Made available in DSpace on 2014-06-12T15:55:21Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo2233_1.pdf: 1388154 bytes, checksum: bf7e340d4b44808a44ea20cd0d257804 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2010 / Os protocolos anti-colisão de etiquetas RFID são tradicionalmente divididos em dois grandes grupos: os baseados em Árvore e os baseados em ALOHA. Os primeiros dividem recursivamente o conjunto de etiquetas em colisão até que cada conjunto possua apenas uma etiqueta. Já os protocolos baseados em ALOHA procuram reduzir a probabilidade de colisões, tentando escalonar transmissões de etiquetas em slots distintos. Contudo, o processo de identificação em ambas as abordagens é lento em sistemas RFID com alta densidade de etiquetas. Em particular, em processos de identificação puramente baseados em ALOHA, ainda existe a possibilidade de etiquetas não serem identificadas em um longo período de tempo. Para melhorar o desempenho no processo de identificação de etiquetas em sistemas RFID com alta densidade de etiquetas, este trabalho propõe uma abordagem híbrida de anti-colisão que introduz uma fase inicial de identificação baseada em ALOHA seguida de uma ou mais fases baseadas em árvore. Os resultados de simulação mostram que a abordagem proposta permite uma redução no número de colisões, de transmissões etiquetas-leitor no processo de identificação de etiquetas e também a redução no número de slots de tempo necessários para o processo de identificação considerando grupos com mais de 200 etiquetas

Submitted by Fernando Souza (fernandoafsou@gmail.com) on 2017-08-11T14:01:11Z No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 11420527 bytes, checksum: 9c4b07869f327f3f311a4d4c15f0210b (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-11T14:01:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 11420527 bytes, checksum: 9c4b07869f327f3f311a4d4c15f0210b (MD5) Previous issue date: 2017-02-16 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Anti-collision systems are based on sensing and estimating the mobile robot pose (coordinates and orientation), with respect to its environment. Obstacles detection, path planning and pose estimation are primordial to ensure the autonomy and safety of the robot, in order to reduce the risk of collision with objects and living beings that share the same space. For this, the use of RGB-D sensors, such as the Microsoft Kinect, has become popular in the last years, for being relative accurate and low cost sensors. In this work we propose a new 3D anti-collision algorithm based on Artificial Potential Field method, that is able to make a mobile robot pass between closely spaced obstacles, minimizing the oscillations during the cross. We develop our Unmanned Ground Vehicles (UGV) system on a ’Turtlebot 2’ platform, with which we perform the experiments. / Sistemas anti-colisão são baseados na percepção e estimação da pose do robô móvel (coordenadas e orientação), em referência ao ambiente em que ele se encontra. A detecção de obstáculos, planejamento de caminhos e estimação da pose são fundamentais para assegurar a autonomia e a segurança do robô, no intuito de reduzir o risco de colisão com objetos ou pessoas que dividem o mesmo espaço. Para isso, o uso de sensores RGB-Ds, tal como o Microsoft Kinect, vem se tornando popular nos últimos anos, por serem sensores relativamente precisos e de baixo custo. Nesse trabalho nós propomos um novo algoritmo anti-colisão 3D baseado no método de Campo Potencial Artificial, que é capaz de fazer um robô móvel passar em espaços estreitos, entre obstáculos, minimizando as oscilações, que é uma característica comum desse tipo de método, durante seu deslocamento. Foi desenvolvido um sistema para plataforma robótica ’Turtlebot 2’, o qual foi utilizado para realizar todos os experimentos.