A demanda por mais flexibilidade nas fábricas e serviços originou um aumento no volume de operações internas de carga e descarga, devido à maior diversidade dos elementos transportados. Logo, na busca por um fluxo de materiais mais eficiente, as empresas passaram a investir em soluções tecnológicas, entre elas, o uso de Automated Guided Vehicles (AGVs), por conta do custo mais atrativo e do avanço em relação aos primeiros AGVs, que até então dependiam de uma infraestrutura adicional para suportar a navegação. Muitos AGVs modernos possuem movimentação livre e são orientados por sistemas que utilizam sensores para interpretar o ambiente, sendo assim, tornar os AGVs autônomos despertou o interesse de pesquisadores na área de robótica móvel para o desenvolvimento de sistemas capazes de auxiliar e coordenar a navegação. Novas técnicas de localização, tal como a localização baseada em marcadores reflexivos, e a construção de armazéns com layouts estruturados para a navegação viabilizaram o uso de AGVs autônomos, entretanto sua utilização em armazéns existentes ainda é um desafio. Neste contexto, o Laboratório de Robótica Móvel (LabRom) do Grupo de Mecatrônica da EESC/USP, através do projeto do Armazém Inteligente, tem pesquisado os problemas de: roteamento, gerenciamento das baterias, navegação e auto-localização. Robôs autônomos precisam de um sistema de auto-localização eficiente e preciso para navegar com segurança, o qual depende de um mapa e da interpretação do ambiente utilizando sensores embarcados. Para alcançar esse objetivo este trabalho propõe um Sistema de Auto-localização baseado no Extended Kalman Filter (EKF) como solução. O sistema, desenvolvido em linguagem C, interage com outros dois sistemas: roteamento e navegação e foi implementado em um armazém simulado utilizando o software Player/Stage, mostrando ser confiável no fornecimento de uma estimativa de localização baseada em odometria e landmarks com localização conhecida. O sistema foi novamente testado utilizando a odometria de um robô móvel Pioneer P3-AT e os valores de um sensor de medição laser 2D SICK LMS200 extraídos de um ambiente indoor real. Para este teste foi construído um feature-based map a partir de um desenho de planta baixa no formato CAD e utilizou-se o algoritmo de segmentação Iterative End-Point Fit (IEPF) para interpretar o ambiente. Os resultados mostraram que as vantagens oferecidas pelas características padronizadas de um ambiente indoor, semelhante a um armazém, podem viabilizar o uso do Sistema de Auto-localização em armazéns existentes. / The demand for more flexibility in factories and services led to an increase in the volume of internal operations of loading and unloading, due to the greater diversity of elements transported. Hence, in the search for a more efficient materials flow, companies went to invest in technology solutions, among them, the use of Automated Guided Vehicles (AGVs), on account of the more attractive cost and improvement over the first AGVs, which hitherto depended of an additional infrastructure to support navigation. Many modern AGVs have free movement and are guided by systems that use sensors to interpret the environment, thus make AGVs autonomous aroused the interest of researchers in the mobile robotics field to development of systems able to assist and coordinate the navigation. New localization techniques, such as localization based on reflective markers, and the construction of warehouses with structured layouts for navigation did feasible the use of autonomous AGVs, however its use in existing warehouses is still a challenge. In this context, the Mobile Robotics Lab (LabRom) of the Mechatronics Group of EESC/USP, through the Intelligent Warehouse Project, has researched the problems: routing, battery management, navigation and self-localization. Autonomous robots need an efficient and accurate self-localization system to safely navigate, which depends on one map and of the interpretation of the environment using embedded sensors. To achieve this goal, this work proposes a Self-Localization System based on the Extended Kalman Filter (EKF) as a solution. The system, developed in C language, interacts with two other systems: routing and navigation and was implemented in a simulated warehouse using the Player/Stage software, showing to be reliable in providing an estimative of localization based on odometry and landmarks with known localization. The system was again tested using the odometry of mobile robot Pioneer P3-AT and the values of a 2D Laser Rangefinder SICK LMS200 extracted from a real indoor environment. For this test was built a feature-based map from a floor plan design in CAD format and was used the segmentation algorithm Iterative End-Point Fit (IEPF) to interpret the environment. The results showed that the advantages offered by the standard features of indoor environment, like a warehouse, can enable the use of the Self-Localization System on the existing warehouses.

A demanda por mais flexibilidade nas fábricas e serviços originou um aumento no volume de operações internas de carga e descarga, devido à maior diversidade dos elementos transportados. Logo, na busca por um fluxo de materiais mais eficiente, as empresas passaram a investir em soluções tecnológicas, entre elas, o uso de Automated Guided Vehicles (AGVs), por conta do custo mais atrativo e do avanço em relação aos primeiros AGVs, que até então dependiam de uma infraestrutura adicional para suportar a navegação. Muitos AGVs modernos possuem movimentação livre e são orientados por sistemas que utilizam sensores para interpretar o ambiente, sendo assim, tornar os AGVs autônomos despertou o interesse de pesquisadores na área de robótica móvel para o desenvolvimento de sistemas capazes de auxiliar e coordenar a navegação. Novas técnicas de localização, tal como a localização baseada em marcadores reflexivos, e a construção de armazéns com layouts estruturados para a navegação viabilizaram o uso de AGVs autônomos, entretanto sua utilização em armazéns existentes ainda é um desafio. Neste contexto, o Laboratório de Robótica Móvel (LabRom) do Grupo de Mecatrônica da EESC/USP, através do projeto do Armazém Inteligente, tem pesquisado os problemas de: roteamento, gerenciamento das baterias, navegação e auto-localização. Robôs autônomos precisam de um sistema de auto-localização eficiente e preciso para navegar com segurança, o qual depende de um mapa e da interpretação do ambiente utilizando sensores embarcados. Para alcançar esse objetivo este trabalho propõe um Sistema de Auto-localização baseado no Extended Kalman Filter (EKF) como solução. O sistema, desenvolvido em linguagem C, interage com outros dois sistemas: roteamento e navegação e foi implementado em um armazém simulado utilizando o software Player/Stage, mostrando ser confiável no fornecimento de uma estimativa de localização baseada em odometria e landmarks com localização conhecida. O sistema foi novamente testado utilizando a odometria de um robô móvel Pioneer P3-AT e os valores de um sensor de medição laser 2D SICK LMS200 extraídos de um ambiente indoor real. Para este teste foi construído um feature-based map a partir de um desenho de planta baixa no formato CAD e utilizou-se o algoritmo de segmentação Iterative End-Point Fit (IEPF) para interpretar o ambiente. Os resultados mostraram que as vantagens oferecidas pelas características padronizadas de um ambiente indoor, semelhante a um armazém, podem viabilizar o uso do Sistema de Auto-localização em armazéns existentes. / The demand for more flexibility in factories and services led to an increase in the volume of internal operations of loading and unloading, due to the greater diversity of elements transported. Hence, in the search for a more efficient materials flow, companies went to invest in technology solutions, among them, the use of Automated Guided Vehicles (AGVs), on account of the more attractive cost and improvement over the first AGVs, which hitherto depended of an additional infrastructure to support navigation. Many modern AGVs have free movement and are guided by systems that use sensors to interpret the environment, thus make AGVs autonomous aroused the interest of researchers in the mobile robotics field to development of systems able to assist and coordinate the navigation. New localization techniques, such as localization based on reflective markers, and the construction of warehouses with structured layouts for navigation did feasible the use of autonomous AGVs, however its use in existing warehouses is still a challenge. In this context, the Mobile Robotics Lab (LabRom) of the Mechatronics Group of EESC/USP, through the Intelligent Warehouse Project, has researched the problems: routing, battery management, navigation and self-localization. Autonomous robots need an efficient and accurate self-localization system to safely navigate, which depends on one map and of the interpretation of the environment using embedded sensors. To achieve this goal, this work proposes a Self-Localization System based on the Extended Kalman Filter (EKF) as a solution. The system, developed in C language, interacts with two other systems: routing and navigation and was implemented in a simulated warehouse using the Player/Stage software, showing to be reliable in providing an estimative of localization based on odometry and landmarks with known localization. The system was again tested using the odometry of mobile robot Pioneer P3-AT and the values of a 2D Laser Rangefinder SICK LMS200 extracted from a real indoor environment. For this test was built a feature-based map from a floor plan design in CAD format and was used the segmentation algorithm Iterative End-Point Fit (IEPF) to interpret the environment. The results showed that the advantages offered by the standard features of indoor environment, like a warehouse, can enable the use of the Self-Localization System on the existing warehouses.

Cada vez mais robôs móveis autônomos estão sendo utilizados em diversas tarefas e em ambientes com elevado risco para atividades humanas que a paralisação de suas atividades podem gerar outros riscos, perdas e elevados custos. Assim, o estado de carga (SOC) de sistemas de baterias em robôs móveis autônomos é um parâmetro importante na prevenção de uma falha primária nessa aplicação, a ausência de energia. Este trabalho apresenta os métodos existentes na literatura para a determinação do estado de carga de baterias e as tecnologias de baterias disponíveis utilizadas em robôs móveis autônomos ou veículos autônomos guiados. A partir desses estudos foi desenvolvido um modelo de medida, baseado no modelo combinado e foram realizados testes de bancadas para levantamento dos parâmetros e características de três modelos de células de baterias: Lítio Polímero (Li-PO), Níquel-Cádmio (NiCd) e Lítio-Ferro-Polímero (LiFePO4). Com esses parâmetros, aplicou-se o método de estimativa de carga baseado na técnica do Filtro de Kalman Estendido (EKF). Através dos testes, analisou-se comparativamente a resposta do método proposto e a resposta do método OCV e a capacidade de carga real. / Autonomous mobile robots have being increasingly used in various tasks, environments and activities of high risk to human that the stoppage of its activities may generate other risks, losses and high costs. Thus the state of charge (SOC) of battery systems in autonomous mobile robots, is an important parameter to prevent a primary failure in this application, the lack of energy. The paper presents the existing methods in the literature to determine the battery state of charge and battery commercial technologies available used in an autonomous mobile robot or autonomous guided vehicle, from these studies a measurement model based on combined model was developed and testing benches for three cells models on Lithium Polymer Battery (Li-PO), Nickel Cadmium (NiCd) and lithium-iron-Polymer (LiFePO4) batteries were performed for lifting the parameters and apply the battery state of charge method based on the Extended Kalman Filter (EKF) technique. The tests were analyzed in order to observe the comparatively response of the proposed method, the OCV method and Real charge capacity.

Cada vez mais robôs móveis autônomos estão sendo utilizados em diversas tarefas e em ambientes com elevado risco para atividades humanas que a paralisação de suas atividades podem gerar outros riscos, perdas e elevados custos. Assim, o estado de carga (SOC) de sistemas de baterias em robôs móveis autônomos é um parâmetro importante na prevenção de uma falha primária nessa aplicação, a ausência de energia. Este trabalho apresenta os métodos existentes na literatura para a determinação do estado de carga de baterias e as tecnologias de baterias disponíveis utilizadas em robôs móveis autônomos ou veículos autônomos guiados. A partir desses estudos foi desenvolvido um modelo de medida, baseado no modelo combinado e foram realizados testes de bancadas para levantamento dos parâmetros e características de três modelos de células de baterias: Lítio Polímero (Li-PO), Níquel-Cádmio (NiCd) e Lítio-Ferro-Polímero (LiFePO4). Com esses parâmetros, aplicou-se o método de estimativa de carga baseado na técnica do Filtro de Kalman Estendido (EKF). Através dos testes, analisou-se comparativamente a resposta do método proposto e a resposta do método OCV e a capacidade de carga real. / Autonomous mobile robots have being increasingly used in various tasks, environments and activities of high risk to human that the stoppage of its activities may generate other risks, losses and high costs. Thus the state of charge (SOC) of battery systems in autonomous mobile robots, is an important parameter to prevent a primary failure in this application, the lack of energy. The paper presents the existing methods in the literature to determine the battery state of charge and battery commercial technologies available used in an autonomous mobile robot or autonomous guided vehicle, from these studies a measurement model based on combined model was developed and testing benches for three cells models on Lithium Polymer Battery (Li-PO), Nickel Cadmium (NiCd) and lithium-iron-Polymer (LiFePO4) batteries were performed for lifting the parameters and apply the battery state of charge method based on the Extended Kalman Filter (EKF) technique. The tests were analyzed in order to observe the comparatively response of the proposed method, the OCV method and Real charge capacity.