Made available in DSpace on 2014-12-17T14:56:01Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ClauberGB.pdf: 726956 bytes, checksum: d3fb1b2d7c6ad784a1b7d40c1a54f8f8 (MD5) Previous issue date: 2004-03-08 / Several methods of mobile robot navigation request the mensuration of robot position and orientation in its workspace. In the wheeled mobile robot case, techniques based on odometry allow to determine the robot localization by the integration of incremental displacements of its wheels. However, this technique is subject to errors that accumulate with the distance traveled by the robot, making unfeasible its exclusive use. Other methods are based on the detection of natural or artificial landmarks present in the environment and whose location is known. This technique doesnt generate cumulative errors, but it can request a larger processing time than the methods based on odometry. Thus, many methods make use of both techniques, in such a way that the odometry errors are periodically corrected through mensurations obtained from landmarks. Accordding to this approach, this work proposes a hybrid localization system for wheeled mobile robots in indoor environments based on odometry and natural landmarks. The landmarks are straight lines de.ned by the junctions in environments floor, forming a bi-dimensional grid. The landmark detection from digital images is perfomed through the Hough transform. Heuristics are associated with that transform to allow its application in real time. To reduce the search time of landmarks, we propose to map odometry errors in an area of the captured image that possesses high probability of containing the sought mark / Diversos m?todos de navega??o de rob?s m?veis requerem a medi??o da posi??o e orienta??o do rob? no seu espa?o de trabalho. No caso de rob?s m?veis com rodas, t?cnicas baseadas em odometria permitem determinar a localiza??o do rob? atrav?s da integra??o de medi??es dos deslocamentos incrementais de suas rodas. No entanto, essa t?cnica est? sujeita a erros que se acumulam com a dist?ncia percorrida pelo rob?, o que inviabiliza o seu uso exclusivo. Outros m?todos se baseiam na detec??o de marcos naturais ou artificiais, cuja localiza??o ? conhecida, presentes no ambiente. Apesar desta t?cnica n?o gerar erros cumulativos, ela pode requisitar um tempo de processamento bem maior do que o uso de odometria. Assim, muitos m?todos fazem uso de ambas as t?cnicas, de modo a corrigir periodicamente os erros de odometria, atrav?s de medi??es obtidas a partir dos marcos. De acordo com esta abordagem, propomos neste trabalho um sistema h?brido de localiza??o para rob?s m?veis com rodas em ambientes internos, baseado em odometria e marcos naturais, onde os marcos adotados s?o linhas retas definidas pelas jun??es existentes no piso do ambiente, formando uma grade bi-dimensional no ch?o. Para a detec??o deste tipo de marco, a partir de imagens digitais, ? utilizada a transformada de Hough, associada a heur?sticas que permitem a sua aplica??o em tempo real. Em particular, para reduzir o tempo de busca dos marcos, propomos mapear erros de odometria em uma regi?o da imagem capturada que possua grande probabilidade de conter o marco procurado

Made available in DSpace on 2014-12-17T14:55:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 MarceloBN.pdf: 1368278 bytes, checksum: e9f6ea9d9353cb33144a3fc036bd57dc (MD5) Previous issue date: 2005-12-20 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior / This work proposes a method to localize a simple humanoid robot, without embedded sensors, using images taken from an extern camera and image processing techniques. Once the robot is localized relative to the camera, supposing we know the position of the camera relative to the world, we can compute the position of the robot relative to the world. To make the camera move in the work space, we will use another mobile robot with wheels, which has a precise locating system, and will place the camera on it. Once the humanoid is localized in the work space, we can take the necessary actions to move it. Simultaneously, we will move the camera robot, so it will take good images of the humanoid. The mainly contributions of this work are: the idea of using another mobile robot to aid the navigation of a humanoid robot without and advanced embedded electronics; chosing of the intrinsic and extrinsic calibration methods appropriated to the task, especially in the real time part; and the collaborative algorithm of simultaneous navigation of the robots / Este trabalho prop?e um m?todo para localizar um rob? human?ide simples, sem sensores embarcados, utilizando imagens obtidas por uma c?mera externa e t?cnicas de processamento de imagens. Localizando o rob? em rela??o ? c?mera, e supondo conhecida a posi??o da c?mera em rela??o ao mundo, podemos determinar a posi??o do rob? human?ide em rela??o ao mundo. Para que a posi??o da c?mera n?o seja fixa, utilizamos um outro rob? m?vel com rodas, dotado de um sistema de localiza??o preciso, sobre o qual ser? colocada a c?mera. Uma vez que o human?ide seja localizado no ambiente de trabalho, podemos tomar as a??es necess?rias para realizar a sua movimenta??o. Simultaneamente, movimentamos o rob? que cont?m a c?mera, de forma que este tenha uma boa visada do human?ide. As principais contribui??es deste trabalho s?o: a id?ia de utilizar um segundo rob? m?vel para auxiliar a movimenta??o de um rob? human?ide sem eletr?nica embarcada avan?ada; a escolha de m?todos de calibra??o dos par?metros intr?nsecos e extr?nsecos da c?mera apropriados para a aplica??o em quest?o, especialmente na parte em tempo real; e o algoritmo colaborativo de movimenta??o simult?nea dos dois rob?s