Orientador: Eleri Cardozo / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-26T06:38:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Olivi_LeonardoRocha_D.pdf: 17712423 bytes, checksum: a9b0ec521405e93735844f7ce8b3b968 (MD5) Previous issue date: 2014 / Resumo: A mobilidade é uma competência humana extremamente valiosa, e pode ser perdida por diversas razões, tais como traumas na coluna vertebral, acidentes vasculares cerebrais, dentre outras. Algumas tecnologias desenvolvidas para as áreas médicas, como eletroencefalografia e eletromiografia, podem ser empregadas no desenvolvimento de Interfaces Humano-Máquina (Human-Machine Interface, ou, HMI) com o objetivo de permitir que pessoas com capacidades motoras severamente comprometidas possam comunicar e operar os mais diversos equipamentos. Assim, esses usuários podem conduzir robôs móveis por meio de uma HMI adaptada para suas capacidades motoras e cognitivas. Entretanto, essas interfaces apresentam erros na identificação da ação pretendida pelo usuário, os quais comprometem sobremaneira a experiência desse usuário na interação com o mundo exterior. Para o caso dos robôs móveis assistivos, o conceito de controle compartilhado (shared control) foi concebido para compensar as taxas de erros das HMIs, e a responsabilidade pela navegação do robô é dividida entre o usuário e um sistema supervisor automático. As abordagens mais populares na literatura comutam poucos modos de comportamentos específicos para situações individualizadas, como passagens estreitas e desvio de obstáculos. Esta tese propõe uma nova técnica de controle compartilhado, denominada de navegação assistida por campos vetoriais, a qual não possui modos de operação chaveados, evitando quaisquer instabilidades e abrangendo as configurações do ambiente de maneira ilimitada, além de minimizar significativamente os erros gerados pelas HMIs e facilitar a navegação do usuário. Os campos vetoriais oferecem as navegações manual e autônoma, ampliando a interação do usuário com o ambiente. Nessa nova técnica, o sistema de controle embarcado irá executar a ação identificada pela HMI em função dos estados do robô e do ambiente, com o objetivo de maximizar a segurança e capacidade de controle do usuário. Os resultados mostrados neste trabalho evidenciam uma nova forma de tratar o problema, obtendo ganhos significativos com relação ao estado da arte, com baixa complexidade computacional, alta flexibilidade a ambientes e usuários e otimização efetiva de erros, contribuindo para a recuperação da mobilidade dos usuários / Abstract: Human mobility is an extremely valued skill that can be lost due to various reasons, such as spinal cord injuries, strokes, amputations, among others. Technologies developed for the medical areas, such as electroencephalography and electromyography, can be employed in the development of Human-Machine Interfaces (HMI) with the objective of allowing people with severe mobility impairments to communicate and to operate a wide range of equipments. Therefore, these users are allowed to conduct assistive robots allow through a HMI designed according to the user's mobility and cognitive skills. However, these interfaces still present low performance in the correct identification of the intended action by the user, which severely compromise the experience of the user when interacting with external world. In the specific case of assistive mobile robots, a shared control concept was developed in order to compensate the high error rates produced by the HMIs, where the responsibility for the navigation of the mobile robot is shared among the user and an autonomous supervisor system. The mainly approaches shown in literature switch a few modes of specific behavior for individualized situations, such as narrow corridors and obstacle avoidance. This work presents a novel shared control technique, named assistive navigation by vector fields, which does not employ switching modes, avoiding any instabilities and covering the unlimited environment configurations, significantly minimizing the HMI errors, facilitating the user's navigation. The vector fields offer both manual and autonomous navigation, increasing the user's interaction with the environment. In this novel technique, the embedded control system incorporates the HMI command with the robot and environment states, aiming the maximization of user's security and control capabilities. Results shown a novel manner for treating the problem, obtaining substantial gains over the state of art works, with low computational complexity, high flexibility concerning environments and users and effective optimization of errors, contributing for the user's mobility retrieval / Doutorado / Automação / Doutor em Engenharia Elétrica

Orientadores: Paulo Augusto Valente Ferreira, Samuel Siqueira Bueno / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-23T20:27:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Martins_RenatoJose_M.pdf: 2887206 bytes, checksum: cfdb6978d48e6f68b3ae81fad838d7ed (MD5) Previous issue date: 2013 / Resumo: Esta dissertação tem como escopo o tema de localização de um veículo terrestre que evolui em ambiente externo. O trabalho consiste no desenvolvimento de técnicas de percepção sensorial capazes de fornecer estimativas de pose (posição e orientação), aspecto fundamental para toda tarefa de navegação robótica. Sucintamente, os enfoques abordados utilizam-se de diferentes classes de sensores como encoders, lasers, GPS e suas combinações, de maneira a minimizar as incertezas intrínsecas de cada sensor. A principal contribuição do trabalho está em uma nova formulação de odometria por otimização, bem como suas extensões para a estimação concomitante de polarizações. É apresentado também um esquema de estimação determinística de poses em batelada no contexto da fusão odometria-GPS, além da definição de mapeamentos por funções suaves que viabilizam o uso de medidas de orientação descontínuas. As metodologias são formuladas, avaliadas em simulação e validadas experimentalmente com a plataforma robótica do projeto VERO (Veículo Robótico de Exterior) do CTI Renato Archer / Abstract: This dissertation addresses the problem of localizing a ground vehicle that navigates in an outdoor environment. The work consists in the development of sensorial perception and odometry techniques capable of furnishing pose estimates (position and attitude), a fundamental aspect of any robotic navigation task. In short, we focus on exploring different sensor classes, such as encoders, lasers, GPSs, and their combinations, in order to minimize the intrinsic uncertainties of each sensor. The main contribution of the work is a new odometry formulation and its extension for simultaneous bias estimation. We also present a deterministic batch estimation framework for the odometry-GPS fusion, as well as the definition of mappings by smooth functions of the orientation state component that allow the use of discontinuous heading measures. Methodologies are formulated, analysed in simulation and experimentaly validated using the VERO ("VEículo RObótico de Exterior", in Portuguese) robotic platform / Mestrado / Automação / Mestre em Engenharia Elétrica

Orientadores : Marconi K. Madrid, J. Reginaldo H. Carvalho / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-02T00:47:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 SilveiraFilho_GeraldoFigueiredoda_M.pdf: 8023500 bytes, checksum: 11850839474e305545cbb0b28afbce55 (MD5) Previous issue date: 2002 / Mestrado

Orientadores : Fernando Jose Von Zuben, Mauricio Fernandes Figueiredo / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-03T22:18:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Cazangi_RenatoReder_M.pdf: 4678776 bytes, checksum: 1dcb6329650665ad67a84ce876b26edf (MD5) Previous issue date: 2004 / Resumo: Este trabalho apresenta um sistema autônomo evolutivo aplicado ao controle de um robô móvel em tarefas de navegação por ambientes desconhecidos. O sistema é reativo, não possui conhecimento inicial e aprende a lidar eficientemente com situações nas quais o robô tem que capturar alvos evitando colisões contra obstáculos. Para isto, ele desenvolve estratégias gerais de navegação, controlando a direção e a velocidade do robô sem qualquer auxílio externo. A abordagem evolutiva do sistema de navegação se baseia em uma versão de sistemas classificadores com aprendizado, contendo novos operadores, fluxos de controle adicionais e mecanismos específicos para o atendimento dos requisitos de navegação. Um extenso conjunto de experimentos é realizado, envolvendo: apenas simulação computacional; simulação computacional para síntese do controlador e transferência deste a um robô Khepera lI; e emprego do robô Khepera II tanto na síntese do controlador quanto na atuação em ambientes reais. Os resultados obtidos apontam para a validade da proposta, indicando a eficácia e capacidade de generalização do controlador autônomo quando submetido a variadas configurações de ambiente de navegação / Abstract: This work presents an autonomous evolutionary system applied to the control of a mobile robot when navigating in unknown environments. The system is reactive, it does not have initial knowledge and learns efficiently to deal with situations where the robot must capture targets avoiding collisions against obstacles. Toward this end, it develops general strategies, controlling the robot direction and speed without any external assistance. The evolutionary approach of the navigation system is based on a version of learning classifier systems, including new operators, additional control flows and specific mechanisms devoted to attending the navigation requirements. An extensive set of experiments is perfonned involving: just computer simulation; a controller matured by computer simulation, and then transferred to a Khepera II robot; and both the maturation and validation of the controller in real environments, Le. in a Khepera II robot. The obtained results indicate the validity of the proposal, attesting the efficiency and generalization capability of the autonomous controller when navigation environments with distinct configurations are considered. / Mestrado / Engenharia de Computação / Mestre em Engenharia Elétrica

Orientador: Jose Reginaldo Hughes Carvalho / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-04T03:02:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Shiroma_PedroMitsuo_M.pdf: 3286889 bytes, checksum: 0b97977973f088e15fd80ae380f6881f (MD5) Previous issue date: 2004 / Resumo: Esta dissertação responde as questoes relativas ao controle servo visual baseado na imagem, aplicado a um robo movel Nomad 200, na realizacao de duas tarefas roboticas: Seguimento de trajetoria e posicionamento em relacao a um alvo, e da transicao entre ambas.Uma missao robotica e tipicamente composta por um conjunto de objetivos e restricoes a serem cumpridos. Um planejador determina, a partir dos objetivos, as trajetorias necessarias para atingir os alvos. O robo deve, entao, navegar pelo ambiente e posicionar-se frente aos alvos. Porem, alguma forma de manipulacao ou medida e realizado, conforme o objetivo a ser alcancado, passando-se para o proximo objetivo. Existe claramente,neste modelo, uma hierarquia entre as tarefas, partindo de um nvel de especicacao mais elevado, ate os detalhes basicos, como controle da trajetoria, deteccao de obstaculos, replanejamento, dentre outros. O controle relaciona em tempo real os dados capturados pelos sensores, com os sinais a serem transmitidos aos atuadores, respondendo pelas acoes do robo. Devido principalmente aos avan»cos tecnologicos, somente recentemente o sensor visual pode ser incluido nos algoritmos de controle, permitindo o desenvolvimento de uma nova area de pesquisa. Dentre as diversas abordagens que surgiram utilizando a visao, destaca-se o controle servo visual baseado na imagem (IBVS). Duas tarefas encontradas frequentemente em aplicacoes roboticas sao o seguimento de uma trajetoria e o posicionamento em relacao a um alvo conhecido. Este trabalho propoe uma solucao, baseada em IBVS, para ambas as tarefas e a realizacao da transicao da primeira para a segunda. Diversos aspectos estao envolvidos no desenvolvimento de solucoes para os problemas propostos e, deste conjunto, estuda-se neste trabalho, os criterios para a escolha das caractersticas visuais ecessarias para a realizacao da tarefa, os algoritmos de processamento de imagens e visao computacional utilizados para a extracao das caractersticas visuais, as tecnicas de rastreamento de caractersticas visuais, os aspectos de controle, o desenvolvimento da assim chamada Matriz de Interacao, do controle hbrido e funcao tarefa, das matrizes de transformacao de velocidades e dos aspectos de implementacao numa plataforma real, tais como a arquitetura de software, etapas do desenvolvimento e testes realizados e os modulos acrescentados para simular a plataforma experimental. A metodologia e validada experimentalmente atraves do robo movel Nomad 200, pre-sente na Divisao de Robotica e Visao Computacional do Centro de Pesquisas Renato Ar-cher (DRVC/CenPRA). Este trabalho encontra-se inserido no escopo do projeto AURORA, cujo objetivo e o desenvolvimento de uma plataforma robotica aerea semi-autonoma baseado em um dirigvel aero-estatico, e os resultados obtidos abrem caminho para a implementacao do controle visual, antevendo algumas das diculdades a serem vencidas / Mestrado / Ciência da Computação / Mestre em Ciência da Computação

Orientador: Ricardo Ribeiro Gudwin / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-27T01:31:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Raizer_Klaus_D.pdf: 4879759 bytes, checksum: 77716297b6419a3ee55bdf97ac67493d (MD5) Previous issue date: 2015 / Resumo: O objetivo deste trabalho é o desenvolvimento de funções executivas para uma arquitetura cognitiva bioinspirada baseada em codelets. Um desafio que toda criatura (seja ela artificial ou biológica) enfrenta é definir qual a próxima ação a ser tomada, a cada instante de tempo, em função da percepção de um determinado ambiente. Essa decisão pode ser definida por um algoritmo que sempre repete as mesmas decisões em função de uma determinada situação, ou pode ser uma decisão adaptativa, que utiliza de mecanismos de aprendizagem para assumir decisões distintas, em função das experiências em situações passadas. Neste trabalho, buscou-se a integração dos processos de tomada de decisão deliberativos e mecanismos de aprendizado por reforço em um mesmo framework. Estas funções são conhecidas na literatura de ciências cognitivas como funções executivas. A solução aqui proposta insere-se dentro do contexto de nosso grupo de pesquisa, onde se busca o desenvolvimento de uma arquitetura cognitiva baseada em codelets. Nesta perspectiva, uma das contribuições deste trabalho é desenvolver algoritmos e implementações computacionais dotando a arquitetura cognitiva desenvolvida pelo grupo de funções executivas diversas, que poderão ser utilizadas para implementar soluções complexas com granularidade arbitrária. As funções de tomada de decisão deliberativa foram implementada na forma de uma rede de comportamentos modificada, enquanto que o componente de aprendizado foi desenvolvido na forma de um novo algoritmo (GLAS - Gated-Learning Action Selection) baseado em stimulus gating e inspirado em modelos de neurociência computacional conhecidos da literatura. Este framework foi validado em problemas de robótica móvel e de seleção de ação por aprendizado por reforço. A arquitetura cognitiva sendo desenvolvida, incrementada com as contribuições deste trabalho, tem o potencial de servir de base para futuros trabalhos de pesquisa nas áreas de inteligência artificial, robótica e cognição artificial / Abstract: This work¿s goal is the development of executive functions for a codelet-based bio-inspired cognitive architecture. One of the major challenges every creature faces, being biological or artificial, is to define the next action to be taken, at each time step, as a function of how it perceives its surrounding environment. This decision can be made by a reactive algorithm, which always repeats the same decisions for a given situation, or by an adaptive process, which is able to make use of learning mechanisms in order to make distinct decisions based on past experience. In this work, deliberative decision-making and reinforcement learning mechanisms have been integrated into a single framework. In cognitive science literature, these functions are known as executive functions. The solution proposed here is part of our group¿s central line of research, which is the investigation and development of a codelet-based cognitive architecture. In this context, a central contribution made by this work is the development and implementation of algorithms capable of providing this cognitive architecture with a group of executive functions, which in turn can be used to implement complex solutions with arbitrary granularity. Functions for deliberative decision-making have been implemented in the form of a modified behavior network, while the learning component was developed in the form of a new algorithm called GLAS (Gated-Learning Action Selection), based on stimulus gating and known computational neuroscience models. This framework has been validated with problems in mobile robotics and in action selection by reinforcement learning. The cognitive architecture under development, when incremented by the contributions presented in this work, has the potential to serve as a base for future work and research in the fields of artificial intelligence, robotics and artificial cognition / Doutorado / Engenharia de Computação / Doutor em Engenharia Elétrica

Existem aplicações na área da robótica móvel em que, além da navegação autônoma do robô, é necessário que um usuário humano interaja no controle de navegação do robô. Neste caso, considerado como controle semi-autônomo, o usuário humano têm a possibilidade de alterar localmente a trajetória autônoma previamente planejada para o robô. Entretanto, o sistema de controle inteligente do robô, por meio de um módulo independente do usuário, continuamente evita colisões, mesmo que para isso os comandos do usuário precisem ser modificados. Esta abordagem cria um ambiente seguro para navegação que pode ser usado em cadeiras de rodas robotizadas e veículos robóticos tripulados onde a segurança do ser humano deve ser garantida. Um sistema de controle que possua estas características deve ser baseado numa arquitetura para robôs móveis adequada. Esta arquitetura deve integrar a entrada de comandos de um ser humano com a camada de controle autônomo do sistema que evita colisões com obstáculos estáticos e dinâmicos, e que conduz o robô em direção ao seu objetivo de navegação. Neste trabalho é proposta uma arquitetura de controle híbrida (deliberativa/reativa) para um robô móvel com interação humana. Esta arquitetura, desenvolvida principalmente para tarefas de navegação, permite que o robô seja operado em diferentes níveis de autonomia, possibilitando que um usuário humano compartilhe o controle do robô de forma segura enquanto o sistema de controle evita colisões. Nesta arquitetura, o plano de movimento do robô é representado por uma função de navegação. É proposto um método para combinar um comportamento deliberativo que executa o plano de movimento, com comportamentos reativos definidos no contexto de navegação, e com entradas contínuas de controle provenientes do usuário. O sistema de controle inteligente definido por meio da arquitetura foi implementado em uma cadeira de rodas robotizada. São apresentados alguns dos resultados obtidos por meio de experimentos realizados com o sistema de controle implementado operando em diferentes modos de autonomia. / There are some applications in mobile robotics that require human user interaction besides the autonomous navigation control of the robot. For these applications, in a semi-autonomous control mode, the human user can locally modify the autonomous pre-planned robot trajectory by sending continuous commands to the robot. In this case, independently from the user\'s commands, the intelligent control system must continuously avoid collisions, modifying the user\'s commands if necessary. This approach creates a safety navigation system that can be used in robotic wheelchairs and manned robotic vehicles where the human safety must be guaranteed. A control system with those characteristics should be based on a suitable mobile robot architecture. This architecture must integrate the human user\'s commands with the autonomous control layer of the system which is responsible for avoiding static and dynamic obstacles and for driving the robot to its navigation goal. In this work we propose a hybrid (deliberative/reactive) mobile robot architecture with human interaction. This architecture was developed mainly for navigation tasks and allows the robot to be operated on different levels of autonomy. The user can share the robot control with the system while the system ensures the user and robot\'s safety. In this architecture, a navigation function is used for representing the robot\'s navigation plan. We propose a method for combining the deliberative behavior responsible for executing the navigation plan, with the reactive behaviors defined to be used while navigating, and with the continuous human user\'s inputs. The intelligent control system defined by the proposed architecture was implemented in a robotic wheelchair, and we present some experimental results of the chair operating on different autonomy modes.

Existem aplicações na área da robótica móvel em que, além da navegação autônoma do robô, é necessário que um usuário humano interaja no controle de navegação do robô. Neste caso, considerado como controle semi-autônomo, o usuário humano têm a possibilidade de alterar localmente a trajetória autônoma previamente planejada para o robô. Entretanto, o sistema de controle inteligente do robô, por meio de um módulo independente do usuário, continuamente evita colisões, mesmo que para isso os comandos do usuário precisem ser modificados. Esta abordagem cria um ambiente seguro para navegação que pode ser usado em cadeiras de rodas robotizadas e veículos robóticos tripulados onde a segurança do ser humano deve ser garantida. Um sistema de controle que possua estas características deve ser baseado numa arquitetura para robôs móveis adequada. Esta arquitetura deve integrar a entrada de comandos de um ser humano com a camada de controle autônomo do sistema que evita colisões com obstáculos estáticos e dinâmicos, e que conduz o robô em direção ao seu objetivo de navegação. Neste trabalho é proposta uma arquitetura de controle híbrida (deliberativa/reativa) para um robô móvel com interação humana. Esta arquitetura, desenvolvida principalmente para tarefas de navegação, permite que o robô seja operado em diferentes níveis de autonomia, possibilitando que um usuário humano compartilhe o controle do robô de forma segura enquanto o sistema de controle evita colisões. Nesta arquitetura, o plano de movimento do robô é representado por uma função de navegação. É proposto um método para combinar um comportamento deliberativo que executa o plano de movimento, com comportamentos reativos definidos no contexto de navegação, e com entradas contínuas de controle provenientes do usuário. O sistema de controle inteligente definido por meio da arquitetura foi implementado em uma cadeira de rodas robotizada. São apresentados alguns dos resultados obtidos por meio de experimentos realizados com o sistema de controle implementado operando em diferentes modos de autonomia. / There are some applications in mobile robotics that require human user interaction besides the autonomous navigation control of the robot. For these applications, in a semi-autonomous control mode, the human user can locally modify the autonomous pre-planned robot trajectory by sending continuous commands to the robot. In this case, independently from the user\'s commands, the intelligent control system must continuously avoid collisions, modifying the user\'s commands if necessary. This approach creates a safety navigation system that can be used in robotic wheelchairs and manned robotic vehicles where the human safety must be guaranteed. A control system with those characteristics should be based on a suitable mobile robot architecture. This architecture must integrate the human user\'s commands with the autonomous control layer of the system which is responsible for avoiding static and dynamic obstacles and for driving the robot to its navigation goal. In this work we propose a hybrid (deliberative/reactive) mobile robot architecture with human interaction. This architecture was developed mainly for navigation tasks and allows the robot to be operated on different levels of autonomy. The user can share the robot control with the system while the system ensures the user and robot\'s safety. In this architecture, a navigation function is used for representing the robot\'s navigation plan. We propose a method for combining the deliberative behavior responsible for executing the navigation plan, with the reactive behaviors defined to be used while navigating, and with the continuous human user\'s inputs. The intelligent control system defined by the proposed architecture was implemented in a robotic wheelchair, and we present some experimental results of the chair operating on different autonomy modes.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / A very important aspect in robotics is the decision making and execution the system uses to achieve its goals. In literature, many different approaches can be found about how the robot must behave in different situations in order to have a more robust system. Subsumption architecture is one of the most used and referenced in the area. In this architecture, the global task is divided into subtasks which are performed by behaviors organized in hierarchical layers. However, little research has been done regarding the stability analysis of this architecture. Behavioral changes imply in controller switching, which can lead the system to instability even in cases where all controllers are stable. In this work, a subsumption architecture with guaranteed stability is presented based on the theory of switched systems with main control objective. In addition, a formalism capable of allowing behaviors modeling in a simple and fast way is proposed based on the theory of discrete events systems. Tests in real environments were performed with the Pioneer P3-DX robot and obtained results demonstrate the proposed approach effectiveness. / Um aspecto muito importante na robótica é a tomada de decisão e execução que o sistema utiliza para alcançar seus objetivos. Na literatura, existem vários trabalhos diferentes para abordar como o robô deve se comportar diante de várias situações diferentes a fim de trazer uma maior robustez ao sistema, sendo a arquitetura de subsunção uma das mais utilizadas e referenciadas na área. Nesta arquitetura, a tarefa global é dividida em subtarefas que são executadas por comportamentos organizados em camadas de forma hierárquica. No entanto, pouco se pesquisa no que diz respeito a análise de estabilidade desta arquitetura, sendo que as mudanças de comportamento implicam em chaveamento de controladores, que por sua vez podem levar o sistema a instabilidade mesmo em casos em que todos os controladores sejam estáveis. Desta forma, neste trabalho é apresentada uma arquitetura de subsunção com prova de estabilidade garantida com base na teoria de controle chaveado com objetivo de controle principal. Além disso, um formalismo capaz de permitir a modelagem dos comportamentos de forma simples e rápida é proposto com base na teoria de sistemas a eventos discretos. Testes em ambientes reais foram realizados com o robô Pioneer P3-DX e os resultados obtidos comprovam a eficácia da abordagem proposta.

Os robôs móveis e de serviço vêm assumindo um papel cada vez mais amplo e importante junto à sociedade moderna. Um tipo importante de robô móvel autônomo são os robôs voltados para a vigilância e segurança em ambientes internos (indoor). Estes robôs móveis de vigilância permitem a execução de tarefas repetitivas de monitoramento de ambientes, as quais podem inclusive apresentar riscos à integridade física das pessoas, podendo assim ser executadas de modo autônomo e seguro pelo robô. Este trabalho teve por objetivo o desenvolvimento dos principais módulos que compõem a arquitetura de um sistema robótico de vigilância, que incluem notadamente: (i) a aplicação de sensores com percepção 3D (Kinect) e térmica (Câmera FLIR), de relativo baixo custo, junto a este sistema robótico; (ii) a detecção de intrusos (pessoas) através do uso conjunto dos sensores 3D e térmico; (iii) a navegação de robôs móveis autônomos com detecção e desvio de obstáculos, para a execução de tarefas de monitoramento e vigilância de ambientes internos; (iv) a identificação e reconhecimento de elementos do ambiente que permitem ao robô realizar uma navegação baseada em mapas topológicos. Foram utilizados métodos de visão computacional, processamento de imagens e inteligência computacional para a realização das tarefas de vigilância. O sensor de distância Kinect foi utilizado na percepção do sistema robótico, permitindo a navegação, desvio de obstáculos, e a identificação da posição do robô em relação a um mapa topológico utilizado. Para a tarefa de detecção de pessoas no ambiente foram utilizados os sensores Kinect e câmera térmica FLIR, integrando os dados fornecidos por ambos sensores, e assim, permitindo obter uma melhor percepção do ambiente e também permitindo uma maior confiabilidade na detecção de pessoas. Como principal resultado deste trabalho foi desenvolvido um iii sistema, capaz de navegar com o uso de um mapa topológico global, capaz de se deslocar em um ambiente interno evitando colisões, e capaz de detectar a presença de seres humanos (intrusos) no ambiente. O sistema proposto foi testado em situações reais com o uso de um robô móvel Pioneer P3AT equipado com os sensores Kinect e com uma Câmera FLIR, realizando as tarefas de navegação definidas com sucesso. Outras funcionalidades foram implementadas, como o acompanhamento da pessoa (follow me) e o reconhecimento de comandos gestuais, onde a integração destes módulos com o sistema desenvolvido constituem-se de trabalhos futuros propostos / Mobile robots and service robots are increasing their applications and importance in our modern society. An important type of autonomous mobile robot application is indoor monitoring and surveillance tasks. The adoption of mobile robots for indoor surveillance tasks allows the execution of repetitive environment patrolling, which may even pose risks to the physical integrity of persons. Thus these activities can be autonomously and safely performed by security robots. This work aimed at the development of key modules and components that integrates the general architecture of a surveillance robotic system, including: (i) the development and application of a 3D perception sensor (Kinect) and a thermal sensor (FLIR camera), representing a relatively low-cost solution for mobile robot platforms; (ii) the intruder detection (people) in the environment, through the joint use of 3D and thermal sensors; (iii) the autonomous navigation of mobile robots within obstacle detection and avoidance, performing the monitoring and surveillance tasks of indoor environments; (iv) the identification and recognition of environmental features that allow the robot to perform a navigation based on topological maps. We used methods from Computer Vision, Image Processing and Computational Intelligence to carry out the implementation of the mobile robot surveillance modules. The proximity and distance measurement sensor adopted in the robotic perception system was the Kinect, allowing navigation, obstacle avoidance, and identifying key positions of the robot with respect to a topological map. For the intruder detection task we used a Kinect sensor together with a FLIR thermal camera, integrating the data obtained from both sensors, and thus allowing a better understanding of the environment, and also allowing a greater reliability in people detection. As a main result of this work, it has been v developed a system capable of navigating using a global topological map, capable of moving itself autonomously into an indoor environment avoiding collisions, and capable of detect the presence of humans (intruders) into the environment. The proposed system has been tested in real situations with the use of a Pioneer P3AT mobile robot equipped with Kinect and FLIR camera sensors, performing successfully the defined navigation tasks. Other features have also been implemented, such as following a person and recognizing gestures, proposed as future works to be integrated into the developed system