Autonomous vehicles have increasingly become an attractive field due its promising capabilities of improvements regarding safety, comfort, traffic flow etc. A required attribute for those vehicles is the ability of autonomously compute its path towards a destination point. The path must be planned considering the constructive aspects of the vehicle in order to guarantee the maneuver feasibility. This work consists on computing a feasible path for autonomous vehicles with non-holonomic constraints. Piecewise linear continuouscurvature paths constituted of clothoids, circular arcs, and straight lines are used for this purpose, providing passenger\'s comfort. The road network is modeled from GPS (Global Positioning System) vehicle trajectories by defining lanes, roundabouts and intersections. GPS points are used later to parameterize lanes using clothoids and to extract roundabout centers and radii. This approach provides a sparse road network model since GPS points are replaced by parameterized curves. The information about connections between roads coming from the model is used by a global path planner, which computes a minimal length route from the vehicle current position to the destination point. After that, path planners compute intersection and roundabout paths depending on the nature of connections between roads. Also, lanes changes are performed to obey traffic rules. These three path planners that connects adjacent roads use clothoids, circular arc, and straight lines as interpolating curves whose curvature is constrained to that the vehicle can perform: the intersection path planner uses only a minimal amount of steering to perform the maneuver, increasing the comfort level; the roundabout path planner takes the roundabout center and radius as well as parameters that defines the entrance and exit maneuvers to compute the path; the lane change path planner connects lanes belonging to the same road with a prescribed longitudinal traveled distance depending on whether this maneuver is required. In the end, an global continuous-curvature path is generated. As the result of this work, a real urban scenario is modeled and the proposed approaches are validated. / Veículos autônomos têm cada vez mais se tornado um campo atraente de pesquisa devido às suas capacidades promissoras de melhorias em segurança, conforto, fluxo de tráfego, etc. Um atributo necessário para esses veículos é a capacidade de calcular, de forma autônoma, o seu caminho para um ponto de destino. O percurso deve ser planejado considerando os aspectos construtivos do veículo para que a viabilidade das manobras a serem executadas seja garantida. Este trabalho consiste no planejamento de trajetória para veículos autônomos com restrições não-holonômicas. Utilizam-se, para esse efeito, trajetórias cuja curvatura seja contínua e linear por partes, constituídas por clotóides, arcos de circunferência e retas, de forma a proporcionar conforto aos passageiros. A topologia de vias é modelada a partir de trajetórias definidas por pontos de GPS (Sistema de Posicionamento Global), definindo pistas, rotatórias e cruzamentos. Pontos de GPS são usados posteriormente para parametrizar as pistas usando clotóides a para extrair centros e raios das rotatórias. Essa abordagem proporciona um modelo esparso de topologia de vias uma vez que pontos de GPS são substituídos por curvas parametrizadas. A informação a cerca das conexões entre vias advinda do modelo é usada por um planejador de caminho global, o qual calcula a rota mais curta da posição atual do veículo até seu ponto de destino. Após essa etapa, planejadores calculam caminhos em cruzamentos e rotatórias dependendo do tipo de conexão entre as vias. Também, trocas de faixa devem ser executadas para obedecer regras de trânsito. Esses três planejadores de caminho usam clotóides, arcos de circunferência e retas como curvas interpoladoras, cuja curvatura é restrita a valores que o veículo é capaz de executar: o planejador de caminho em cruzamentos usa apenas um mínimo de velocidade de rotação do volante do veículo para executar a manobra, melhorando o nível de conforto; o planejador de caminho em rotatórias requer as coordenadas do centro e o raio da rotatória, bem como parâmetros que definem as manobras na entrada e na saída da rotatória para calcular o caminho; o planejador de caminho para troca de faixa conecta pistas pertencentes à mesma via com uma distância longitudinal do caminho previamente determinada. Ao final, um caminho com curvatura globalmente contínua é gerado. Como resultado deste trabalho, um cenário urbano real é modelado e os métodos propostos são validados.

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

A aquisição de dados das variáveis químicas e físicas da água de lagos e reservatórios é de extrema importância. Monitorando a qualidade da água distribuída e consumida em nossas cidades estamos protegendo o nosso recurso natural mais valioso e conseqüentemente nossas próprias vidas. Esse monitoramento na atualidade ainda se realiza de forma bastante convencional e trabalhosa. Esta dissertação apresenta o desenvolvimento de um sistema de telemetria de dados e vídeo completo entre uma plataforma autônoma para coleta de dados hidrológicos e uma estação de trabalho em terra. Este sistema fará uma composição com outros projetos já desenvolvidos nesta área de pesquisa, como a embarcação convencional utilizada como plataforma autônoma com seus motores, sensores e atuadores; a sonda de coleta de dados, responsável pela aquisição das variáveis químicas e físicas da água; sistema de posicionamento, que utiliza um GPS e bússola eletrônica para orientação, atuando e coletando dados dos sensores da embarcação; e sistema de gerenciamento, responsável por definir e orientar quais os pontos de coletas a serem pesquisados. Foram desenvolvidos algoritmos de comunicação entre os dispositivos de hardware existentes, efetivou-se a comunicação da plataforma autônoma e do microcomputador na estação terrestre através de um enlace de rádio freqüência, desenvolveu-se um programa visual que permite o acompanhamento do estado dos sensores/atuadores do sistema em terra em tempo mínimo e habilita para o usuário um controle remoto de navegação da embarcação autônoma de forma manual e completa se ocorrer a falha de algum equipamento de posicionamento. O programa armazena todas as variáveis referentes ao processo de coleta em um banco de dados, permitindo a análise e comparação das diferentes medições realizadas em diferentes períodos. / The data acquisition of the water chemical and physical variables in lakes and reservoirs is of extreme importance. Monitoring the quality of water supplied and consumed in our cities we are protecting the most valuable of our natural resources, and consequently our own lifes. Monitoring data quality, still in our days, is done in a conventional and hard manner. This work presents the development of a data and video telemetry system between an autonomous platform for water monitoring and a ground base. This system will complement the following already developed projects in this area, the autonomous platform constructed from a conventional boat with its engines, sensors and actuators; the data collecting probe, responsible for the acquisition of the water chemical and physical variables; the positioning system based on GPS and an electronic compass, responsible for navigation to the data collecting points in the reservoir. Communication algorithms between all the hardware were developed, radio frequency links were used to transmit data between the ground and the autonomous platform. A visual software application, that allows to visualize the state off the system variables, was developed. A remote control mode of the platform allows full manual navigation control of the platform, being of extreme importance in case of system crash. The visual software application developed allows to store all the important research variables in a data bank, allowing further analysis of the collected data.

Autonomous vehicles have increasingly become an attractive field due its promising capabilities of improvements regarding safety, comfort, traffic flow etc. A required attribute for those vehicles is the ability of autonomously compute its path towards a destination point. The path must be planned considering the constructive aspects of the vehicle in order to guarantee the maneuver feasibility. This work consists on computing a feasible path for autonomous vehicles with non-holonomic constraints. Piecewise linear continuouscurvature paths constituted of clothoids, circular arcs, and straight lines are used for this purpose, providing passenger\'s comfort. The road network is modeled from GPS (Global Positioning System) vehicle trajectories by defining lanes, roundabouts and intersections. GPS points are used later to parameterize lanes using clothoids and to extract roundabout centers and radii. This approach provides a sparse road network model since GPS points are replaced by parameterized curves. The information about connections between roads coming from the model is used by a global path planner, which computes a minimal length route from the vehicle current position to the destination point. After that, path planners compute intersection and roundabout paths depending on the nature of connections between roads. Also, lanes changes are performed to obey traffic rules. These three path planners that connects adjacent roads use clothoids, circular arc, and straight lines as interpolating curves whose curvature is constrained to that the vehicle can perform: the intersection path planner uses only a minimal amount of steering to perform the maneuver, increasing the comfort level; the roundabout path planner takes the roundabout center and radius as well as parameters that defines the entrance and exit maneuvers to compute the path; the lane change path planner connects lanes belonging to the same road with a prescribed longitudinal traveled distance depending on whether this maneuver is required. In the end, an global continuous-curvature path is generated. As the result of this work, a real urban scenario is modeled and the proposed approaches are validated. / Veículos autônomos têm cada vez mais se tornado um campo atraente de pesquisa devido às suas capacidades promissoras de melhorias em segurança, conforto, fluxo de tráfego, etc. Um atributo necessário para esses veículos é a capacidade de calcular, de forma autônoma, o seu caminho para um ponto de destino. O percurso deve ser planejado considerando os aspectos construtivos do veículo para que a viabilidade das manobras a serem executadas seja garantida. Este trabalho consiste no planejamento de trajetória para veículos autônomos com restrições não-holonômicas. Utilizam-se, para esse efeito, trajetórias cuja curvatura seja contínua e linear por partes, constituídas por clotóides, arcos de circunferência e retas, de forma a proporcionar conforto aos passageiros. A topologia de vias é modelada a partir de trajetórias definidas por pontos de GPS (Sistema de Posicionamento Global), definindo pistas, rotatórias e cruzamentos. Pontos de GPS são usados posteriormente para parametrizar as pistas usando clotóides a para extrair centros e raios das rotatórias. Essa abordagem proporciona um modelo esparso de topologia de vias uma vez que pontos de GPS são substituídos por curvas parametrizadas. A informação a cerca das conexões entre vias advinda do modelo é usada por um planejador de caminho global, o qual calcula a rota mais curta da posição atual do veículo até seu ponto de destino. Após essa etapa, planejadores calculam caminhos em cruzamentos e rotatórias dependendo do tipo de conexão entre as vias. Também, trocas de faixa devem ser executadas para obedecer regras de trânsito. Esses três planejadores de caminho usam clotóides, arcos de circunferência e retas como curvas interpoladoras, cuja curvatura é restrita a valores que o veículo é capaz de executar: o planejador de caminho em cruzamentos usa apenas um mínimo de velocidade de rotação do volante do veículo para executar a manobra, melhorando o nível de conforto; o planejador de caminho em rotatórias requer as coordenadas do centro e o raio da rotatória, bem como parâmetros que definem as manobras na entrada e na saída da rotatória para calcular o caminho; o planejador de caminho para troca de faixa conecta pistas pertencentes à mesma via com uma distância longitudinal do caminho previamente determinada. Ao final, um caminho com curvatura globalmente contínua é gerado. Como resultado deste trabalho, um cenário urbano real é modelado e os métodos propostos são validados.

O tópico de identificação de sistemas aparece em vários ramos da ciência, com especial importância ao campo de Controle Automático. Entretanto, os problemas encontrados na construção de uma representação precisa de um sistema, como a falta de informações prévias, e as diversas decisões de projeto que devem ser tomadas para a resolução de problemas de identificação de sistemas por meios mais tradicionais, podem ser solucionados através da análise empírica do sistema. Nesse sentido, os processos Gaussianos apresentam-se como uma alternativa viável para a modelagem não-paramétrica de sistemas, trazendo a vantagem da estimação da incerteza do modelo. Para verificar o potencial dos processos Gaussianos em problemas de identificação de sistemas, foi realizada a identificação do modelo longitudinal de um veículo de grande porte, tendo alcançado um desempenho satisfatório, mesmo quando se utilizou poucos dados de treinamento. A partir do modelo aprendido, foi projetado um controlador preditivo baseado em modelo para controlar a velocidade do veículo. O controlador levou em consideração a variância da predição do modelo GP (Gaussian Process - Processos Gaussianos) em consideração durante o processo de otimização do sinal de controle. O controlador proposto alcançou um baixo erro no seguimento da referência, mesmo em situações extremas, como estradas íngremes. Entretanto, em alguns tipos de problemas, o resultado só pode ser mensurado a partir da combinação de uma sequência de ações, ou sinais de controle, aplicados ao longo da execução do processo, como é o caso do problema de direção ecológica (eco-driving). Nesses casos, estratégias que otimizem sinais de controle instantâneos podem não ser viáveis, sendo necessária a utilização de estratégias em que toda a política de controle seja otimizada de uma vez. Além disso, a avaliação do custo, ou execução de todo um episódio do processo, pode ser dispendiosa, é desejável que uma solução seja encontrada com a menor quantidade de interações possíveis com o sistema real. Uma técnica apropriada para essa situação é a Otimização Bayesiana, um algoritmo de otimização caixa-preta bastante eficiente. Porém, um dos problemas dessa solução é a incapacidade de lidar com um grande número de dimensões. Sendo assim, nesse trabalho, foi proposto o Coordinate Descent Bayesian Optimisation, um algoritmo baseado na Otimização Bayesiana, que busca o ótimo em espaços de alta dmensionalidade de maneira mais eficiente pois otimiza cada dimensão individualmente, em um esquema de descida coordenada. / The system identification topic appears in various branches of science, with particular emphasis on Automatic Control field. However, problems encountered in building an accurate representation of a system, such as lack of prior information, and the various design decisions which have to be taken to deal with system identification problems by more traditional means, can be solved through the empirical analysis of the system. In this sense, the Gaussian processes are presented as a viable alternative for non-parametric modelling systems, bringing the advantage of estimating the uncertainty of the model. To investigate the potential of Gaussian processes of system identification problems, identifying the longitudinal model of a large vehicle was performed, achieving reasonable performance even when used little training data. From the obtained model, a Model Predictive Controller was designed to control the vehicle speed. The controller took into account the variance of the GP model prediction on the control signal optimization and achieved low reference tracking error, even on hard conditions, like steep roads. However, in some kinds of problems, the observable outcome can often be described as the combined effect of an entire sequence of actions, or controls, applied throughout its execution. In these cases, strategies to optimise control policies for individual stages of the process might not be applicable, and instead the whole policy might have to be optimised at once. Also, the cost to evaluate the policy\'s performance might also be high, being desirable that a solution can be found with as few interactions with the real system as possible. One appropriate candidate is Bayesian Optimization, a very efficient black-box optimization algorithm. But one of the main problems of this solution is the inability of dealing with a large number of dimensions. For that reason, in this work it was proposed Coordinate Descent Bayesian Optimisation, an algorithm to search more efficiently over high-dimensional policy-parameter spaces with BO, by searching over each dimension individually, in a sequential coordinate descent-like scheme.

A aquisição de dados das variáveis químicas e físicas da água de lagos e reservatórios é de extrema importância. Monitorando a qualidade da água distribuída e consumida em nossas cidades estamos protegendo o nosso recurso natural mais valioso e conseqüentemente nossas próprias vidas. Esse monitoramento na atualidade ainda se realiza de forma bastante convencional e trabalhosa. Esta dissertação apresenta o desenvolvimento de um sistema de telemetria de dados e vídeo completo entre uma plataforma autônoma para coleta de dados hidrológicos e uma estação de trabalho em terra. Este sistema fará uma composição com outros projetos já desenvolvidos nesta área de pesquisa, como a embarcação convencional utilizada como plataforma autônoma com seus motores, sensores e atuadores; a sonda de coleta de dados, responsável pela aquisição das variáveis químicas e físicas da água; sistema de posicionamento, que utiliza um GPS e bússola eletrônica para orientação, atuando e coletando dados dos sensores da embarcação; e sistema de gerenciamento, responsável por definir e orientar quais os pontos de coletas a serem pesquisados. Foram desenvolvidos algoritmos de comunicação entre os dispositivos de hardware existentes, efetivou-se a comunicação da plataforma autônoma e do microcomputador na estação terrestre através de um enlace de rádio freqüência, desenvolveu-se um programa visual que permite o acompanhamento do estado dos sensores/atuadores do sistema em terra em tempo mínimo e habilita para o usuário um controle remoto de navegação da embarcação autônoma de forma manual e completa se ocorrer a falha de algum equipamento de posicionamento. O programa armazena todas as variáveis referentes ao processo de coleta em um banco de dados, permitindo a análise e comparação das diferentes medições realizadas em diferentes períodos. / The data acquisition of the water chemical and physical variables in lakes and reservoirs is of extreme importance. Monitoring the quality of water supplied and consumed in our cities we are protecting the most valuable of our natural resources, and consequently our own lifes. Monitoring data quality, still in our days, is done in a conventional and hard manner. This work presents the development of a data and video telemetry system between an autonomous platform for water monitoring and a ground base. This system will complement the following already developed projects in this area, the autonomous platform constructed from a conventional boat with its engines, sensors and actuators; the data collecting probe, responsible for the acquisition of the water chemical and physical variables; the positioning system based on GPS and an electronic compass, responsible for navigation to the data collecting points in the reservoir. Communication algorithms between all the hardware were developed, radio frequency links were used to transmit data between the ground and the autonomous platform. A visual software application, that allows to visualize the state off the system variables, was developed. A remote control mode of the platform allows full manual navigation control of the platform, being of extreme importance in case of system crash. The visual software application developed allows to store all the important research variables in a data bank, allowing further analysis of the collected data.

Submitted by Maykon Nascimento (maykon.albani@hotmail.com) on 2015-08-03T18:48:30Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Um algoritmo PSO híbrido para planejamento de caminhos em navegação de veículos utilizando A.pdf: 2604695 bytes, checksum: ed8f69e49eaefe272bccd6025290c381 (MD5) / Approved for entry into archive by Elizabete Silva (elizabete.silva@ufes.br) on 2015-08-13T21:44:43Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Um algoritmo PSO híbrido para planejamento de caminhos em navegação de veículos utilizando A.pdf: 2604695 bytes, checksum: ed8f69e49eaefe272bccd6025290c381 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-08-13T21:44:43Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Um algoritmo PSO híbrido para planejamento de caminhos em navegação de veículos utilizando A.pdf: 2604695 bytes, checksum: ed8f69e49eaefe272bccd6025290c381 (MD5) Previous issue date: 2015 / Utilizar robôs autônomos capazes de planejar o seu caminho é um desafio que atrai vários pesquisadores na área de navegação de robôs. Neste contexto, este trabalho tem como objetivo implementar um algoritmo PSO híbrido para o planejamento de caminhos em ambientes estáticos para veículos holonômicos e não holonômicos. O algoritmo proposto possui duas fases: a primeira utiliza o algoritmo A* para encontrar uma trajetória inicial viável que o algoritmo PSO otimiza na segunda fase. Por fim, uma fase de pós planejamento pode ser aplicada no caminho a fim de adaptá-lo às restrições cinemáticas do veículo não holonômico. O modelo Ackerman foi considerado para os experimentos. O ambiente de simulação de robótica CARMEN (Carnegie Mellon Robot Navigation Toolkit) foi utilizado para realização de todos os experimentos computacionais considerando cinco instâncias de mapas geradas artificialmente com obstáculos. O desempenho do algoritmo desenvolvido, A*PSO, foi comparado com os algoritmos A*, PSO convencional e A* Estado Híbrido. A análise dos resultados indicou que o algoritmo A*PSO híbrido desenvolvido superou em qualidade de solução o PSO convencional. Apesar de ter encontrado melhores soluções em 40% das instâncias quando comparado com o A*, o A*PSO apresentou trajetórias com menos pontos de guinada. Investigando os resultados obtidos para o modelo não holonômico, o A*PSO obteve caminhos maiores entretanto mais suaves e seguros. / Autonomous robots with the ability of planning their own way is a challenge that attracts many researchers in the area of robot navigation. In this context, this work aims to implement a hybrid PSO algorithm for planning paths in static environments for holonomic and non-holonomic vehicles. The proposed algorithm has two phases: the first uses A* algorithm to generates an initial and feasible trajectory which is optimized by the PSO algorithm in the second stage. Finally a post path planning phase can be applied in order to adapt it to non-holonomic vehicle kinematic constraints. The Ackerman model has been considered for the experiments. The Carnegie Mellon Robot Navigation Toolkit (CARMEN) was used to perform the computational experiments considering five instances of maps artificially generated with obstacles. The performance of the A*PSO algorithm was compared with A*, PSO and A*-Hybrid State. The results of the dynamic instances were not compared with other algorithms. The computational results indicates that the algorithm A*PSO outperformes the PSO algorithm. With respect to the algorithm A*, the A*PSO achieved better solutions for 40% of the tested instances, but all of them, with less waypoints. For non-holonomic instances, the A*PSO obtained longer paths, however smoother and safer.

Orientadores: Paulo Roberto Gardel Kurka, Helder Anibal Hermini / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecanica / Made available in DSpace on 2018-08-12T23:15:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Diogenes_LucianaClaudiaMartinsFerreira_D.pdf: 1973089 bytes, checksum: f2ce9df7707c0da30e35bae49d195299 (MD5) Previous issue date: 2008 / Resumo: O presente trabalho tem como finalidade estabelecer um conjunto de procedimentos básicos de navegação e controle de robôs autônomos, baseado em imagens. Mapas de intensidade provenientes das imagens de duas câmeras são convertidos em mapas de profundidade, que fornecem ao robô informações sobre o seu posicionamento em um ambiente composto de objetos distintos. O modelo de robô de duas rodas com acionamento diferencial é usado, permitindo que o processo de navegação se dê através da fusão sensorial das informações obtidas pelas câmeras e dos dados de odometria do seu movimento. O filtro linear de Kalman é usado nesse processo de fusão, para obter estimativas ótimas de posição do robô, baseados nas imagens observadas pelas câmeras e pela informação de odometria medida pelos encoders de rotação das rodas. Realizamse simulações computacionais da tarefa de obtenção e processamento da imagem de um ambiente bidimensional simplificado, bem como do procedimento de navegação com fusão sensorial. As simulações têm por finalidade testar a viabilidade e robustez do procedimento de navegação, na presença de incertezas nas medidas de posição através de câmeras bem como nas medidas de odometria / Abstract: The work establishes a collection of procedures for image based navigation control of an autonomous robot. Intensity maps obtained from cameras are transformed in depth maps, which provide information about the robot's localization in an environment, comprised of distinct objects. A two wheeled, differential powered robot model is used, allowing the navigation process to combine double source information from the camera and odometry sensors. The Kalman filter technique is used in this information combination in order to yield optimal estimates of position of the robot, based on the camera and odometry information. Computational simulations are used to validate the image capture and processing, as well as the sensorial fusion technique, in a simplified bi-dimensional environment. The simulations are also useful in accessing the viability and robustness of the navigation process, in the presence of measurement uncertainties associated to the camera and odometry measurements / Doutorado / Mecanica dos Sólidos e Projeto Mecanico / Doutor em Engenharia Mecânica

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

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