Made available in DSpace on 2014-12-17T14:55:02Z (GMT). No. of bitstreams: 1 AndreMS.pdf: 553881 bytes, checksum: b2c5c5f17b0c8205f6f6da967252fae4 (MD5) Previous issue date: 2007-07-10 / ?This work presents the localization and path planning systems for two robots: a non-instrumented humanoid and a slave wheeled robot. The localization of wheeled robot is made using odometry information and landmark detection. These informations are fused using a Extended Kalman Filter. The relative position of humanoid is acquired fusing (using another Kalman Filter) the wheeled robot pose with the characteristics of the landmark on the back of humanoid. Knowing the wheeled robot position and the humanoid relative position in relation to it, we acquired the absolute position of humanoid. The path planning system was developed to provide the cooperative movement of the two robots,incorporating the visibility restrictions of the robotic system / ?Esse trabalho apresentar? os sistemas de localiza??o e planejamento de caminho para um sistema rob?tico formado por um human?ide n?o instrumentado e um rob? escravo com rodas. O objetivo do sistema ? efetuar a navega??o do human?ide, que n?o possui sensores mas que pode ser remotamente controlado por infra-vermelhos, utilizando um rob? escravo com rodas. O rob? com rodas dever? se posicionar atr?s do human?ide e, atrav?s da imagem, estabelecer o posicionamento relativo do human?ide em rela??o a ele. A localiza??o do rob? com rodas ser? obtida fundindo informa??es de odometria e detec??o de marcos utilizando o Filtro de Kalman Extendido. A posi??o relativa do hu-man?ide ser? encontrada a partir da fus?o da pose do rob? com rodas juntamente com as caracter?sticas do marco fixado nas costas do human?ide utilizando outro Filtro de Kalman. Sabendo a posi??o do rob? com rodas e a posi??o relativa do human?ide em rela??o a ele tem-se a posi??o absoluta do human?ide. O planejador de caminho foi desenvolvido de forma a proporcionar a movimenta??o cooperativa dos dois rob?s incorporando as restri??es de visibilidade existente do sistema rob?tico.

Made available in DSpace on 2014-12-17T14:55:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 GutembergSS.pdf: 569123 bytes, checksum: 6f85b5ee47010d2d331986f17689304b (MD5) Previous issue date: 2008-05-30 / This work presents a cooperative navigation systemof a humanoid robot and a wheeled robot using visual information, aiming to navigate the non-instrumented humanoid robot using information obtained from the instrumented wheeled robot. Despite the humanoid not having sensors to its navigation, it can be remotely controlled by infra-red signals. Thus, the wheeled robot can control the humanoid positioning itself behind him and, through visual information, find it and navigate it. The location of the wheeled robot is obtained merging information from odometers and from landmarks detection, using the Extended Kalman Filter. The marks are visually detected, and their features are extracted by image processing. Parameters obtained by image processing are directly used in the Extended Kalman Filter. Thus, while the wheeled robot locates and navigates the humanoid, it also simultaneously calculates its own location and maps the environment (SLAM). The navigation is done through heuristic algorithms based on errors between the actual and desired pose for each robot. The main contribution of this work was the implementation of a cooperative navigation system for two robots based on visual information, which can be extended to other robotic applications, as the ability to control robots without interfering on its hardware, or attaching communication devices / Este trabalho apresenta um sistema de navega??o cooperativa de um rob? human?ide e um rob? com rodas usando informa??o visual, com o objetivo de efetuar a navega??o do rob? human?ide n?o instrumentado utilizando-se das informa??es obtidas do rob? com rodas instrumentado. Apesar do human?ide n?o possuir sensores para sua navega??o, pode ser remotamente controlado por sinal infravermelho. Assim, o rob? com rodas pode controlar o human?ide posicionando-se atr?s dele e, atrav?s de informa??o visual, localiz?-lo e naveg?-lo. A localiza??o do rob? com rodas ? obtida fundindo-se informa??es de odometria e detec??o de marcos utilizando o filtro de Kalman estendido. Os marcos s?o detectados visualmente, e suas caracter?sticas s?o extra?das pelo o processamento da imagem. As informa??es das caracter?sticas da imagem s?o utilizadas diretamente no filtro de Kalman estendido. Assim, enquanto o rob? com rodas localiza e navega o human?ide, realiza tamb?m sua localiza??o e o mapeamento do ambiente simultaneamente (SLAM). A navega??o ? realizada atrav?s de algoritmos heur?sticos baseados nos erros de pose entre a pose dos rob?s e a pose desejada para cada rob?. A principal contribui??o desse trabalho foi a implementa??o de um sistema de navega??o cooperativa entre dois rob?s baseados em informa??o visual, que pode ser estendido para outras aplica??es rob?ticas, dado a possibilidade de se controlar rob?s sem interferir em seu hardware, ou acoplar dispositivos de comunica??o