Made available in DSpace on 2016-04-04T18:31:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Thiago Tortorelli Faria.pdf: 1966946 bytes, checksum: 3abdd0be8f7b49f61b8e3b7907afa6e6 (MD5) Previous issue date: 2015-06-23 / This work aims to obtain a mathematical model to determinate the occupancy rate in indoor environment based on signal strength of a wireless sensor network (WSN) in 915 MHz using four links at the environment. It was set a network with one sink and four node sensors in a laboratory in order to collect the RSSI (Received Signal Strength Indication) of each individual link for every different space occupation for each group of people. Based on the data collected, it was calculated the mean, standard deviation and the variance of each individual link and the overall average of links for each group of people. The data was used as input in mathematical models to determine the occupancy rate of the environment. Three mathematical models have been proposed to estimate the occupancy rate. All of them proved capable to estimate the number of people using the overall average of links. The results showed that the tendency is to decrease the RSSI and increase the standard deviation the greater the number of people in the environment. Some links analyzed individually showed a large variation and not following entirely the tendency mentioned. Nevertheless the overall average of links follows this tendency showing that despite a link shows a great variation, the other links tended to compensate this variation and with the overall average of links is possible to get a small error between the real number of people and the estimated number of people. To choose the best model it was used the MAE (Mean Absolute Error). The second order model was the best model with a MAE slightly below of a half people. The results obtained using multilink were compared with a work that used single-link to predict the number of people in a indoor environment. Multilink had a smaller error compared with single-link, which obtained an error of about two people. / Este trabalho tem por objetivo a obten??o de um modelo matem?tico para a determina??o da taxa de ocupa??o de ambientes internos baseado na intensidade de sinal de uma Rede de Sensores sem Fio em 915 MHz utilizando quatro links r?dio no ambiente. Foi montada uma rede com uma base e quatro n?s sensores em um laborat?rio como intuito de coletar a RSSI (Received Signal Strenght Indication) de cada link para cada diferente ocupa??o do espa?o para cada grupo de pessoas. Com base nos dados coletados, foram calculados a m?dia, desvio padr?o e vari?ncia de cada link e cada grupo de pessoas. Esses dados foram utilizados como entrada em modelos matem?ticos para a determina??o da taxa de ocupa??o do ambiente. Foram propostos tr?s modelos matem?ticos para tal estima??o. Os tr?s modelos se mostraram aptos a estimar o n?mero de pessoas utilizando a m?dia geral dos links. Os resultados iniciais mostraram que a tend?ncia ? de diminui??o da RSSI e o aumento do desvio padr?o quanto maior o n?mero de pessoas no ambiente. Alguns links analisados de forma individual se mostraram com uma varia??o grande e n?o seguindo inteiramente a tend?ncia mencionada, mas apesar disso a m?dia geral dos links segue essa tend?ncia, ou seja, apesar de um link demonstrar uma grande varia??o, os outros links tenderam a compensar essa varia??o. Com a m?dia geral ? poss?vel chegar a um erro pequeno entre o n?mero real de pessoas e o n?mero estimado de pessoas. Para a escolha do melhor modelo foi utilizado o RAM (Res?duo Absoluto M?dio) e para a m?dia geral dos links o modelo de segunda ordem foi o que se mostrou melhor com um res?duo abaixo de meia pessoa. Por fim os resultados obtidos com multilink foram comparados com resultados obtidos em um trabalho em que foi utilizado single-link para a obten??o da taxa de ocupa??o em um ambiente interno. Multilink, com um RAM de aproximadamente 0,5 pessoas, se mostrou com um erro menor comparado com o single-link, que obteve um erro de aproximadamente duas pessoas.

A Robótica tem iniciado uma transição de Robótica Industrial para Robótica de Serviço, movendo-se em direção as necessidades diárias dos seres humanos. Para realizar essa transição, robôs necessitam de mais autonomia para executar tarefas em espaços dinâmicos ocupados por humanos, diferente dos ambientes controlados das fábricas. Nesta tese, é investigado um problema no qual um time de robôs completamente autônomos deve visitar certos locais em um ambiente interno usado por humanos a fim de executar algum tipo de tarefa. Este problema está relacionado a três importantes questões da Robótica e Inteligência Artificial (IA), que são: coordenação, localização e navegação. Para coordenar as visitas nos locais desejados, um escalonamento deve ser realizado para encontrar as rotas para os robôs. Tal escalonamento deve minimizar a distância total viajada pelo time e também balancear as rotas. Este problema pode ser modelado como sendo uma instância do Problema dos Múltiplos Caixeiros Viajantes (PMCV). Como este problema é classificado como NP-Difícil, é proposto o uso de algoritmos aproximados para encontrar soluções satisfatórias para o problema. Uma vez que as rotas estão computadas, os robôs necessitam de se localizar no ambiente para que eles tenham certeza de que estão visitando os lugares corretos. Muitas técnicas de localização não são muito precisas em ambientes internos devido a diferentes tipos de ruídos. Desta forma, é proposto uma combinação de duas delas. Nesta abordagem, um algoritmo de localização WiFi rastreia a localização global do robô, enquanto um algoritmo de localização Kinect estima sua posição atual dentro da área delimitada pela localização global. Depois de visitar um dado local de sua rota, o robô deve navegar em direção ao próximo. A navegação em ambientes internos ocupados por humanos é uma tarefa difícil, uma vez que muitos objetos móveis e dinâmicos podem ser encontrados no caminho. Para isso, o robô deve possuir controles reativos para evitar colidir com objetos dinâmicos, como pessoas, enquanto ele navega. Além disso, objetos móveis, como mobílias, são passíveis de serem movidos frequentemente, o que muda o mapa utilizado para planejar o caminho do robô. Para resolver estes problemas, é proposto um algoritmo de desvio de obstáculos e um planejador dinâmico de caminho para ambientes internos ocupados por humanos. Desta forma, esta tese contribui com uma série de algoritmos para os problemas de coordenação, localização e navegação. São introduzidos: Algoritmos Genéticos (AGs) multi-objetivo para resolver o Problema dos Múltiplos Caixeiros Viajantes, abordagens de localização que utilizam a técnica de Filtro de Partículas (FP) com dispositivos Kinect e WiFi, um Sistema Híbrido Inteligente (SHI) baseado em Lógica Fuzzy (LF) e Redes Neuronais Artificiais (RNA) para desvio de obstáculos e uma adaptação do algoritmo D*Lite que permite o robô replanejar caminhos de forma eficiente e requisitar auxílio humano se necessário. Todos os algoritmos são avaliados em robôs reais e simuladores, demonstrando seus desempenhos em resolver os problemas abordados nesta tese. / Robotics has started the transition from industrial into service robotics, moving closer towards humans daily needs. To accomplish this transition, robots require more autonomy to perform tasks in dynamic spaces occupied by humans, different from well controlled environments of factory floors. In this thesis, we investigate a problem in which a team of completely autonomous robots needs to visit certain locations in an indoor human environment in order to perform some kind of task. This problem is related to three important issues of Robotics and \ac{AI}, namely: coordination, localization and navigation. To coordinate the visits in the desired locations, a scheduling must be performed to find routes for the robots. Such scheduling needs to minimize the total distance traveled by the team and also to balance the routes. We model this problem as being an instance of the multiple Traveling Salesmen Problem (mTSP). Since it is classified as NP-Hard, we propose the use of approximation algorithms to find reasonable solutions to the problem. Once the routes are computed, the robots need to localize themselves in the environment so they can be sure that they are visiting the right places. Many localization techniques are not very accurate in indoor human environments due to different types of noise. Therefore, we propose the combination of two of them. In such approach, a WiFi localization algorithm tracks the global location of the robot while a Kinect localization algorithm estimates its current pose on that area. After visiting a given location of its route, the robot must navigate towards the next one. Navigation in indoor human environments is a challenging task as many moving and movable objects can be found in the way. The robot should be equipped with a reactive controller to avoid colliding with moving objects, like people, while it is navigating. Also, movable objects, such as furniture, are likely to be moved frequently, which changes the map used to plan the robot's path. To tackle these problems, we introduce an obstacle avoidance algorithm and a dynamic path planner for navigation in indoor human environments. We contribute a series of algorithms for the problems of coordination, localization, and navigation. We introduce: multi-objective Genetic Algorithms (GAs) to solve the mTSP, localization approaches that use Particle Filters (PFs) with Kinect and WiFi devices, a Hybrid Intelligent System (HIS) based on Fuzzy Logic (FL) and Artificial Neural Network (ANN) for obstacle avoidance, and an adaptation to the D*Lite algorithm that enables robots to replan paths efficiently and also ask for human assistance if it is necessary. All algorithms are evaluated on real robots and simulators, demonstrating their performances to solve the problems addressed in this thesis. / Tese (Doutorado)