasão de obstáculos. A operação de veículos submarinos usando a técnica proposta, exige a definição, análise e tratamento de um vasto conjunto de comandos complexos manipulados pelo controlador. A metodologia utilizada divide a ação de controle em 3 fases. A primeira trata do posicionamento inicial do veículo submarino, a segunda fase trata da sua navegação e a fase final de gerenciar o comportamento do veículo próximo da posição-objetivo. A implementação funcional do controlador e dividida em módulos. O primeiro módulo informa o comportamento do ambiente e do próprio veículo, fornecendo dados iniciais sobre seu posicionamento e sua profundidade; um segundo módulo trata da presença de obstáculos em diferentes direções com dados fornecidos por sonares e assim determina as ações para a evasão de obstáculos. A ação de controle e estabelecida usando conceitos da teoria nebulosa (fuzzy) no universo de discurso, através de variáveis lingüísticas e de regras de inferência definidas a partir do conhecimento de especialistas, que envolvem a imprecisão característica do comportamento humano. As informações no final do processo são concentradas, de forma que a ação de controle e determinada para que possa enviar sinais de controle aos atuadores. / The design of underwater vehicle involves a very large number of practical and theoretical problems. In this work, it is tackled the development of a intelligent and adaptive controller, to be used in the navigation of semi-autonomous underwater vehicles (SAUV). To achieve this goal, a technique based on the fuzzy theory was employed to control the vehicle movements, including the evasion of obstacles. The operation of underwater vehicles using this approach demands the definition and treatment of a vast set of complex commands, manipulated by the controller. The control action is subdivided into three stages, the first one deals the control action during the initial positioning of the vehicle, a second stage deals with the navigation itself and the final stage deals the control action when the vehicle is close to the objective-position. The functional development of the controller was also subdivided into modules. The first module deals with the management of input data such as environmental disturbances and initial vehicle position, such as depth of the vehicle. The second module deals the detection of obstacles in different directions and the optimal evasion action to avoid collisions. The control action during a mission is established using concepts of the Fuzzy theory in the universe of speech, through linguistic variables and rules of inference defined from the knowledge of specialists, involving the characteristic imprecision of human behavior. In the end of the process, the information is defuzzificated, so that control actions are determined, allowing a practical implementation.

Recentes avanços na tecnologia de robôs móveis têm sido direcionados para um novo tipo de sistema robótico o qual é denominado de robô pessoal. Esses robôs realizam tarefas caseiras cotidianas, além de interagir e auxiliar pessoas que necessitam de cuidados especiais. Para realizar tais tarefas são necessárias medidas de interação e programação entre o robô e o ser humano. Essa interface é discutida em diversas pesquisas que evidenciam a necessidade de um ambiente de desenvolvimento de aplicações para robôs com alto nível de abstração e que possua uma interface amigável. Com isso, o presente trabalho vem contribuir com essa nova área de pesquisa através da proposta de um ambiente de desenvolvimento de aplicações para robôs com alto nível de abstração utilizando blocos de tarefas, que se destina tanto a programadores experientes quanto a usuários com pouco conhecimento de programação. Para realizar o interfaceamento com esses dois tipos de usuários, o ambiente provê um módulo de programação avançado que se destina à criação de novas tarefas, e um módulo de programação específico para usuários com pouco conhecimento em programação, com uma interface amigável. No módulo avançado as novas tarefas utilizam a estrutura de uma biblioteca de alto nível de abstração (Java for Robotics), também proposta nesse trabalho. Além das interfaces, o ambiente contém um módulo intermediário, apresentado como Middleware, que manipula todas as informações do ambiente de programação com o sistema robótico ou com o simulador de robôs. Essa proposta de ambiente foi validada utilizando o simulador de robôs Player/Stage com o sistema robótico Khepera. / Recent advances in the technology of mobile robots have developed for a new type of robotic system which is named personal robot. These robots are able to realize domestic daily tasks, interact and help people with special cares. In order to perform such tasks, interaction and programming measurements between the robot and the human being are necessary. This interface is discussed in several research that put in evidence the necessity of a development environment for applications or manipulation for the personal robots has a friendly interface. In this way, the present work contributes to this new research field with the proposal of an environment for robots applications development (framework), with high abstraction level with tasks blocks, designed for both experienced programmers and non experienced users. To make possible the interface between the two kinds of users, the environment provides an advanced programming module and a specific one for beginners. The advanced module allows the creation of new applications or tasks for the robotic system using a high abstraction level considering the robot programming. On the other hand, the module for beginners uses tasks blocks with a friendly interface. Based in an intermediate module, named Middleware, which ma nagement the whole data of environment programming language and provides an output to the robotic system or to the robot simulator, the environment becomes able to support several robotic systems. The proposal of the environment was validate using the simulator Player/Stage with Khepera´s system.

Localização e Mapeamento Simultâneos (SLAM), fundamental para robôs dotados de verdadeira autonomia, é um dos problemas mais difíceis na Robótica e consiste em estimar a posição de um robô que está se movendo em um ambiente desconhecido, enquanto incrementalmente constrói-se o mapa de tal ambiente. Provavelmente o requisito mais importante para localização e mapeamento adequados seja um preciso reconhecimento de local, isto é, determinar se um robô estava no mesmo lugar em diferentes ocasiões apenas analizando as observações feitas pelo robô em cada ocasião. A maioria das abordagens da literatura são boas quando se utilizam sensores altamente expressivos, como câmeras, ou quando o robô está situado em ambientes com pouco ambiguidade. No entanto, este não é o caso, por exemplo, quando o robô equipado apenas com sensores de alcance está em ambientes internos estruturados altamente ambíguos. Uma boa estratégia deve ser capaz de lidar com tais ambientes, lidar com ruídos e erros nas observações e, especialmente, ser capaz de modelar o ambiente e estimar o estado do robô de forma eficiente. Nossa proposta consiste em traduzir sequências de medições de laser em uma representação de texto eficiente e compacta, para então lidar com o problema de reconhecimento de local usando técnicas de processamento lingüísticos. Nós traduzimos as medições dos sensores em valores simples computados através de um novo modelo de observação baseado em estimativas de densidade de kernel chamado de Densidade de Espaço Livre (FSD). Estes valores são quantificados permitindo a divisão do ambiente em regiões contíguas de densidade homogênea, como corredores e cantos. Regiões são representadas de forma compacta por simples palavras descrevendo o valor de densidade espacial, o tamanho e a variação da orientação daquela região. No final, as cadeias de palavras compõem um texto, no qual se buscam casamentos de n-gramas (isto é, sequências de palavras). Nossa técnica também é aplicada com sucesso em alguns cenários de operação de longo-prazo, onde devemos lidar com objetos semi-estáticos (i.e. que se movem ocasionalmente, como portas e mobílias). Todas as abordagens foram avaliadas em cenários simulados e reais obtendo-se bons resultados. / Simultaneous Localization and Mapping (SLAM), fundamental for building robots with true autonomy, is one of the most difficult problems in Robotics and consists of estimating the position of a robot that is moving in an unknown environment while incrementally building the map of such environment. Arguably the most crucial requirement to obtain proper localization and mapping is precise place recognition, that is, determining if the robot is at the same place in different occasions just by looking at the observations taken by the robot. Most approaches in literature are good when using highly expressive sensors such as cameras or when the robot is situated in low ambiguous environments. However this is not the case, for instance, using robots equipped only with range-finder sensors in highly ambiguous indoor structured environments. A good SLAM strategy must be able to handle these scenarios, deal with noise and observation errors, and, especially, model the environment and estimate the robot state in an efficient way. Our proposal in this work is to translate sequences of raw laser measurements into an efficient and compact text representation and deal with the place recognition problem using linguistic processing techniques. First, we translate raw sensor measurements into simple observation values computed through a novel observation model based on kernel-density estimation called Free-Space Density (FSD). These values are quantized into significant classes allowing the division of the environment into contiguous regions of homogeneous spatial density, such as corridors and corners. Regions are represented in a compact form by simple words composed of three syllables – the value of spatial density, the size and the variation of orientation of that region. At the end, the chains of words associated to all observations made by the robot compose a text, in which we search for matches of n-grams (i.e. sequences of words), which is a popular technique from shallow linguistic processing. The technique is also successfully applied in some scenarios of long-term operation, where we must deal with semi-static objects (i.e. that can move occasionally, such as doors and furniture). All approaches were evaluated in simulated and real scenarios obtaining good results.

Recentes avanços na tecnologia de robôs móveis têm sido direcionados para um novo tipo de sistema robótico o qual é denominado de robô pessoal. Esses robôs realizam tarefas caseiras cotidianas, além de interagir e auxiliar pessoas que necessitam de cuidados especiais. Para realizar tais tarefas são necessárias medidas de interação e programação entre o robô e o ser humano. Essa interface é discutida em diversas pesquisas que evidenciam a necessidade de um ambiente de desenvolvimento de aplicações para robôs com alto nível de abstração e que possua uma interface amigável. Com isso, o presente trabalho vem contribuir com essa nova área de pesquisa através da proposta de um ambiente de desenvolvimento de aplicações para robôs com alto nível de abstração utilizando blocos de tarefas, que se destina tanto a programadores experientes quanto a usuários com pouco conhecimento de programação. Para realizar o interfaceamento com esses dois tipos de usuários, o ambiente provê um módulo de programação avançado que se destina à criação de novas tarefas, e um módulo de programação específico para usuários com pouco conhecimento em programação, com uma interface amigável. No módulo avançado as novas tarefas utilizam a estrutura de uma biblioteca de alto nível de abstração (Java for Robotics), também proposta nesse trabalho. Além das interfaces, o ambiente contém um módulo intermediário, apresentado como Middleware, que manipula todas as informações do ambiente de programação com o sistema robótico ou com o simulador de robôs. Essa proposta de ambiente foi validada utilizando o simulador de robôs Player/Stage com o sistema robótico Khepera. / Recent advances in the technology of mobile robots have developed for a new type of robotic system which is named personal robot. These robots are able to realize domestic daily tasks, interact and help people with special cares. In order to perform such tasks, interaction and programming measurements between the robot and the human being are necessary. This interface is discussed in several research that put in evidence the necessity of a development environment for applications or manipulation for the personal robots has a friendly interface. In this way, the present work contributes to this new research field with the proposal of an environment for robots applications development (framework), with high abstraction level with tasks blocks, designed for both experienced programmers and non experienced users. To make possible the interface between the two kinds of users, the environment provides an advanced programming module and a specific one for beginners. The advanced module allows the creation of new applications or tasks for the robotic system using a high abstraction level considering the robot programming. On the other hand, the module for beginners uses tasks blocks with a friendly interface. Based in an intermediate module, named Middleware, which ma nagement the whole data of environment programming language and provides an output to the robotic system or to the robot simulator, the environment becomes able to support several robotic systems. The proposal of the environment was validate using the simulator Player/Stage with Khepera´s system.

O planejamento de movimento é um dos problemas fundamentais em navegação autônoma para robôs móveis. Uma vez planejado o caminho, o robô executa o acompanhamento da trajetória, frequentemente, com o auxílio de um controlador em malha fechada. Este controlador tem o objetivo de minimizar os erros de acompanhamento, a fim de que a trajetória executada se aproxime da trajetória planejada. Entretanto a maioria dos planejadores de movimento não levam em consideração o modelo dinâmico do robô, dificultando assim o trabalho do controlador que executa o acompanhamento da trajetória. Incluindo as restrições cinemáticas e dinâmicas do modelo do robô, o custo computacional durante a fase de planejamento de trajetória será mais alto. Isto ocorre pois são necessárias mais variáveis para representar o espaço de estados do robô. No entanto ao levar em consideração tais restrições durante a fase de planejamento, as trajetórias geradas serão factíveis de serem acompanhadas. Os planejadores probabilísticos de movimento podem ser usados para minimizar o impacto do alto custo computacional, devido ao aumento de variáveis que representam o espaço de estados. Tais planejadores também são chamados de planejadores de movimento baseados em amostragem. A busca por um caminho livre de colisões entre dois estados é feito de maneira aleatória. Caso exista uma solução, a probabilidade do algoritmo encontrá-la tende para 1 quanto do tempo de busca tende a infinito, isto é, quanto mais tempo o algoritmo possui para realizar a busca será mais provável que ele encontre a solução. Neste trabalho é proposto um planejador de movimentos baseado em amostragem que leva em consideração os aspectos cinemáticos e dinâmicos do robô. Além disto esta abordagem de planejamento desenvolvida permite conhecer e levar em consideração os efeitos do controlador que faz o acompanhamento da trajetória, ainda na fase de planejamento de movimento. As trajetórias planejadas foram executadas no robô Pioneer 3AT. Foram levantados os dados relacionados ao desempenho do algoritmo em termos de custo computacional. E na sequência são apresentados os resultados experimentais tanto na parte de planejamento de trajetórias quanto na fase de acompanhamento. / Motion planning is one of the fundamental problems in autonomous navigation for mobile robots. Once the path is planned, the robot performs the trajectory tracking, often with the aid of a closed loop controller. This controller is designed to minimize tracking errors, in order that tracked trajectory get closer to planned path. However, the most motion planners do not take into account the dynamic model of the robot, thus hindering the work of closed loop controller. When including the kinematic constraints and dynamic model of the robot, the computational cost during the planning phase trajectory will be increased. This is because more variables are needed to represent the state space of the robot. But when taking into account these constraints during the planning phase, the trajectories generated are feasible to be followed. The probabilistic motion planners can be used to minimize the impact of high computational cost due to the increase of variables that represent the state space. These planners are also called sampling based motion planners. The search for a collision-free path between two states is done randomly. If a solution exists, the probability of the algorithm to find it tends to one while the search time tends to infinity, that is, the longer time the algorithm has to perform the search will be more likely to find the solution. This paper proposes a sampling based motion planner that takes into account the kinematic and dynamic aspects of the robot. Furthermore this approach allows one to know and take into account the effects of the controller that perform the trajectory tracking, still in the motion planning phase. The planned trajectories were performed on the robot Pioneer 3AT. Data related to the computational cost of the algorithm were analyzed. Following the experimental results are presented both in the planning of trajectories and in the tracking phase.

Made available in DSpace on 2016-12-23T14:07:24Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Diego Nunes Bertolani - Parte 1.pdf: 8345237 bytes, checksum: c671ce6ed9d34e3a4845627f730c8b24 (MD5) Previous issue date: 2013-10-30 / Este trabalho propõe uma estratégia para a sintonia de controladores lineares, via Algoritmos Genéticos, no espaço de configurações de Robôs Móveis Multiarticulados, para o problema do controle de movimentos á ré. Como em todo sistema não linear e complexo, o controle linear em malha fechada é necessário para prover robustez ao sistema com controladores não lineares ou inversas aproximadas á esquerda da planta, em malha aberta. Para o problema em questão, os controladores não lineares propostos na literatura tem os ganhos dos controladores lineares ajustados empiricamente em valores constantes, para movimentos que percorrem uma ampla gama de valores dos ângulos de configuração, sempre objetivando evitar a situação de engavetamento ou jacknife da composição. Esta abordagem tem conduzido a resultados em regime transitório ou estacionário pouco satisfatórios. Assim, neste trabalho é feito um estudo sistemático da sintonia de ganhos no entorno de partições adequadas do espaço de configurações, visando identificar a variabilidade dos ganhos em função do melhor desempenho obtido em cada partição. O estudo é sistematizado tendo como base experimental dois controladores não lineares propostos para um robô ou veículo multiarticulado em escala, composto de um elemento trator e dois trailers passivos ou sem motorização. A estratégia proposta tem como ferramenta básica de implementação uma interface desenvolvida para possibilitar versatilidade na análise de diversas estruturas lineares á múltiplos ganhos ajustáveis, diversas estruturas de controle não linear e diversas possibilidades de plantas realizadas via modelo analítico ou aproximações numéricas, por exemplo, neurais e fuzzy. Além do escopo deste trabalho, a identificação do vetor de ganhos para os estornos das diversas partições do espaço de configurações deve conduzir á síntese de mais um elemento em cascata na estrutura global de controle, sob a forma de um interpolador de ganhos, possivelmente fuzzy, que deverá proporcionar um desempenho satisfatório na execução de manobras mais complexas, que demandam movimentos mais amplos, rápidos e precisos / This work proposes a strategy for tuning linear controllers via genetic algorithms in the space of configurations of Multiarticulated Mobile Robots to the problem of backward motion control. As in any nonlinear system and complex, the linear closed-loop control is necessary to provide robustness to the system nonlinear controllers or approximate left inverse of the plant in open loop. For this problem, the nonlinear controllers proposed in the literature have gains of linear controllers empirically adjusted how constant values for movements that cover a wide range of values of the angle configuration, always aiming to avoid the situation of pileup or jacknife composition. This approach has led to results in transitional or stationary unsatisfactory. Thus, this work is done a systematic study of tuning gains in around appropriate partitions of the configuration space, to identify the variability of earnings due to the best performance obtained in each partition. The study is based on systematic experimental two nonlinear controllers proposed for a robot or multiarticulated vehicle scale, consisting of one element tractor and two trailers liabilities or without motorization. The proposed strategy has how the basic tool for implementing an developed interface to allow versatility in the analysis of various linear structures with multiple adjustable gains, various control structures, and various nonlinear plants made possible through the analytical model or numerical approximations, for example, neural, and fuzzy. Beyond the scope of this study, the identification of vector gains for several reversals of partitions configuration space shouldresult in the synthesis of a further cascade element in the overall control in the form of an interpolation of gains, possibly fuzzy which should provide a satisfactory performance in the execution of more complex maneuvers that require larger movements, fast and accurate

O emprego de veículos autônomos é uma prática comumente adotada para a melhoria da produtividade no setor agrícola. No entanto, o custo computacional é um fator limitante na implementação desses dispositivos autônomos. A alternativa apresentada neste trabalho consistiu no desenvolvimento de um dispositivo de hardware dedicado para a navegação de robôs móveis agrícolas, o qual indica áreas navegáveis e não navegáveis, além do ângulo de inclinação do veículo em relação à linha de plantio. O desenvolvimento do projeto foi baseado em um método de extração de características visuais locais por meio do processamento de imagens coloridas obtidas por uma câmera de vídeo. O circuito foi implementado por meio de uma ferramenta de desenvolvimento baseado em um FPGA de baixo custo. O circuito consiste nas etapas de classificação, processamento morfológico e extração das linhas de navegação. Na primeira etapa, os pixels são classificados a partir do modelo de cores HSL em classes que representam as áreas passíveis e não passíveis de navegação. Posteriormente, a etapa de processamento morfológico realiza as tarefas de filtragem, agrupamento e extração de bordas. O processamento morfológico é realizado por meio de um arranjo de unidades de processamento dedicadas. Cada unidade pode realizar uma operação básica de morfologia matemática. O elemento estruturante utilizado na operação, bem como a operação realizada pela unidade, é configurado por meio de parâmetros do projeto. O processo de extração das linhas de orientação é realizado por meio do método de regressão linear por mínimos quadrados. A arquitetura proposta no projeto permitiu o processamento em tempo real de imagens para a aplicação de navegação autônoma de robôs móveis em ambientes agrícolas. / The use of autonomous vehicles is a generally adopted practice to improve the productivity in the agriculture sector. However, the computer requirements are a limiting factor for implementation of these autonomous devices. The alternative shown in this paper is the design of a dedicated hardware for the autonomous agricultural robot navigation. The project development was based on a local visual feature extraction method by processing digital images obtained from a color video camera. The circuit was implemented through a development tool based on a low cost FPGA. The circuit consists of stages of classification, morphological processing and guidance line extraction. In the first stage, the pixels are classified through HSL color model into classes that represent suitable and unsuitable area for navigation. Then, the morphological processing stage performs filtering, grouping and edge detection tasks. The morphological processing is carried out by an arrangement of dedicated processing units. Each unit can perform a basic operation of mathematical morphology. The structuring element used in the operation and the operation performed by the unit are configured through project parameters. The guidance line extraction process is performed through the linear regression method by least square. The architecture proposed in the design allowed the real-time image processing in autonomous robot navigation applications in agricultural environments.

Robôs móveis autônomos dependem da informação obtida de seus sensores para processos de tomada de decisão durante a realização de suas tarefas. A utilização de sistemas de visão permite a aquisição de um grande volume de dados sobre o ambiente no qual o robô se encontra. Particularmente, um sistema de visão omnidirecional é capaz de fornecer informações sobre todo o espaço ao redor do robô numa única imagem. Através do processamento de um par ou mais de imagens omnidirecionais pode-se obter as distâncias entre o robô e os objetos no seu ambiente de trabalho. Devido às incertezas inerentes a qualquer sensoriamento, um modelo probabilístico do mesmo faz-se necessário para que a informação sensorial adquirida possa ser utilizada para os processos de decisão internos do robô durante a execução de sua tarefa. Assim, tendo como único sensor um sistema de visão estéreo omnidirecional utilizado como fonte de informação para uma representação estocástica espacial do ambiente, conhecida como Grades de Evidência, o robô é capaz de determinar a probabilidade da ocupação dos espaços ao seu redor e assim navegar autonomamente no ambiente. Este artigo mostra um algoritmo estéreo com imagens omnidirecionais e um modelo do sistema de visão estéreo omnidirecional para atualização das Grades de Evidência. Este é a primeira etapa de um trabalho que visa a realização de tarefas de navegação e exploração de ambientes desconhecidos e não-estruturados tendo como base de conhecimento para o robô um modelo probabilístico baseado nas Grades de Evidência. / Autonomous mobile robots depend on information acquired with its sensors to make decisions during its task. The use of vision systems provide a large amount of data about the environment in which the robot is. Particularly, an omnidirectional vision systems provide information in all directions of the environment to the robot with just one image. Through the processing of a pair of omnidirectional images it is possible to obtain the distances between the robot and the objects in its work environment. Because of the uncertainty of all sensors, a probabilistic model is necessary so that the information acquired could be used in decision make processes. Having just an omnidirectional stereovision system as a source of information to an stochastic representation of the environment, known as Evidence Grids, the robot can determine the probability of occupation of the space in the environment and navigate autonomously. This article shows a stereo algorithm and a model of the omnidirectional stereovision system to update the Evidence Grid. This is the beginning of a work that have as objective make navigation and exploration of unknown and unstructured environment having as knowledge base a probabilistic model as Evidence Grids.