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Navegação autônoma de robôs móveis e detecção de intrusos em ambientes internos utilizando sensores 2D e 3D / Autonomous navigation of mobile robots and indoor intruders detection using 2D and 3D sensorsCorrea, Diogo Santos Ortiz 13 June 2013 (has links)
Os robôs móveis e de serviço vêm assumindo um papel cada vez mais amplo e importante junto à sociedade moderna. Um tipo importante de robô móvel autônomo são os robôs voltados para a vigilância e segurança em ambientes internos (indoor). Estes robôs móveis de vigilância permitem a execução de tarefas repetitivas de monitoramento de ambientes, as quais podem inclusive apresentar riscos à integridade física das pessoas, podendo assim ser executadas de modo autônomo e seguro pelo robô. Este trabalho teve por objetivo o desenvolvimento dos principais módulos que compõem a arquitetura de um sistema robótico de vigilância, que incluem notadamente: (i) a aplicação de sensores com percepção 3D (Kinect) e térmica (Câmera FLIR), de relativo baixo custo, junto a este sistema robótico; (ii) a detecção de intrusos (pessoas) através do uso conjunto dos sensores 3D e térmico; (iii) a navegação de robôs móveis autônomos com detecção e desvio de obstáculos, para a execução de tarefas de monitoramento e vigilância de ambientes internos; (iv) a identificação e reconhecimento de elementos do ambiente que permitem ao robô realizar uma navegação baseada em mapas topológicos. Foram utilizados métodos de visão computacional, processamento de imagens e inteligência computacional para a realização das tarefas de vigilância. O sensor de distância Kinect foi utilizado na percepção do sistema robótico, permitindo a navegação, desvio de obstáculos, e a identificação da posição do robô em relação a um mapa topológico utilizado. Para a tarefa de detecção de pessoas no ambiente foram utilizados os sensores Kinect e câmera térmica FLIR, integrando os dados fornecidos por ambos sensores, e assim, permitindo obter uma melhor percepção do ambiente e também permitindo uma maior confiabilidade na detecção de pessoas. Como principal resultado deste trabalho foi desenvolvido um iii sistema, capaz de navegar com o uso de um mapa topológico global, capaz de se deslocar em um ambiente interno evitando colisões, e capaz de detectar a presença de seres humanos (intrusos) no ambiente. O sistema proposto foi testado em situações reais com o uso de um robô móvel Pioneer P3AT equipado com os sensores Kinect e com uma Câmera FLIR, realizando as tarefas de navegação definidas com sucesso. Outras funcionalidades foram implementadas, como o acompanhamento da pessoa (follow me) e o reconhecimento de comandos gestuais, onde a integração destes módulos com o sistema desenvolvido constituem-se de trabalhos futuros propostos / Mobile robots and service robots are increasing their applications and importance in our modern society. An important type of autonomous mobile robot application is indoor monitoring and surveillance tasks. The adoption of mobile robots for indoor surveillance tasks allows the execution of repetitive environment patrolling, which may even pose risks to the physical integrity of persons. Thus these activities can be autonomously and safely performed by security robots. This work aimed at the development of key modules and components that integrates the general architecture of a surveillance robotic system, including: (i) the development and application of a 3D perception sensor (Kinect) and a thermal sensor (FLIR camera), representing a relatively low-cost solution for mobile robot platforms; (ii) the intruder detection (people) in the environment, through the joint use of 3D and thermal sensors; (iii) the autonomous navigation of mobile robots within obstacle detection and avoidance, performing the monitoring and surveillance tasks of indoor environments; (iv) the identification and recognition of environmental features that allow the robot to perform a navigation based on topological maps. We used methods from Computer Vision, Image Processing and Computational Intelligence to carry out the implementation of the mobile robot surveillance modules. The proximity and distance measurement sensor adopted in the robotic perception system was the Kinect, allowing navigation, obstacle avoidance, and identifying key positions of the robot with respect to a topological map. For the intruder detection task we used a Kinect sensor together with a FLIR thermal camera, integrating the data obtained from both sensors, and thus allowing a better understanding of the environment, and also allowing a greater reliability in people detection. As a main result of this work, it has been v developed a system capable of navigating using a global topological map, capable of moving itself autonomously into an indoor environment avoiding collisions, and capable of detect the presence of humans (intruders) into the environment. The proposed system has been tested in real situations with the use of a Pioneer P3AT mobile robot equipped with Kinect and FLIR camera sensors, performing successfully the defined navigation tasks. Other features have also been implemented, such as following a person and recognizing gestures, proposed as future works to be integrated into the developed system
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Navegação autônoma de robôs móveis e detecção de intrusos em ambientes internos utilizando sensores 2D e 3D / Autonomous navigation of mobile robots and indoor intruders detection using 2D and 3D sensorsDiogo Santos Ortiz Correa 13 June 2013 (has links)
Os robôs móveis e de serviço vêm assumindo um papel cada vez mais amplo e importante junto à sociedade moderna. Um tipo importante de robô móvel autônomo são os robôs voltados para a vigilância e segurança em ambientes internos (indoor). Estes robôs móveis de vigilância permitem a execução de tarefas repetitivas de monitoramento de ambientes, as quais podem inclusive apresentar riscos à integridade física das pessoas, podendo assim ser executadas de modo autônomo e seguro pelo robô. Este trabalho teve por objetivo o desenvolvimento dos principais módulos que compõem a arquitetura de um sistema robótico de vigilância, que incluem notadamente: (i) a aplicação de sensores com percepção 3D (Kinect) e térmica (Câmera FLIR), de relativo baixo custo, junto a este sistema robótico; (ii) a detecção de intrusos (pessoas) através do uso conjunto dos sensores 3D e térmico; (iii) a navegação de robôs móveis autônomos com detecção e desvio de obstáculos, para a execução de tarefas de monitoramento e vigilância de ambientes internos; (iv) a identificação e reconhecimento de elementos do ambiente que permitem ao robô realizar uma navegação baseada em mapas topológicos. Foram utilizados métodos de visão computacional, processamento de imagens e inteligência computacional para a realização das tarefas de vigilância. O sensor de distância Kinect foi utilizado na percepção do sistema robótico, permitindo a navegação, desvio de obstáculos, e a identificação da posição do robô em relação a um mapa topológico utilizado. Para a tarefa de detecção de pessoas no ambiente foram utilizados os sensores Kinect e câmera térmica FLIR, integrando os dados fornecidos por ambos sensores, e assim, permitindo obter uma melhor percepção do ambiente e também permitindo uma maior confiabilidade na detecção de pessoas. Como principal resultado deste trabalho foi desenvolvido um iii sistema, capaz de navegar com o uso de um mapa topológico global, capaz de se deslocar em um ambiente interno evitando colisões, e capaz de detectar a presença de seres humanos (intrusos) no ambiente. O sistema proposto foi testado em situações reais com o uso de um robô móvel Pioneer P3AT equipado com os sensores Kinect e com uma Câmera FLIR, realizando as tarefas de navegação definidas com sucesso. Outras funcionalidades foram implementadas, como o acompanhamento da pessoa (follow me) e o reconhecimento de comandos gestuais, onde a integração destes módulos com o sistema desenvolvido constituem-se de trabalhos futuros propostos / Mobile robots and service robots are increasing their applications and importance in our modern society. An important type of autonomous mobile robot application is indoor monitoring and surveillance tasks. The adoption of mobile robots for indoor surveillance tasks allows the execution of repetitive environment patrolling, which may even pose risks to the physical integrity of persons. Thus these activities can be autonomously and safely performed by security robots. This work aimed at the development of key modules and components that integrates the general architecture of a surveillance robotic system, including: (i) the development and application of a 3D perception sensor (Kinect) and a thermal sensor (FLIR camera), representing a relatively low-cost solution for mobile robot platforms; (ii) the intruder detection (people) in the environment, through the joint use of 3D and thermal sensors; (iii) the autonomous navigation of mobile robots within obstacle detection and avoidance, performing the monitoring and surveillance tasks of indoor environments; (iv) the identification and recognition of environmental features that allow the robot to perform a navigation based on topological maps. We used methods from Computer Vision, Image Processing and Computational Intelligence to carry out the implementation of the mobile robot surveillance modules. The proximity and distance measurement sensor adopted in the robotic perception system was the Kinect, allowing navigation, obstacle avoidance, and identifying key positions of the robot with respect to a topological map. For the intruder detection task we used a Kinect sensor together with a FLIR thermal camera, integrating the data obtained from both sensors, and thus allowing a better understanding of the environment, and also allowing a greater reliability in people detection. As a main result of this work, it has been v developed a system capable of navigating using a global topological map, capable of moving itself autonomously into an indoor environment avoiding collisions, and capable of detect the presence of humans (intruders) into the environment. The proposed system has been tested in real situations with the use of a Pioneer P3AT mobile robot equipped with Kinect and FLIR camera sensors, performing successfully the defined navigation tasks. Other features have also been implemented, such as following a person and recognizing gestures, proposed as future works to be integrated into the developed system
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[pt] MODELAGEM E CONTROLE DE UM ROBÔ MÓVEL COM ESTEIRAS PARA TAREFAS DE VIGILÂNCIA / [en] MODELING AND CONTROL DESIGN OF A TRACKED MOBILE ROBOT FOR SURVEILLANCE TASKSPERCY WILIANSON LOVON RAMOS 29 June 2020 (has links)
[pt] Nos últimos anos, os avanços mais recentes em robótica e suas aplicações
têm sido usados para reduzir a carga de trabalho e os requisitos de
mão-de-obra, melhorando o ambiente, a saúde e a segurança, particularmente
nos sistemas de produção agrícola. Robôs autônomos fazem parte de
tal inovação tecnológica e os robôs móveis com esteiras, em particular, têm
sido amplamente utilizados em campos agrícolas em todo o mundo, já que
suas esteiras proporcionam uma grande área de contato em solos úmidos
e terrenos irregulares, evitando que o robô fique preso e melhorando a sua
mobilidade. Neste trabalho, aborda-se a modelagem e o controle de robôs
móveis com esteiras (Tracked Mobiler Robots, TMRs) para executar tarefas
de vigilância em campos agrícolas. A metodologia proposta considera que o
modelo cinemático do TMR são incertos devido ao escorregamento inerente
entre as esteiras e o terreno. Para lidar com as incertezas de modelagem e
perturbações externas, utiliza-se uma estratégia de controle robusto baseada
na abordagem de modos deslizantes. Uma interface de usuário móvel
(Mobile User Interface, MUI) baseada no sistema operacional Android é
desenvolvida para controlar o robô movél com esteiras de forma manual ou
autônoma. A partir da MUI, o operador humano pode visualizar as informações
capturadas de sensores externos e internos. Simulações numéricas
em MATLAB são realizadas para verificar o desempenho do controladores,
bem como validar o modelo cinemático do robô, em diferentes configurações
iniciais. / [en] In recent years, the latest advances in robotics and its applications
have been used to reduce the workload and manpower requirements, improving
the environment, health and safety (EHS) conditions, particularly in
agricultural production and farming systems. Autonomous robots are part
of such technological innovation and Tracked Mobile Robots (TMRs), in
particular, have being widely used on agricultural fields around the world,
since their tracks provide a large contact area on the wet soils and irregular
terrains avoiding the robot to get stuck. In this work, we address the modeling
and control design of tracked mobile robots (TMRs) able to perform
surveillance tasks in agricultural fields. The proposed methodology considers
that the kinematic models of the TMRs are both uncertain due to the
inherent slippage between the tracks and the terrain. To deal with the modeling
uncertainties and external disturbances, we use the sliding mode control
(SMC) approach. A Mobile User Interface (MUI) based on Android operating
system. is developed to control the TMR manually or autonomously.
By using the MUI the human operator can visualize the information captured
from external and internal sensors. Numerical simulations in MATLAB
are carried out to verify the performance of the controller as well as validate
the robot kinematic model under different configurations.
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