O mapeamento de ambientes é um dos maiores desafios para pesquisadores na área de navegação autônoma. As técnicas existentes estão divididas em dois importantes paradigmas, o mapeamento métrico e o topológico. Diversos métodos de mapeamento que combinam as vantagens de cada um desses paradigmas têm sido propostos. Este projeto consiste na adaptação e extensão de um sistema integrado para navegação autônoma de robôs móveis através do aperfeiçoamento da interface e também da incorporação de uma técnica de mapeamento topológico. Para isso, a técnica conhecida como Grade de Ocupação, utilizada em geral para mapeamento métrico é combinada com um método de esqueletização de imagens para a realização do mapeamento topológico. Além disso, transformações morfológicas de erosão e abertura, adequadas a ambientes reais, foram utilizadas, visando reduzir a influência de ruídos na abordagem proposta, uma vez que devido a ruídos inerentes as leituras sensoriais obtidas pelo robô, o mapa topológico gerado apresenta diversas linhas topológicas desnecessárias, dificultando consequentemente a tarefa de navegação autônoma. Vários experimentos foram executados para verificar a eficiência da combinação de técnicas proposta, tanto em nível de simulação quanto em um robô real. Os resultados obtidos demonstraram que a técnica de esqueletização de imagens combinada ao mapeamento métrico do ambiente é uma forma simples e viável de se obter as linhas topológicas do espaço livre do ambiente. A aplicação das transformações morfológicas demonstrou ser eficiente para a criação de mapas topológicos livres de ruído, uma vez que elimina grande parte das linhas topológicas geradas em conseqüência dos ruídos dos sensores do robô / Environment mapping has been a great challenge for many researchers in the autonomous navigation area. There are two important paradigms for mapping, metric and topological mapping. Several mapping methods that combine the advantages of each paradigm have been proposed. This project consists to the adaptation and extension of a mobile robots autonomous navigation integrated system by improving the interface and incorporation of a topological mapping technique. For this, the technique known as Occupation Grid for metric mapping is combined with an image skeletonization method used for topological mapping. This work also aims to propose a set of morphology transformations to generation of topological maps suitable for real environments, seeking to reduce influence of noise in performed mapping. The topological map generated through this combination presents several unnecessary topological lines, due noise inherent to the own robot ability of capturing sensor signals, hindering consequently the task of autonomous navigation. Several experiments have been performed to verify the efficiency of the proposed approach. The results obtained demonstrate that image skeletonization technique combined with the metric mapping is a simple and feasible method for obtaining the topological lines corresponding to free space of the environment. The application of the morphology transformations demonstrated to be a useful method to the creation of topological maps considerably less noise, since it eliminates most of the topological lines generated in consequence of noise in the sensors

O mapeamento de ambientes é um dos maiores desafios para pesquisadores na área de navegação autônoma. As técnicas existentes estão divididas em dois importantes paradigmas, o mapeamento métrico e o topológico. Diversos métodos de mapeamento que combinam as vantagens de cada um desses paradigmas têm sido propostos. Este projeto consiste na adaptação e extensão de um sistema integrado para navegação autônoma de robôs móveis através do aperfeiçoamento da interface e também da incorporação de uma técnica de mapeamento topológico. Para isso, a técnica conhecida como Grade de Ocupação, utilizada em geral para mapeamento métrico é combinada com um método de esqueletização de imagens para a realização do mapeamento topológico. Além disso, transformações morfológicas de erosão e abertura, adequadas a ambientes reais, foram utilizadas, visando reduzir a influência de ruídos na abordagem proposta, uma vez que devido a ruídos inerentes as leituras sensoriais obtidas pelo robô, o mapa topológico gerado apresenta diversas linhas topológicas desnecessárias, dificultando consequentemente a tarefa de navegação autônoma. Vários experimentos foram executados para verificar a eficiência da combinação de técnicas proposta, tanto em nível de simulação quanto em um robô real. Os resultados obtidos demonstraram que a técnica de esqueletização de imagens combinada ao mapeamento métrico do ambiente é uma forma simples e viável de se obter as linhas topológicas do espaço livre do ambiente. A aplicação das transformações morfológicas demonstrou ser eficiente para a criação de mapas topológicos livres de ruído, uma vez que elimina grande parte das linhas topológicas geradas em conseqüência dos ruídos dos sensores do robô / Environment mapping has been a great challenge for many researchers in the autonomous navigation area. There are two important paradigms for mapping, metric and topological mapping. Several mapping methods that combine the advantages of each paradigm have been proposed. This project consists to the adaptation and extension of a mobile robots autonomous navigation integrated system by improving the interface and incorporation of a topological mapping technique. For this, the technique known as Occupation Grid for metric mapping is combined with an image skeletonization method used for topological mapping. This work also aims to propose a set of morphology transformations to generation of topological maps suitable for real environments, seeking to reduce influence of noise in performed mapping. The topological map generated through this combination presents several unnecessary topological lines, due noise inherent to the own robot ability of capturing sensor signals, hindering consequently the task of autonomous navigation. Several experiments have been performed to verify the efficiency of the proposed approach. The results obtained demonstrate that image skeletonization technique combined with the metric mapping is a simple and feasible method for obtaining the topological lines corresponding to free space of the environment. The application of the morphology transformations demonstrated to be a useful method to the creation of topological maps considerably less noise, since it eliminates most of the topological lines generated in consequence of noise in the sensors