Made available in DSpace on 2016-12-23T14:33:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Michael Andre Goncalves.pdf: 2112179 bytes, checksum: 307a2780cbf09d331a2e181c707299b7 (MD5) Previous issue date: 2013-08-28 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / In this work, we investigated the use of A-star algorithms (A*) with hybrid state in au-tonomous navigation of vehicles in a three-dimensional space. We have modeled the vehicle position (origin), the goal and other points of interest in the world (states) as nodes of a graph. The cost of navigating between these nodes were modeled as edges of the graph, and a variant of the A* algorithm was used to choose the best path be-tween origin and goal. In order to be able to avoid obstacles and achieve fast algorithm, we used a combination of two heuristics to estimate the cost of the current node to the goal node: one considering only the obstacles and without the limitation of rotation of the vehicle, and its dual disregarding the obstacles and with limited cinematic R³. We implemented the proposed navigation solution and incorporated it to the framework of robotics CARMEN as a navigation module for autonomous vehicles. Our module interacts with other existing modules (interface modules with sensors, mapping, local-ization, etc.) by means of message exchanging. It enables practical use of the algo-rithm. Results of experiments performed on IARA (Intelligent Robotic Autonomous Automobile - autonomous drive car developed in UFES) showed the viability of using the algorithm in simple and structured environments, such as roads, as well as in un-structured and complex environments, such as parking lots and unpaved areas / Nesse trabalho nós investigamos o emprego do algoritmo A-estrela (A*) com estado híbrido na navegação autônoma de veículos em um espaço tridimensional. Nós mo-delamos a posição do veículo (origem), o destino e outros pontos de interesse no mundo (estados) como vértices de um grafo. O custo de navegar entre estes vértices foram modelados como arestas do grafo, e uma variante do algoritmo A* (A* com estado híbrido) foi utilizada para escolher o melhor caminho entre a origem e o destino. Para alcançar resultados mais rapidamente evitando obstáculos, utilizamos duas heu-rísticas combinadas para estimar o custo do vértice atual para o vértice destino: uma sem a limitação de rotação do veículo e considerando apenas os obstáculos, e a sua dual com limitação cinemática R³ desconsiderando os obstáculos. Nós implementamos a solução de navegação proposta e a incorporamos ao fra-mework de robótica CARMEN como um módulo de navegação para veículos autôno-mos. Nosso módulo interage com outros módulos existentes (módulos de interface com sensores, de mapeamento, de localização, etc.) via troca de mensagens, possi-bilitando a utilização prática do algoritmo. Resultados de experimentos realizados no IARA (Intelligent Autonomous Robotic Automobile carro de passeio autônomo de-senvolvido na UFES) mostraram a viabilidade de utilização do algoritmo tanto na na-vegação em ambientes estruturados e simples como estradas, quanto em ambientes não estruturados e complexos como estacionamentos e regiões sem pavimento