Recentes avanços na tecnologia de robôs móveis têm sido direcionados para um novo tipo de sistema robótico o qual é denominado de robô pessoal. Esses robôs realizam tarefas caseiras cotidianas, além de interagir e auxiliar pessoas que necessitam de cuidados especiais. Para realizar tais tarefas são necessárias medidas de interação e programação entre o robô e o ser humano. Essa interface é discutida em diversas pesquisas que evidenciam a necessidade de um ambiente de desenvolvimento de aplicações para robôs com alto nível de abstração e que possua uma interface amigável. Com isso, o presente trabalho vem contribuir com essa nova área de pesquisa através da proposta de um ambiente de desenvolvimento de aplicações para robôs com alto nível de abstração utilizando blocos de tarefas, que se destina tanto a programadores experientes quanto a usuários com pouco conhecimento de programação. Para realizar o interfaceamento com esses dois tipos de usuários, o ambiente provê um módulo de programação avançado que se destina à criação de novas tarefas, e um módulo de programação específico para usuários com pouco conhecimento em programação, com uma interface amigável. No módulo avançado as novas tarefas utilizam a estrutura de uma biblioteca de alto nível de abstração (Java for Robotics), também proposta nesse trabalho. Além das interfaces, o ambiente contém um módulo intermediário, apresentado como Middleware, que manipula todas as informações do ambiente de programação com o sistema robótico ou com o simulador de robôs. Essa proposta de ambiente foi validada utilizando o simulador de robôs Player/Stage com o sistema robótico Khepera. / Recent advances in the technology of mobile robots have developed for a new type of robotic system which is named personal robot. These robots are able to realize domestic daily tasks, interact and help people with special cares. In order to perform such tasks, interaction and programming measurements between the robot and the human being are necessary. This interface is discussed in several research that put in evidence the necessity of a development environment for applications or manipulation for the personal robots has a friendly interface. In this way, the present work contributes to this new research field with the proposal of an environment for robots applications development (framework), with high abstraction level with tasks blocks, designed for both experienced programmers and non experienced users. To make possible the interface between the two kinds of users, the environment provides an advanced programming module and a specific one for beginners. The advanced module allows the creation of new applications or tasks for the robotic system using a high abstraction level considering the robot programming. On the other hand, the module for beginners uses tasks blocks with a friendly interface. Based in an intermediate module, named Middleware, which ma nagement the whole data of environment programming language and provides an output to the robotic system or to the robot simulator, the environment becomes able to support several robotic systems. The proposal of the environment was validate using the simulator Player/Stage with Khepera´s system.

Localização e Mapeamento Simultâneos (SLAM), fundamental para robôs dotados de verdadeira autonomia, é um dos problemas mais difíceis na Robótica e consiste em estimar a posição de um robô que está se movendo em um ambiente desconhecido, enquanto incrementalmente constrói-se o mapa de tal ambiente. Provavelmente o requisito mais importante para localização e mapeamento adequados seja um preciso reconhecimento de local, isto é, determinar se um robô estava no mesmo lugar em diferentes ocasiões apenas analizando as observações feitas pelo robô em cada ocasião. A maioria das abordagens da literatura são boas quando se utilizam sensores altamente expressivos, como câmeras, ou quando o robô está situado em ambientes com pouco ambiguidade. No entanto, este não é o caso, por exemplo, quando o robô equipado apenas com sensores de alcance está em ambientes internos estruturados altamente ambíguos. Uma boa estratégia deve ser capaz de lidar com tais ambientes, lidar com ruídos e erros nas observações e, especialmente, ser capaz de modelar o ambiente e estimar o estado do robô de forma eficiente. Nossa proposta consiste em traduzir sequências de medições de laser em uma representação de texto eficiente e compacta, para então lidar com o problema de reconhecimento de local usando técnicas de processamento lingüísticos. Nós traduzimos as medições dos sensores em valores simples computados através de um novo modelo de observação baseado em estimativas de densidade de kernel chamado de Densidade de Espaço Livre (FSD). Estes valores são quantificados permitindo a divisão do ambiente em regiões contíguas de densidade homogênea, como corredores e cantos. Regiões são representadas de forma compacta por simples palavras descrevendo o valor de densidade espacial, o tamanho e a variação da orientação daquela região. No final, as cadeias de palavras compõem um texto, no qual se buscam casamentos de n-gramas (isto é, sequências de palavras). Nossa técnica também é aplicada com sucesso em alguns cenários de operação de longo-prazo, onde devemos lidar com objetos semi-estáticos (i.e. que se movem ocasionalmente, como portas e mobílias). Todas as abordagens foram avaliadas em cenários simulados e reais obtendo-se bons resultados. / Simultaneous Localization and Mapping (SLAM), fundamental for building robots with true autonomy, is one of the most difficult problems in Robotics and consists of estimating the position of a robot that is moving in an unknown environment while incrementally building the map of such environment. Arguably the most crucial requirement to obtain proper localization and mapping is precise place recognition, that is, determining if the robot is at the same place in different occasions just by looking at the observations taken by the robot. Most approaches in literature are good when using highly expressive sensors such as cameras or when the robot is situated in low ambiguous environments. However this is not the case, for instance, using robots equipped only with range-finder sensors in highly ambiguous indoor structured environments. A good SLAM strategy must be able to handle these scenarios, deal with noise and observation errors, and, especially, model the environment and estimate the robot state in an efficient way. Our proposal in this work is to translate sequences of raw laser measurements into an efficient and compact text representation and deal with the place recognition problem using linguistic processing techniques. First, we translate raw sensor measurements into simple observation values computed through a novel observation model based on kernel-density estimation called Free-Space Density (FSD). These values are quantized into significant classes allowing the division of the environment into contiguous regions of homogeneous spatial density, such as corridors and corners. Regions are represented in a compact form by simple words composed of three syllables – the value of spatial density, the size and the variation of orientation of that region. At the end, the chains of words associated to all observations made by the robot compose a text, in which we search for matches of n-grams (i.e. sequences of words), which is a popular technique from shallow linguistic processing. The technique is also successfully applied in some scenarios of long-term operation, where we must deal with semi-static objects (i.e. that can move occasionally, such as doors and furniture). All approaches were evaluated in simulated and real scenarios obtaining good results.

Recentes avanços na tecnologia de robôs móveis têm sido direcionados para um novo tipo de sistema robótico o qual é denominado de robô pessoal. Esses robôs realizam tarefas caseiras cotidianas, além de interagir e auxiliar pessoas que necessitam de cuidados especiais. Para realizar tais tarefas são necessárias medidas de interação e programação entre o robô e o ser humano. Essa interface é discutida em diversas pesquisas que evidenciam a necessidade de um ambiente de desenvolvimento de aplicações para robôs com alto nível de abstração e que possua uma interface amigável. Com isso, o presente trabalho vem contribuir com essa nova área de pesquisa através da proposta de um ambiente de desenvolvimento de aplicações para robôs com alto nível de abstração utilizando blocos de tarefas, que se destina tanto a programadores experientes quanto a usuários com pouco conhecimento de programação. Para realizar o interfaceamento com esses dois tipos de usuários, o ambiente provê um módulo de programação avançado que se destina à criação de novas tarefas, e um módulo de programação específico para usuários com pouco conhecimento em programação, com uma interface amigável. No módulo avançado as novas tarefas utilizam a estrutura de uma biblioteca de alto nível de abstração (Java for Robotics), também proposta nesse trabalho. Além das interfaces, o ambiente contém um módulo intermediário, apresentado como Middleware, que manipula todas as informações do ambiente de programação com o sistema robótico ou com o simulador de robôs. Essa proposta de ambiente foi validada utilizando o simulador de robôs Player/Stage com o sistema robótico Khepera. / Recent advances in the technology of mobile robots have developed for a new type of robotic system which is named personal robot. These robots are able to realize domestic daily tasks, interact and help people with special cares. In order to perform such tasks, interaction and programming measurements between the robot and the human being are necessary. This interface is discussed in several research that put in evidence the necessity of a development environment for applications or manipulation for the personal robots has a friendly interface. In this way, the present work contributes to this new research field with the proposal of an environment for robots applications development (framework), with high abstraction level with tasks blocks, designed for both experienced programmers and non experienced users. To make possible the interface between the two kinds of users, the environment provides an advanced programming module and a specific one for beginners. The advanced module allows the creation of new applications or tasks for the robotic system using a high abstraction level considering the robot programming. On the other hand, the module for beginners uses tasks blocks with a friendly interface. Based in an intermediate module, named Middleware, which ma nagement the whole data of environment programming language and provides an output to the robotic system or to the robot simulator, the environment becomes able to support several robotic systems. The proposal of the environment was validate using the simulator Player/Stage with Khepera´s system.

O planejamento de movimento é um dos problemas fundamentais em navegação autônoma para robôs móveis. Uma vez planejado o caminho, o robô executa o acompanhamento da trajetória, frequentemente, com o auxílio de um controlador em malha fechada. Este controlador tem o objetivo de minimizar os erros de acompanhamento, a fim de que a trajetória executada se aproxime da trajetória planejada. Entretanto a maioria dos planejadores de movimento não levam em consideração o modelo dinâmico do robô, dificultando assim o trabalho do controlador que executa o acompanhamento da trajetória. Incluindo as restrições cinemáticas e dinâmicas do modelo do robô, o custo computacional durante a fase de planejamento de trajetória será mais alto. Isto ocorre pois são necessárias mais variáveis para representar o espaço de estados do robô. No entanto ao levar em consideração tais restrições durante a fase de planejamento, as trajetórias geradas serão factíveis de serem acompanhadas. Os planejadores probabilísticos de movimento podem ser usados para minimizar o impacto do alto custo computacional, devido ao aumento de variáveis que representam o espaço de estados. Tais planejadores também são chamados de planejadores de movimento baseados em amostragem. A busca por um caminho livre de colisões entre dois estados é feito de maneira aleatória. Caso exista uma solução, a probabilidade do algoritmo encontrá-la tende para 1 quanto do tempo de busca tende a infinito, isto é, quanto mais tempo o algoritmo possui para realizar a busca será mais provável que ele encontre a solução. Neste trabalho é proposto um planejador de movimentos baseado em amostragem que leva em consideração os aspectos cinemáticos e dinâmicos do robô. Além disto esta abordagem de planejamento desenvolvida permite conhecer e levar em consideração os efeitos do controlador que faz o acompanhamento da trajetória, ainda na fase de planejamento de movimento. As trajetórias planejadas foram executadas no robô Pioneer 3AT. Foram levantados os dados relacionados ao desempenho do algoritmo em termos de custo computacional. E na sequência são apresentados os resultados experimentais tanto na parte de planejamento de trajetórias quanto na fase de acompanhamento. / Motion planning is one of the fundamental problems in autonomous navigation for mobile robots. Once the path is planned, the robot performs the trajectory tracking, often with the aid of a closed loop controller. This controller is designed to minimize tracking errors, in order that tracked trajectory get closer to planned path. However, the most motion planners do not take into account the dynamic model of the robot, thus hindering the work of closed loop controller. When including the kinematic constraints and dynamic model of the robot, the computational cost during the planning phase trajectory will be increased. This is because more variables are needed to represent the state space of the robot. But when taking into account these constraints during the planning phase, the trajectories generated are feasible to be followed. The probabilistic motion planners can be used to minimize the impact of high computational cost due to the increase of variables that represent the state space. These planners are also called sampling based motion planners. The search for a collision-free path between two states is done randomly. If a solution exists, the probability of the algorithm to find it tends to one while the search time tends to infinity, that is, the longer time the algorithm has to perform the search will be more likely to find the solution. This paper proposes a sampling based motion planner that takes into account the kinematic and dynamic aspects of the robot. Furthermore this approach allows one to know and take into account the effects of the controller that perform the trajectory tracking, still in the motion planning phase. The planned trajectories were performed on the robot Pioneer 3AT. Data related to the computational cost of the algorithm were analyzed. Following the experimental results are presented both in the planning of trajectories and in the tracking phase.

在世界各地，自然或人為災難隨時可能發生。災難回應作為災難處理的重要環節顯得尤為重要，隨著科學技術的進步和提高，人們希望通過使用各種科學手段來提高災難的回應效率。機器人技術作為21世紀高科技結合的產物被廣泛應用於這一領域。一般情況下，設計者會採用功能集成的思想對機器人進行設計，他們的主要設計思想是根據自己對環境的理解和認知得到機器人的設計需求，然後針對設計需求，通過功能集成和疊加的方式來完成對機器人的設計，採用這種方式機器人一旦設計完畢，其功能也隨之確立並不可更改，這種設計思想是基於環境狀況的，即一旦災難現場的環境不符合預先的設定，機器人的執行能力將大幅下降，同時功能疊加的設計方式會產生功能與功能之間相互約束，影響其專業性。 / 本文介紹了一種基於分散式設計思想的全新設計理念，並且根據這一理念設計了一套基於任務需求的救援機器人系統。機器人系統不會根據設計者對災難現場的預先理解和認知而被一體化設計，相反根據"如何到達"和"如何操作"把機器人系統拆分成移動單元和操作單元兩個環節，針對每個環節分別設計了符合現場需求的通用移動模組和任務執行模組，救援人員可以根據災難現場的即時任務需求而迅速搭建出有針對性的機器人系統任務解決方案，和傳統的機器人系統相比，具適應性廣、靈活性高、針對性強等特點。 / 在本論文中，對三種通用的移動平臺和兩種通用的模組化關節以及一個快速連接器分別進行了結構設計、理論分析及樣機設計，並採用基本的通用模組，根據即時的任務需求構建出有針對性的多個機器人系統。實驗表明該機器人系統可以提供對災難環境有針對性的系統解決方案，具有一定容錯性、經濟性及災難環境的適應性。文章的創新點如下，首次針對于救援機器人提出分散式的設計思想，並以該思想為基礎設計了基於通用模組的救援機器人系統，針對不同任務對移動性能的不同要求設計了三種移動平臺，為滿足不同的救援操作要求設計了兩種模組化關節以及快速連接器。同時，文中為實際的地震救援任務提出了一套救援機器人系統解決方案。 / Natural and man-made disasters nowadays still present a large amount of risk. Disaster response is an important phase of disaster management, and the enhancement of its effectiveness and accountability has attracted an increasing amount of attention. Robots can help rescuers in doing this task because of its wide range of applications. In general, the rescue robot concept assumes one or more targeted tasks while design, and one or a set of robot(s) is/are designed by integrating different functions to accomplish those tasks. Once the design of a robot is finished, its function cannot be changed. However, this kind of design is environment-dependent, as once a disaster environment changes, the execution performance of the robot will reduce. Furthermore the function-integrated design concept may cause internal constraints between functions, and fail to provide a targeted solution for different disaster environments. / This dissertation introduces a novel design concept, based on which a requirement-oriented rescue robot system is developed. This design concept adopts a distributed strategy, according to which tasks are no longer seen as a whole but divided into two parts: traversability and operation. Several functional modules are designed to meet the different requirements of the two parts separately, and the entire robot system can be assembled using different functional modules according to the real-time requirements of the disaster environment. Compared with the traditional rescue robot system, this system can provide a more targeted solution for different disaster situations, and is more adaptable and flexible. / This dissertation details the basic functional modules, including three kinds of mobile bases for traversability and two sets of modular joints for operation, and analyzes a quick connector that makes the connection easier and more convenient. Several possible combinations of the rescue robot system are displayed to show how to construct a rescue robot system according to different requirements. This kind of rescue robot system can provide targeted solutions to different disaster tasks. Robustness is also enhanced, as the replacement of the functional modules is flexible and easy to overhaul. Furthermore, the functional modules can be decomposed and reused to make the robot system more economical. This dissertation makes several contributions. It presents a systematic solution for rescue robot, develops three mobile bases for high traversability and two kinds of modular joints and a quick connector for rescue operation. Furthermore, it also develops a rescue robot system for missions in earthquake. / Detailed summary in vernacular field only. / Detailed summary in vernacular field only. / Detailed summary in vernacular field only. / Yang, Yong. / Thesis (Ph.D.) Chinese University of Hong Kong, 2014. / Includes bibliographical references (leaves 226-236). / Abstracts also in Chinese.

Made available in DSpace on 2016-12-23T14:07:24Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Diego Nunes Bertolani - Parte 1.pdf: 8345237 bytes, checksum: c671ce6ed9d34e3a4845627f730c8b24 (MD5) Previous issue date: 2013-10-30 / Este trabalho propõe uma estratégia para a sintonia de controladores lineares, via Algoritmos Genéticos, no espaço de configurações de Robôs Móveis Multiarticulados, para o problema do controle de movimentos á ré. Como em todo sistema não linear e complexo, o controle linear em malha fechada é necessário para prover robustez ao sistema com controladores não lineares ou inversas aproximadas á esquerda da planta, em malha aberta. Para o problema em questão, os controladores não lineares propostos na literatura tem os ganhos dos controladores lineares ajustados empiricamente em valores constantes, para movimentos que percorrem uma ampla gama de valores dos ângulos de configuração, sempre objetivando evitar a situação de engavetamento ou jacknife da composição. Esta abordagem tem conduzido a resultados em regime transitório ou estacionário pouco satisfatórios. Assim, neste trabalho é feito um estudo sistemático da sintonia de ganhos no entorno de partições adequadas do espaço de configurações, visando identificar a variabilidade dos ganhos em função do melhor desempenho obtido em cada partição. O estudo é sistematizado tendo como base experimental dois controladores não lineares propostos para um robô ou veículo multiarticulado em escala, composto de um elemento trator e dois trailers passivos ou sem motorização. A estratégia proposta tem como ferramenta básica de implementação uma interface desenvolvida para possibilitar versatilidade na análise de diversas estruturas lineares á múltiplos ganhos ajustáveis, diversas estruturas de controle não linear e diversas possibilidades de plantas realizadas via modelo analítico ou aproximações numéricas, por exemplo, neurais e fuzzy. Além do escopo deste trabalho, a identificação do vetor de ganhos para os estornos das diversas partições do espaço de configurações deve conduzir á síntese de mais um elemento em cascata na estrutura global de controle, sob a forma de um interpolador de ganhos, possivelmente fuzzy, que deverá proporcionar um desempenho satisfatório na execução de manobras mais complexas, que demandam movimentos mais amplos, rápidos e precisos / This work proposes a strategy for tuning linear controllers via genetic algorithms in the space of configurations of Multiarticulated Mobile Robots to the problem of backward motion control. As in any nonlinear system and complex, the linear closed-loop control is necessary to provide robustness to the system nonlinear controllers or approximate left inverse of the plant in open loop. For this problem, the nonlinear controllers proposed in the literature have gains of linear controllers empirically adjusted how constant values for movements that cover a wide range of values of the angle configuration, always aiming to avoid the situation of pileup or jacknife composition. This approach has led to results in transitional or stationary unsatisfactory. Thus, this work is done a systematic study of tuning gains in around appropriate partitions of the configuration space, to identify the variability of earnings due to the best performance obtained in each partition. The study is based on systematic experimental two nonlinear controllers proposed for a robot or multiarticulated vehicle scale, consisting of one element tractor and two trailers liabilities or without motorization. The proposed strategy has how the basic tool for implementing an developed interface to allow versatility in the analysis of various linear structures with multiple adjustable gains, various control structures, and various nonlinear plants made possible through the analytical model or numerical approximations, for example, neural, and fuzzy. Beyond the scope of this study, the identification of vector gains for several reversals of partitions configuration space shouldresult in the synthesis of a further cascade element in the overall control in the form of an interpolation of gains, possibly fuzzy which should provide a satisfactory performance in the execution of more complex maneuvers that require larger movements, fast and accurate

O emprego de veículos autônomos é uma prática comumente adotada para a melhoria da produtividade no setor agrícola. No entanto, o custo computacional é um fator limitante na implementação desses dispositivos autônomos. A alternativa apresentada neste trabalho consistiu no desenvolvimento de um dispositivo de hardware dedicado para a navegação de robôs móveis agrícolas, o qual indica áreas navegáveis e não navegáveis, além do ângulo de inclinação do veículo em relação à linha de plantio. O desenvolvimento do projeto foi baseado em um método de extração de características visuais locais por meio do processamento de imagens coloridas obtidas por uma câmera de vídeo. O circuito foi implementado por meio de uma ferramenta de desenvolvimento baseado em um FPGA de baixo custo. O circuito consiste nas etapas de classificação, processamento morfológico e extração das linhas de navegação. Na primeira etapa, os pixels são classificados a partir do modelo de cores HSL em classes que representam as áreas passíveis e não passíveis de navegação. Posteriormente, a etapa de processamento morfológico realiza as tarefas de filtragem, agrupamento e extração de bordas. O processamento morfológico é realizado por meio de um arranjo de unidades de processamento dedicadas. Cada unidade pode realizar uma operação básica de morfologia matemática. O elemento estruturante utilizado na operação, bem como a operação realizada pela unidade, é configurado por meio de parâmetros do projeto. O processo de extração das linhas de orientação é realizado por meio do método de regressão linear por mínimos quadrados. A arquitetura proposta no projeto permitiu o processamento em tempo real de imagens para a aplicação de navegação autônoma de robôs móveis em ambientes agrícolas. / The use of autonomous vehicles is a generally adopted practice to improve the productivity in the agriculture sector. However, the computer requirements are a limiting factor for implementation of these autonomous devices. The alternative shown in this paper is the design of a dedicated hardware for the autonomous agricultural robot navigation. The project development was based on a local visual feature extraction method by processing digital images obtained from a color video camera. The circuit was implemented through a development tool based on a low cost FPGA. The circuit consists of stages of classification, morphological processing and guidance line extraction. In the first stage, the pixels are classified through HSL color model into classes that represent suitable and unsuitable area for navigation. Then, the morphological processing stage performs filtering, grouping and edge detection tasks. The morphological processing is carried out by an arrangement of dedicated processing units. Each unit can perform a basic operation of mathematical morphology. The structuring element used in the operation and the operation performed by the unit are configured through project parameters. The guidance line extraction process is performed through the linear regression method by least square. The architecture proposed in the design allowed the real-time image processing in autonomous robot navigation applications in agricultural environments.

Robôs móveis autônomos dependem da informação obtida de seus sensores para processos de tomada de decisão durante a realização de suas tarefas. A utilização de sistemas de visão permite a aquisição de um grande volume de dados sobre o ambiente no qual o robô se encontra. Particularmente, um sistema de visão omnidirecional é capaz de fornecer informações sobre todo o espaço ao redor do robô numa única imagem. Através do processamento de um par ou mais de imagens omnidirecionais pode-se obter as distâncias entre o robô e os objetos no seu ambiente de trabalho. Devido às incertezas inerentes a qualquer sensoriamento, um modelo probabilístico do mesmo faz-se necessário para que a informação sensorial adquirida possa ser utilizada para os processos de decisão internos do robô durante a execução de sua tarefa. Assim, tendo como único sensor um sistema de visão estéreo omnidirecional utilizado como fonte de informação para uma representação estocástica espacial do ambiente, conhecida como Grades de Evidência, o robô é capaz de determinar a probabilidade da ocupação dos espaços ao seu redor e assim navegar autonomamente no ambiente. Este artigo mostra um algoritmo estéreo com imagens omnidirecionais e um modelo do sistema de visão estéreo omnidirecional para atualização das Grades de Evidência. Este é a primeira etapa de um trabalho que visa a realização de tarefas de navegação e exploração de ambientes desconhecidos e não-estruturados tendo como base de conhecimento para o robô um modelo probabilístico baseado nas Grades de Evidência. / Autonomous mobile robots depend on information acquired with its sensors to make decisions during its task. The use of vision systems provide a large amount of data about the environment in which the robot is. Particularly, an omnidirectional vision systems provide information in all directions of the environment to the robot with just one image. Through the processing of a pair of omnidirectional images it is possible to obtain the distances between the robot and the objects in its work environment. Because of the uncertainty of all sensors, a probabilistic model is necessary so that the information acquired could be used in decision make processes. Having just an omnidirectional stereovision system as a source of information to an stochastic representation of the environment, known as Evidence Grids, the robot can determine the probability of occupation of the space in the environment and navigate autonomously. This article shows a stereo algorithm and a model of the omnidirectional stereovision system to update the Evidence Grid. This is the beginning of a work that have as objective make navigation and exploration of unknown and unstructured environment having as knowledge base a probabilistic model as Evidence Grids.

O planejamento de movimento é um dos problemas fundamentais em navegação autônoma para robôs móveis. Uma vez planejado o caminho, o robô executa o acompanhamento da trajetória, frequentemente, com o auxílio de um controlador em malha fechada. Este controlador tem o objetivo de minimizar os erros de acompanhamento, a fim de que a trajetória executada se aproxime da trajetória planejada. Entretanto a maioria dos planejadores de movimento não levam em consideração o modelo dinâmico do robô, dificultando assim o trabalho do controlador que executa o acompanhamento da trajetória. Incluindo as restrições cinemáticas e dinâmicas do modelo do robô, o custo computacional durante a fase de planejamento de trajetória será mais alto. Isto ocorre pois são necessárias mais variáveis para representar o espaço de estados do robô. No entanto ao levar em consideração tais restrições durante a fase de planejamento, as trajetórias geradas serão factíveis de serem acompanhadas. Os planejadores probabilísticos de movimento podem ser usados para minimizar o impacto do alto custo computacional, devido ao aumento de variáveis que representam o espaço de estados. Tais planejadores também são chamados de planejadores de movimento baseados em amostragem. A busca por um caminho livre de colisões entre dois estados é feito de maneira aleatória. Caso exista uma solução, a probabilidade do algoritmo encontrá-la tende para 1 quanto do tempo de busca tende a infinito, isto é, quanto mais tempo o algoritmo possui para realizar a busca será mais provável que ele encontre a solução. Neste trabalho é proposto um planejador de movimentos baseado em amostragem que leva em consideração os aspectos cinemáticos e dinâmicos do robô. Além disto esta abordagem de planejamento desenvolvida permite conhecer e levar em consideração os efeitos do controlador que faz o acompanhamento da trajetória, ainda na fase de planejamento de movimento. As trajetórias planejadas foram executadas no robô Pioneer 3AT. Foram levantados os dados relacionados ao desempenho do algoritmo em termos de custo computacional. E na sequência são apresentados os resultados experimentais tanto na parte de planejamento de trajetórias quanto na fase de acompanhamento. / Motion planning is one of the fundamental problems in autonomous navigation for mobile robots. Once the path is planned, the robot performs the trajectory tracking, often with the aid of a closed loop controller. This controller is designed to minimize tracking errors, in order that tracked trajectory get closer to planned path. However, the most motion planners do not take into account the dynamic model of the robot, thus hindering the work of closed loop controller. When including the kinematic constraints and dynamic model of the robot, the computational cost during the planning phase trajectory will be increased. This is because more variables are needed to represent the state space of the robot. But when taking into account these constraints during the planning phase, the trajectories generated are feasible to be followed. The probabilistic motion planners can be used to minimize the impact of high computational cost due to the increase of variables that represent the state space. These planners are also called sampling based motion planners. The search for a collision-free path between two states is done randomly. If a solution exists, the probability of the algorithm to find it tends to one while the search time tends to infinity, that is, the longer time the algorithm has to perform the search will be more likely to find the solution. This paper proposes a sampling based motion planner that takes into account the kinematic and dynamic aspects of the robot. Furthermore this approach allows one to know and take into account the effects of the controller that perform the trajectory tracking, still in the motion planning phase. The planned trajectories were performed on the robot Pioneer 3AT. Data related to the computational cost of the algorithm were analyzed. Following the experimental results are presented both in the planning of trajectories and in the tracking phase.

Robôs móveis autônomos dependem da informação obtida de seus sensores para processos de tomada de decisão durante a realização de suas tarefas. A utilização de sistemas de visão permite a aquisição de um grande volume de dados sobre o ambiente no qual o robô se encontra. Particularmente, um sistema de visão omnidirecional é capaz de fornecer informações sobre todo o espaço ao redor do robô numa única imagem. Através do processamento de um par ou mais de imagens omnidirecionais pode-se obter as distâncias entre o robô e os objetos no seu ambiente de trabalho. Devido às incertezas inerentes a qualquer sensoriamento, um modelo probabilístico do mesmo faz-se necessário para que a informação sensorial adquirida possa ser utilizada para os processos de decisão internos do robô durante a execução de sua tarefa. Assim, tendo como único sensor um sistema de visão estéreo omnidirecional utilizado como fonte de informação para uma representação estocástica espacial do ambiente, conhecida como Grades de Evidência, o robô é capaz de determinar a probabilidade da ocupação dos espaços ao seu redor e assim navegar autonomamente no ambiente. Este artigo mostra um algoritmo estéreo com imagens omnidirecionais e um modelo do sistema de visão estéreo omnidirecional para atualização das Grades de Evidência. Este é a primeira etapa de um trabalho que visa a realização de tarefas de navegação e exploração de ambientes desconhecidos e não-estruturados tendo como base de conhecimento para o robô um modelo probabilístico baseado nas Grades de Evidência. / Autonomous mobile robots depend on information acquired with its sensors to make decisions during its task. The use of vision systems provide a large amount of data about the environment in which the robot is. Particularly, an omnidirectional vision systems provide information in all directions of the environment to the robot with just one image. Through the processing of a pair of omnidirectional images it is possible to obtain the distances between the robot and the objects in its work environment. Because of the uncertainty of all sensors, a probabilistic model is necessary so that the information acquired could be used in decision make processes. Having just an omnidirectional stereovision system as a source of information to an stochastic representation of the environment, known as Evidence Grids, the robot can determine the probability of occupation of the space in the environment and navigate autonomously. This article shows a stereo algorithm and a model of the omnidirectional stereovision system to update the Evidence Grid. This is the beginning of a work that have as objective make navigation and exploration of unknown and unstructured environment having as knowledge base a probabilistic model as Evidence Grids.