Veículos autônomos terrestres são um tipo de veículo motorizado guiado de forma autônoma por um sistema computacional, sem necessidade de intervenção humana. Esta pesquisa analisa a Tomada de Decisão autônoma necessária para este tipo de veículo, assim como os processos de navegação e as estruturas de dados que a suportam. Sobre esta análise propõe-se uma arquitetura de Tomada de Decisão para navegação autônoma baseada em dois ideias principais: a sistematização das fontes de dados com as quais o veículo deve interagir em sua navegação em uma hierarquia de prioridades de tratamento e o desenvolvimento de uma estrutura de dados chamada de Grade de Prioridades que permite definir para qual região do ambiente o veículo deve se locomover. Para suportar a arquitetura, formaliza-se um conjunto de processos recomendados de navegação robótica (percepção, posicionamento, planejamento e estratégia de movimento), organizados para suportar a integração com recursos de outras pesquisas do segmento da Robótica Móvel. Para validação da arquitetura, desenvolve-se um sistema de navegação robótica, integrada à uma plataforma robótica real, e realiza-se um conjunto de testes para simular o comportamento da arquitetura em situações de navegação específicas. / Autonomous ground vehicles are a type of motor vehicle autonomously guided by a computer system without human intervention. This research analyzes the autonomous decision making required for this type of vehicle as well as the processes of navigation and data structures that support it. On this analysis, is proposed an architecture of decision making for autonomous navigation based on two fundamental ideas: the systematization of data sources with which a vehicle must interact in their navigation in a hierarchy of priorities and the development of a special data structure called Grid Priorities that defines which region of the environment the vehicle must be moved. Supporting the architecture, a set of processes for robotic navigation (perception, positioning, planning and motion strategy) are proposed and organized to support integration with other research resources in the segment of Mobile Robotics. For validate the architecture, is developed a system of robotic navigation, integrated with a real robotic platform, and is performed a set of tests to simulate the behavior of the architecture in specific situations of navigation.

Orientadores: Janito Vaqueiro Ferreira, Arthur de Miranda Neto / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica / Made available in DSpace on 2018-08-26T02:40:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 RodriguezRuiz_MariaFernanda_M.pdf: 8751418 bytes, checksum: adc682edc93b0bb96046bdc3bde2c72e (MD5) Previous issue date: 2014 / Resumo: Os veiculos autônomos são uma realidade, mas seu desenvolvimento requer a altos custos. No entanto, a fim de fortalecer os avanços na robótica móvel, há um grande esforço no desenvolvimento de aplicações de baixo custo orientadas aos veículos autônomos, sendo o estudo de métodos de localização uma das áreas de maior interesse, a fim de uma navegação segura. Esta dissertação de mestrado propõe um método de localização híbrida, composto por sensores proprioceptivos e exteroceptivos, e informações adicionais como mapas digitais e reconhecimento de objetos chave, para melhorar a estimação da posição de um veículo terrestre. O sistema está baseado nas informações de posicionamento obtidas por um GPS de baixo custo e também em informações obtidas pelo método de localização referenciada, baseada em um conjunto de dados geográficos disponíveis em uma base de dados que compõe o mapa digital. A técnica de fusão de dados selecionada é baseada no filtro de Kalman estendido (EKF), que combina as informações de diferentes sistemas a fim de aumentar a robustez do sistema de localização. O desempenho do método de localização proposto é verificado através de uma plataforma de localização composta por ferramentas como um servidor de mapas baseado em OpenStreetMap e uma outra de simulação composta por ferramentas como ROS e Gazebo, que inclui um veículo terrestre com sensores embarcados, um mapa digital e objetos chave. A arquitetura selecionada é de fácil adequação para a realização de testes, já que permite simular objetos e sensores bem próximos à realidade / Abstract: The autonomous vehicles are a reality, but its development is equivalent to high costs. However, in order to strengthen the advances in mobile robotics, there is a large effort in developing low cost oriented applications to autonomous vehicles, with the study of methods of finding the area of most interest in relation to the fact achieve a navigation secure. This dissertation proposes a method of hybrid location consists of proprioceptive and exteroceptive sensors, and additional information such as digital maps and recognition of key objects, to improve the estimation of a land vehicle position. The system is based on the positioning information via GPS low cost, and information obtained by the method referenced location, based on a set of available spatial data in a database comprising the digital map. The fusion technique selected data is based on the extended Kalman filter (EKF) that combines the information of different systems in order to increase the robustness of the location system. The performance of the proposed method of location is verified through a location platform consists of a server tools like maps based on OpenStreetMap and another comprising simulation tools such as ROS and Gazebo, which includes a ground vehicle with embedded sensors, a map digital and key objects. The selected architecture is easily suitability for testing, since it allows you to simulate objects and sensors very close to reality / Mestrado / Mecanica dos Sólidos e Projeto Mecanico / Mestra em Engenharia Mecânica

Orientador: Pablo Siqueira Meirelles / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica / Made available in DSpace on 2018-08-26T13:45:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Alvarez-Jacobo_JustoEmilio_D.pdf: 7664743 bytes, checksum: 72e7ab67912a544a9178da02711121d9 (MD5) Previous issue date: 2013 / Resumo: Este trabalho apresenta o estudo e desenvolvimento de um Sistema de Percepção baseado na utilização de sensores telemétricos tipo LIDAR. Uma plataforma de escaneamento a laser em três dimensões LMS-3D é construída a fim da navegação autônoma de robôs. A área navegável é obtida a partir de mapas telemétricos, caracterizados com algoritmos de grades de ocupação (GO) (em duas dimensões com a terceira colorida e 3D) e com o cálculo de gradientes vetoriais. Dois tipos de áreas navegáveis são caracterizadas: (i) área de navegação primária representada por uma área livre dentro da GO; e (ii) área de navegação continua representada pela soma das áreas continuas e gradientes classificados com um determinado limiar. Este limiar indica se uma área é passível de navegação considerando as características do robô. A proposta foi avaliada experimentalmente em ambiente real, contemplou a detecção de obstáculos e a identificação de descontinuidades / Abstract: This thesis was proposed to demonstrate the study and development of a Perception System based on the utilization of a LIDAR telemetric sensors. It was proposed to create a LMS-3D three dimension laser scanning platform, in an attempt to promote the Autonomous Robot Navigation. The scanned area was obtained based on telemetric maps, which was characterized with Occupancy Grid algorithms (OG) (in two dimensions with the third colored and 3D) and Vector Gradients calculation. Two different navigation areas were characterized: (i) primary area of navigation, that represents the free area inside a OG, and (ii) continuous navigation area, that represents the navigated area composed by the sum of continuous areas and the gradients classified by a determined threshold, which indicates the possible navigated area, based on the robot characteristics. The proposition of this thesis was evaluated in a real environment and was able to identify the obstacles detection and also the discontinuance / Doutorado / Mecanica dos Sólidos e Projeto Mecanico / Doutor em Engenharia Mecânica

Este trabalho apresenta um novo método de detecção de obstáculos usados para navegação de um barco autônomo. O método desenvolvido é baseado em visão computacional e permite medir a distância e direção do obstáculo à câmera de video. A distância do possível obstáculo à câmera de vídeo, e o vetor de contorno predominante da imagem são os parâmetros usados para identificar os obstáculos. Imagens estereoscópicas adquiridas nas margens da lago do clube Náutico de Araraquara, usando bóias de navegação como obstáculos, foram usadas para extrair as características significantes das experiências. Para validar a experiência, foram utilizadas imagens do Reservatório do Broa (Itirapina, SP). A proposta desenvolvida mostrou ser mais eficiente que o método tradicional usando a teoria de Campos Potenciais. As imagens foram propositadamente tomadas contra o sol, onde o brilho das ondas são erroneamente indicadas como obstáculos pelo método de campos potenciais. Esta proposta filtra as ondas de forma a diminuir sua interferência no diagnóstico. / This work presents the results of new obstacle detection methods used for an autonomous boat navigation. The developed method is based on computer vision and allows to measure the distance and direction of the obstacle to the boat. The distance of the possible obstacle to the camera, and the obstacle outline predominant vector are the parameters used to identify the obstacles. Stereo images acquired from the margins of the Nautical Araraquara lake, using navigation buoys as obstacles, were used to extract the meaningful characteristics of the experiments. To validate the experiment, images from the Broa Reservoir (Itirapina, SP) where used. The developed proposal showed to be more efficient than the traditional method using the potential fields theory. The images were taken willfully against the sun, where the brightness of the waves are erroneously identified as obstacles by the method of potential fields. This method filters the waves so as to reduce its interference in the diagnosis.

Veículos autônomos são objeto de crescente estudo em todo o mundo. Face à Engenharia de Transportes, é tema que deve provocar uma revolução nas próximas décadas, pois é concreta a tendência ao uso destes veículos na sociedade. Podem se citar como grandes beneficiados a segurança, a logística, o fluxo de trânsito, o meio ambiente e também os portadores de deficiências. Com o objetivo de fazer um veículo atingir um ponto com coordenadas conhecidas de forma autônoma, uma plataforma veicular terrestre em escala foi utilizada, a qual recebeu um sistema computacional micro controlado e tecnologias para proporcionar mobilidade através de motores elétricos para tração e servo-motores para direcionamento; posicionamento por satélite através de receptor GNSS e bússola eletrônica para orientação; sensoriamento por ultra-som para evitar colisões; e comunicação sem fio, a fim de se realizar remotamente monitoramento e instrução em tempo real através de um aplicativo para computador pessoal (PC). Foi desenvolvido um algoritmo de navegação que, fazendo uso dos recursos disponíveis, proporcionou autonomia ao veículo, de forma a navegar para pontos com coordenadas conhecidas sem controle humano. Os testes realizados visaram avaliar a capacidade de autonomia do veículo, a trajetória de navegação realizada e a acurácia de chegada aos pontos de destino. O veículo foi capaz de atingir os pontos em todos os testes realizados, sendo considerado funcional seu algoritmo de navegação e também os sistemas de mobilidade, posicionamento, sensoriamento e comunicação. / Autonomous vehicles are an on growing research target around the world. Face to Transports Engineering, it is a subject which is expected to make a revolution on the next decades. The great benefits are on security, logistic, traffic flow, environment and handicap. With the goal to make a vehicle navigate autonomously to known geodesics coordinates, a reduced scale terrestrial vehicular platform was used. This platform received a microcontrolled computational system and technologies to give it mobility, through electrical motors for traction and servo-motors for direction; satellite positioning, through a GNSS receiver and magnetic compass for orientation; ultrasound sensing in order to avoid collision; and wireless communication, in order to do remote monitoring and instruction at real time through a PC application. It was developed a navigation algorithm which, from the available resources, gave autonomy to the vehicle, in order to navigate to known geodesics coordinates without human control. The test set was intended to evaluate the autonomy capacity of the vehicle, the navigation trajectory that was done and the arrival accuracy to the destination points. The vehicle reached the destination points on all tests done, being evaluated as functional its navigation algorithm and also the mobility, positioning, sensing and communication systems.

Este trabalho apresenta um sistema de navegação autônoma para veículos terrestres com foco em ambientes não estruturados, tendo como principal meta aplicações em campos abertos com vegetação esparsa e em cenário agrícola. É aplicada visão computacional como sistema de percepção principal utilizando uma câmera estéreo em um veículo com modelo cinemático de Ackermann. A navegação é executada de forma deliberativa por um planejador baseado em malha de estados sobre um mapa de custos e localização por odometria e GPS. O mapa de custos é obtido através de um modelo de ocupação probabilístico desenvolvido fazendo uso de uma OctoMap. É descrito um modelo sensorial para atualizar esta OctoMap a partir da informação espacial proveniente de nuvens de pontos obtidas a partir do método de visão estéreo. Os pontos são segmentados e filtrados levando em consideração os ruídos inerentes da aquisição de imagens e do processo de cálculo de disparidade para obter a distância dos pontos. Os testes foram executados em ambiente de simulação, permitindo a replicação e repetição dos experimentos. A modelagem do veículo foi descrita para o simulador físico Gazebo de acordo com a plataforma real CaRINA I (veículo elétrico automatizado do LRM-ICMC/USP), levando-se em consideração o modelo cinemático e as limitações deste veículo. O desenvolvimento foi baseado no ROS (Robot Operating System) sendo utilizada a arquitetura básica de navegação deste framework a partir da customização dos seus componentes. Foi executada a validação do sistema no ambiente real em cenários com terreno irregular e obstáculos diversos. O sistema apresentou um desempenho satisfatório tendo em vista a utilização de uma abordagem baseada em apenas uma câmera estéreo. Nesta dissertação são apresentados os principais componentes de um sistema de navegação autônoma e as etapas necessárias para a sua concepção, assim como resultados de experimentos simulados e com o uso de um veículo autônomo real / This work presents a system for autonomous vehicle navigation focusing on unstructured environments, with the primary goal applications in open fields with sparse vegetation, unstructured environments and agricultural scenario. Computer vision is applied as the main perception system using a stereo camera in a car-like vehicle with Ackermann kinematic model. Navigation is performed deliberatively using a path planner based on a lattice state space over a cost map with localization by odometry and GPS. The cost map is obtained through a probabilistic occupation model developed making use of an OctoMap. It is described a sensor model to update the spatial occupancy information of the OctoMap from a point cloud obtained by stereo vision. The points are segmented and filtered taking into account the noise inherent in the image acquisition and calculation of disparity to obtain the distance from points. Tests are performed in simulation, allowing replication and repetition of experiments. The modeling of the vehicle is described to be used in the Gazebo physics simulator in accordance with the real platform CaRINA I (LRM-ICMC/USP automated electrical vehicle) taking into account the kinematic model and the limitations of this vehicle. The development is based on ROS (Robot Operating System) and its basic navigation architecture is customized. System validation is performed on real environment in scenarios with different obstacles and uneven terrain. The system shows satisfactory performance considering a simple configuration and an approach based on only one stereo camera. This dissertation presents the main components of an autonomous navigation system and the necessary steps for its conception as well as results of experiments in simulated and using a real autonomous vehicle

Este trabalho considera um sistema aéreo autônomo não propulsado, lançado de aeronave, controlado por canards, utilizando guiamento terminal com realimentação visual, cujo objetivo é chegar a um determinado alvo em solo com o menor desvio possível. É desenvolvido o modelo não-linear com seis graus de liberdade do artefato. O sistema de controle é projetado em uma determinada condição de voo e os ganhos obtidos são extrapolados para todo o envelope utilizando técnicas de otimização numérica, dados os requisitos de desempenho desejados. É desenvolvido um simulador de voo baseado em imagens de satélite capaz de gerar imagens de uma câmera embarcada no artefato. É implementado um método de análise das imagens geradas pelo simulador, baseado no método SIFT, capaz de registrar as imagens oblíquas da câmera com imagens ortogonais de satélite de referência. O resultado da análise das imagens permite a obtenção dos erros em azimute e elevação, realimentando o sistema de controle e permitindo o guiamento preciso do artefato até o alvo. O sistema completo é simulado na presença de vento e turbulência com a utilização de quatro configurações de sensores, consistindo de combinações de sistemas de navegação inercial, sistema de posicionamento global por satélites, e câmera de vídeo. O método de análise de imagens proposto e a acurácia das diferentes configurações de sensores são avaliados através de simulação Monte Carlo, quantificando as vantagens e desvantagens do guiamento visual.

Typical applications, such as georeferencing, long travelings, and monitoring, can be executed by unmanned aircraft squadrons by assuming different formations, such as latitudinal and longitudinal formations and circular motion maintenance, respectively. In order that all these problems can be solved in one mission, the squadron must reconfigure itself among these different formations in an autonomous way. In this study it is proposed a multifunctional missions execution scheme for unmanned aircraft squadrons based on geometric formation reconfigurations. The problem is a multidisciplinary one, and addresses the following issues: A control strategy able to deal with the aircraft model nonlinearity; computational algorithms for reconfiguring the squadrons among its different formations, whose efficiency is not critical for real-time applications; a theoretical treatment that allows the proof of convergence among the several squadron formation reconfigurations, and an approach that contributes to the system robustness with regard to parametric uncertainties of the aircraft dynamic model. Solutions are presented for the sub-problems and it is proposed their integration for getting a scheme for running a multifunctional missions queue.

A navegação autônoma é uma tarefa fundamental na robótica móvel. Para que esta tarefa seja realizada corretamente é necessário um sistema inteligente de controle e navegação associado ao sistema sensorial. Este projeto apresenta o desenvolvimento de um sistema de controle para a navegação de veículos e robôs móveis autônomos. A abordagem utilizada neste trabalho utiliza Redes Neurais Artificiais para o aprendizado de Autômatos Finitos de forma que os robôs possam lidar com os dados provenientes de seus sensores mesmo estando sujeitos a imprecisões e erros e ao mesmo tempo permite que sejam consideradas as diferentes situações e estados em que estes robôs se encontram (contexto). Dessa forma, é possível decidir como agir para realizar o controle da sua movimentação, e assim executar tarefas de controle e navegação das mais simples até as mais complexas e de alto nível. Portanto, esta dissertação visa utilizar Redes Neurais Artificiais para reconhecer o estado atual (contexto) do robô em relação ao ambiente em que está inserido. Uma vez que seja identificado seu estado, o que pode inclusive incluir a identificação de sua posição em relação aos elementos presentes no ambiente, o robô será capaz de decidir qual a ação/comportamento que deverá ser executado. O sistema de controle e navegação irá implementar um Autômato Finito que a partir de um estado atual define uma ação corrente, sendo capaz de identificar a mudança de estados, e assim alternar entre diferentes comportamentos previamente definidos. De modo a validar esta proposta, diversos experimentos foram realizados através do uso de um simulador robótico (Player-Stage), e através de testes realizados com robôs reais (Pioneer P3-AT, SRV-1 e veículos automatizados) / Autonomous navigation is a fundamental task in mobile robotics. In order to accurately perform this task it is necessary an intelligent navigation and control system associated to the sensorial system. This project presents the development of a control system for autonomous mobile robots and vehicles navigation. The adopted approach uses Artificial Neural Networks for Finite State Machine learning, allowing the robots to deal with sensorial data even when this data is not precise and correct. Simultaneously, it allows the robots to consider the different situations and states they are inserted in (context detection). This way, it is possible to decide how to proceed with motion control and then execute navigation and control tasks from the most simple ones until the most complex and high level tasks. So, this work uses Artificial Neural Networks to recognize the robots current state (context) at the environment where it is inserted. Once the state is detected, including identification of robots position according to environment elements, the robot will be able to determine the action/- behavior to be executed. The navigation and control system implements a Finite State Machine deciding the current action from current state, being able to identify state changes, alternating between different previously defined behaviors. In order to validade this approach, many experiments were performed with the use of a robotic simulator (Player-Stage), and carrying out tests with real robots (Pioneer P3-AT, SRV-1 and autonomous vehicles)

Veículos autônomos são objeto de crescente estudo em todo o mundo. Face à Engenharia de Transportes, é tema que deve provocar uma revolução nas próximas décadas, pois é concreta a tendência ao uso destes veículos na sociedade. Podem se citar como grandes beneficiados a segurança, a logística, o fluxo de trânsito, o meio ambiente e também os portadores de deficiências. Com o objetivo de fazer um veículo atingir um ponto com coordenadas conhecidas de forma autônoma, uma plataforma veicular terrestre em escala foi utilizada, a qual recebeu um sistema computacional micro controlado e tecnologias para proporcionar mobilidade através de motores elétricos para tração e servo-motores para direcionamento; posicionamento por satélite através de receptor GNSS e bússola eletrônica para orientação; sensoriamento por ultra-som para evitar colisões; e comunicação sem fio, a fim de se realizar remotamente monitoramento e instrução em tempo real através de um aplicativo para computador pessoal (PC). Foi desenvolvido um algoritmo de navegação que, fazendo uso dos recursos disponíveis, proporcionou autonomia ao veículo, de forma a navegar para pontos com coordenadas conhecidas sem controle humano. Os testes realizados visaram avaliar a capacidade de autonomia do veículo, a trajetória de navegação realizada e a acurácia de chegada aos pontos de destino. O veículo foi capaz de atingir os pontos em todos os testes realizados, sendo considerado funcional seu algoritmo de navegação e também os sistemas de mobilidade, posicionamento, sensoriamento e comunicação. / Autonomous vehicles are an on growing research target around the world. Face to Transports Engineering, it is a subject which is expected to make a revolution on the next decades. The great benefits are on security, logistic, traffic flow, environment and handicap. With the goal to make a vehicle navigate autonomously to known geodesics coordinates, a reduced scale terrestrial vehicular platform was used. This platform received a microcontrolled computational system and technologies to give it mobility, through electrical motors for traction and servo-motors for direction; satellite positioning, through a GNSS receiver and magnetic compass for orientation; ultrasound sensing in order to avoid collision; and wireless communication, in order to do remote monitoring and instruction at real time through a PC application. It was developed a navigation algorithm which, from the available resources, gave autonomy to the vehicle, in order to navigate to known geodesics coordinates without human control. The test set was intended to evaluate the autonomy capacity of the vehicle, the navigation trajectory that was done and the arrival accuracy to the destination points. The vehicle reached the destination points on all tests done, being evaluated as functional its navigation algorithm and also the mobility, positioning, sensing and communication systems.