Submitted by Patricia Barros (patricia.barros@ufes.br) on 2017-04-13T13:58:14Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) dissertacao Rodrigo Ferreira Berriel.pdf: 18168750 bytes, checksum: 52805e1f943170ef4d6cc96046ea48ec (MD5) / Approved for entry into archive by Patricia Barros (patricia.barros@ufes.br) on 2017-04-13T14:00:19Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) dissertacao Rodrigo Ferreira Berriel.pdf: 18168750 bytes, checksum: 52805e1f943170ef4d6cc96046ea48ec (MD5) / Made available in DSpace on 2017-04-13T14:00:19Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) dissertacao Rodrigo Ferreira Berriel.pdf: 18168750 bytes, checksum: 52805e1f943170ef4d6cc96046ea48ec (MD5) / FAPES / A detecção e análise da faixa de trânsito são tarefas importantes e desafiadoras em sistemas avançados de assistência ao motorista e direção autônoma. Essas tarefas são necessárias para auxiliar veículos autônomos e semi-autônomos a operarem com segurança. A queda no custo dos sensores de visão e os avanços em hardware embarcado impulsionaram as pesquisas relacionadas a faixa de trânsito –detecção, estimativa, rastreamento, etc. – nas últimas duas décadas. O interesse nesse tópico aumentou ainda mais com a demanda por sistemas avançados de assistência ao motorista (ADAS) e carros autônomos. Embora amplamente estudado de forma independente, ainda há necessidade de estudos que propõem uma solução combinada para os vários problemas relacionados a faixa do veículo, tal como aviso de saída de faixa (LDW), detecção de troca de faixa, classificação do tipo de linhas de divisão de fluxo (LMT), detecção e classificação de inscrições no pavimento, e detecção da presença de faixas ajdacentes. Esse trabalho propõe um sistema de análise da faixa do veículo (ELAS) em tempo real capaz de estimar a posição da faixa do veículo, classificar as linhas de divisão de fluxo e inscrições na faixa, realizar aviso de saída de faixa e detectar eventos de troca de faixa. O sistema proposto, baseado em visão, funciona em uma sequência temporal de imagens. Características das marcações de faixa são extraídas tanto na perspectiva original quanto em images mapeadas para a vista aérea, que então são combinadas para aumentar a robustez. A estimativa final da faixa é modelada como uma spline usando uma combinação de métodos (linhas de Hough, filtro de Kalman e filtro de partículas). Baseado na faixa estimada, todos os outros eventos são detectados. Além disso, o sistema proposto foi integrado para experimentação em um sistema para carros autônomos que está sendo desenvolvido pelo Laboratório de Computação de Alto Desempenho (LCAD) da Universidade Federal do Espírito Santo (UFES). Para validar os algorítmos propostos e cobrir a falta de base de dados para essas tarefas na literatura, uma nova base dados com mais de 20 cenas diferentes (com mais de 15.000 imagens) e considerando uma variedade de cenários (estrada urbana, rodovias, tráfego, sombras, etc.) foi criada. Essa base de dados foi manualmente anotada e disponilizada publicamente para possibilitar a avaliação de diversos eventos que são de interesse para a comunidade de pesquisa (i.e. estimativa, mudança e centralização da faixa; inscrições no pavimento; cruzamentos; tipos de linhas de divisão de fluxo; faixas de pedestre e faixas adjacentes). Além disso, o sistema também foi validado qualitativamente com base na integração com o veículo autônomo. O sistema alcançou altas taxas de detecção em todos os eventos do mundo real e provou estar pronto para aplicações em tempo real. / Lane detection and analysis are important and challenging tasks in advanced driver assistance systems and autonomous driving. These tasks are required in order to help autonomous and semi-autonomous vehicles to operate safely. Decreasing costs of vision sensors and advances in embedded hardware boosted lane related research – detection, estimation, tracking, etc. – in the past two decades. The interest in this topic has increased even more with the demand for advanced driver assistance systems (ADAS) and self-driving cars. Although extensively studied independently, there is still need for studies that propose a combined solution for the multiple problems related to the ego-lane, such as lane departure warning (LDW), lane change detection, lane marking type (LMT) classification, road markings detection and classification, and detection of adjacent lanes presence. This work proposes a real-time Ego-Lane Analysis System (ELAS) capable of estimating ego-lane position, classifying LMTs and road markings, performing LDW and detecting lane change events. The proposed vision-based system works on a temporal sequence of images. Lane marking features are extracted in perspective and Inverse Perspective Mapping (IPM) images that are combined to increase robustness. The final estimated lane is modeled as a spline using a combination of methods (Hough lines, Kalman filter and Particle filter). Based on the estimated lane, all other events are detected. Moreover, the proposed system was integrated for experimentation into an autonomous car that is being developed by the High Performance Computing Laboratory of the Universidade Federal do Espírito Santo. To validate the proposed algorithms and cover the lack of lane datasets in the literature, a new dataset with more than 20 different scenes (in more than 15,000 frames) and considering a variety of scenarios (urban road, highways, traffic, shadows, etc.) was created. The dataset was manually annotated and made publicly available to enable evaluation of several events that are of interest for the research community (i.e. lane estimation, change, and centering; road markings; intersections; LMTs; crosswalks and adjacent lanes). Furthermore, the system was also validated qualitatively based on the integration with the autonomous vehicle. ELAS achieved high detection rates in all real-world events and proved to be ready for real-time applications.

Submitted by Marco Antônio de Ramos Chagas (mchagas@ufv.br) on 2018-07-09T14:48:05Z No. of bitstreams: 1 textocompleto.pdf: 4690363 bytes, checksum: b632e5c9c6b2e8dc83bbe74085927bcc (MD5) / Made available in DSpace on 2018-07-09T14:48:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 textocompleto.pdf: 4690363 bytes, checksum: b632e5c9c6b2e8dc83bbe74085927bcc (MD5) Previous issue date: 2018-02-23 / As indústrias petrolíferas possuem a necessidade e obrigação de inspecionar as instalações submarinas associadas ao transporte de óleo e gás periodicamente para evitar acidentes ambientais. Os veículos autônomos subaquáticos (AUV) têm-se tornado uma opção viável em Levantamento Hidrográfico (LH) devido à excelente estabilidade da plataforma e aos sensores de alta resolução acoplados no veículo e utilizados no mapeamento submarino. Esses sensores geram grandes quantidades de dados para serem analisados, assim torna-se necessário automatizar os processos no intuito de otimizar o tempo de processamento com a melhor exatidão posicional. Dessa forma essa pesquisa tem o objetivo de determinar a qualidade posicional de levantamento com AUV, avaliar quantitativamente e qualitativamente a redução do ruído speckle em imagem do SAS, desenvolver metodologia semi-automática para mapeamentos de dutos submarinos e detecção de condição de vão livre. A qualidade posicional foi verificada pela aplicação da propagação das incertezas no modelo matemático de determinação das coordenadas no LH com AUV. Na imagem do SAS foram utilizados filtros morfológicos, filtros adaptativos e Stretchlim para reduzir os efeitos do ruído. Os dutos submarinos foram mapeados de forma semi-automática pela metodologia de pré-processamento, redução de ruídos e realce dos alvos, extração de feições e pós-processamento. A classificação de condição de vão livre foi realizada por rede neural e random forest a partir da imagem SAS e dos perfis gerados do modelo digital de superfície obtido pelo ecobatímetro. Os resultados mostraram que a incerteza posicional do LH com o AUV é compatível com as especificações de todas as ordens da IHO (2010), porém o ponto crítico está no método de posicionamento acústico realizado com o Ultra-Short Baseline. A utilização de técnicas de processamento digital de imagem é uma poderosa ferramenta na redução dos ruídos speckle e na imagem do SAS, assim permitindo mapeamento com mais de mais de 80% dos dutos submarinos de forma semi-automatizado. Os métodos de rede neural e random forest tiveram resultados similares e satisfatórias para a classificação de condição de vão livre com exatidões globais de 86,8% e 89,9% respectivamente. / The oil industries have the necessity and obligation to inspect the submarine installations associated with the transport of oil and gas periodically to avoid environmental accidents. Underwater autonomous vehicles (AUV) have become a viable hydrographic survey option due to the excellent stability of the platform and the high-resolution (Synthetic Aperture Sonar - SAS, echo sounder multibeam, high definition cameras) submarine mapping. These hydrographic survey sensors generate large amounts of data to be analyzed, so it becomes necessary to automate the processes in order to optimize the processing time with the best positional accuracy. Thus, the goal of this research is to determine the positional quality of the AUV survey, to evaluate quantitatively and qualitatively the reduction of speckle noise in SAS image, to develop semi-automatic methodology for underwater pipeline mapping and free-span detection. The positional quality was verified by the application of the propagation of the uncertainties in the mathematical model of determination of the coordinates in the hydrographic survey with AUV. Morphological filters, adaptive filters and histogram contrast were used to reduce the effects of speckle noise on the SAS image. The submarine pipelines were semi- automatically mapped by the methodology of pre-processing, noise reduction and target enhancement, feature extraction and post-processing. The classification of free span condition was performed by neural network and random forest from the SAS image and the profiles generated from the digital surface model obtained by the echo sounder multibeam. The results showed that the positional uncertainty of the hydrographic survey with the AUV is compatible with the specifications of all orders of the IHO (2010) and critical point is the acoustic positioning performed with the Ultra-Short Baseline. The use of digital image processing techniques is a powerful tool in reducing speckle noise and restoring spatial resolution in the SAS image, thus enabling more efficient and faster automated processing. More than 80% of the subsea pipelines were mapped semi- automated. The methods of neural network and random forest had similar and satisfactory results for the classification of free-span condition with global accuracy of 86,8% and 89,9%, respectively. / o autor nao possui curriculo lattes, bem como agencia de fomento

Orientadores: Douglas Eduardo Zampieri, Andre Mendeleck / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecanica / Made available in DSpace on 2018-08-09T05:32:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 MirandaNeto_Arthurde_M.pdf: 21444077 bytes, checksum: e685627c310f9057b82e1bb7b7229228 (MD5) Previous issue date: 2007 / Resumo: Neste trabalho apresentamos um sistema autônomo baseado em monovisão, aplicado ao controle de um robô móvel em tarefas de navegação por ambientes desconhecidos. Para o cumprimento de tarefas de navegação, o sistema não possui conhecimento inicial sobre o ambiente, tendo como fonte primária de informações, dados oriundos do sistema de visão. Os movimentos são estruturados através de um Algoritmo Genético, que define as ações a serem executadas pelo robô móvel. O sistema foi desenvolvido em uma arquitetura multicamadas, sendo elas: Visão Computacional, Estratégias de Navegação e Comandos. A camada de visão constitui-se de dois métodos principais: método de segmentação Threshold and Horizon Finder, baseado no método de busca do limiar ótimo proposto por Otsu; e um novo método para descarte de informações redundantes, baseado no Coeficiente de Correlação de Pearson. Na camada Estratégias de Navegação, apresentamos uma proposta de um sistema de navegação com aprendizado evolutivo. Na última camada Comandos, abordamos o protocolo de interface entre a aplicação e o projeto físico mecânico. Um experimento foi realizado com um protótipo real, cujos resultados validaram a metodologia proposta, demonstrando a capacidade de resposta do sistema em tempo real / Abstract: In this work we present an autonomous system based on monocular vision, applied to a mobile robot's control executing navigation tasks in an unknown environrnent. For the execution of navigation tasks, the system does not have previous knowledge of the environrnent. Its primary source of information is data originating from the vision system. The movements are structured through a Genetic AIgorithm that defines the actions to be executed by the mobile robot. The system was developed based on a multilayer architecture, where the three main layers are: Computer Vision, Navigation Strategies and Commands. The vision layer is constituted of two main methods: method of segmentation Threshold and Horizon Finder, based on the ideal threshold search method proposed by Otsu; and a new improved method for discarding redundant information, based on the Pearson's Coefficient Correlation. In the Navigation Strategies layer, we propose a navigation system with evolutive learning. In the last layer, Commands, we deal with the interface protocol between the application and the mechanical physical project. An experiment with a real prototype was executed, which results validated the proposed methodology, demonstrating that the system is able to give real time responses / Mestrado / Mecanica dos Sólidos e Projeto Mecanico / Mestre em Engenharia Mecânica

No contexto do mundo contemporâneo, os veículos automotores estão cada vez mais integrados ao cotidiano das pessoas, sendo mais de 1 bilhão deles circulando pelo mundo. Por serem controlados por motoristas, estão sujeitos a falhas decorrentes da inerente condição humana, ocasionando acidentes, mortes e outros prejuízos. O controle autônomo de veículos tem se apresentado como alternativa na busca de redução desses prejuízos, sendo utilizado nas mais diferentes abordagens, por distintas instituições ao redor do planeta. Deste modo, torna-se uma pauta fundamental para o estudo de sistemas de controle. Este trabalho, valendo-se da descrição matemática do comportamento veicular, busca o desenvolvimento e a implementação de um método eficiente de controle autônomo de veículos voltado, principalmente, para a modelagem em espaço de estados. Considerando que mudanças de marchas, principalmente em um cenário de dirigibilidade autônoma, são ações aleatórias, o objetivo desta dissertação é utilizar estratégias de controle baseadas em sistemas lineares sujeitos a saltos Markovianos. / In nowadays society, automobile vehicles are getting more and more integrated to people\'s daily activities, as there are more than 1 billion of them on the streets around the world. As they are controlled by drivers, vehicles are subjected to failures caused by human mistakes that lead to accidents, injuries and others. Autonomous vehicle control has shown itself to be an alternative in the pursuit of damage reduction, and it is applied by different institutions in many countries. Therefore, it is a main subject in the area of control systems. This paper, relying on mathematical descriptions of vehicle behavior, aims to develop and apply an efficient autonomous control method that takes into account state-space formulation. This goal will be achieved by the use of control strategies based on Markovian Jump Linear Systems that will describe the highly non-linear dynamics of the vehicle in different operation points.

Orientador: Janito Vaqueiro Ferreira / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica / Made available in DSpace on 2018-08-24T20:24:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 CardenasRueda_MiguelAngel_M.pdf: 13764912 bytes, checksum: 61cf12c0dfb532f0a7b4ccb7bd50bcae (MD5) Previous issue date: 2013 / Resumo: A localização tem sido definido como um dos problemas-chave da navegação autônoma. Este problema levanta a questão em relação ao fato de determinar a posição e orientação em qualquer instante durante uma trajetoria. Um dos métodos mais usados para determinar a localização de um robô movel é a odometria; embora não garanta informação precisa da posição e orientação, esse método é a base dos métodos de localização relativa. Também existem métodos de localização absoluta, que em relação a um referencial fixo provêm informação mais precisa sobre o estado de um robô, como, por exemplo, o GPS. Mas, quando erros de diferentes naturezas ocorrem, e como consequência introduzem ruído em qualquer sistema de localização, é necessário ter informação redundante para estabelecer uma informação mais precisa. Esta dissertação de mestrado propõe um sistema de localização para um veículo em escala baseado em sistemas de odometria visual e odometria clássica a fim de fornecer uma estimativa robusta de posição e orientação através de um sistema de posicionamento global simulado / Abstract: Localization has been defined as one of the key problems of autonomous navigation. This issue rises the question about the fact of determining the position and orientation at any time while tracking a trajectory. One of the most used methods to determine the localization of a mobile robot is odometry; however, despite the fact that can't provide accurate results for getting the position and orientation, this method is the basis of the relative localization methods. Also, there are methods for absolute localization which provide information more accurately about the state of the robot, such as the commonly used GPS. But when errors of different nature occur, and as a consequence, introduce noise at any localization system, it is necessary to have redundant information to establish a more accurate information. This master thesis proposes a tracking system for a scale indoor vehicle based on classic and visual odometry in order to provide a robust estimation of position and orientation relative through a simulated global positioning system / Mestrado / Mecanica dos Sólidos e Projeto Mecanico / Mestre em Engenharia Mecânica

Orientador: Antonio Celso Fonseca de Arruda / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica / Made available in DSpace on 2018-08-24T20:27:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Todescatt_Daniel_M.pdf: 4563684 bytes, checksum: 112b516ee4dd9c22aab0bea92df347f4 (MD5) Previous issue date: 2014 / Resumo: Esta dissertação visa comparar o desempenho de um sistema convencional de proteção de ocupantes (sistema de retenção) em um veículo de passeio com um sistema pre-crash, considerando ocupantes de três tamanhos diferentes. O termo pre-crash significa que pode ocorrer o disparo do air-bag e pré-tensionador antes do instante de impacto enquanto que no sistema convencional o disparo ocorre sempre após o impacto. Com esta finalidade foi utilizado um modelo de simulação desenvolvido no programa `Madymo¿ combinado ao programa de otimização multidisciplinar `Mode-Frontier¿. Este modelo corresponde à parte do veículo que envolve o motorista e é constituído por parte da carroçaria, assento, coluna de direção e o sistema de retenção. Todo o modelo está sujeito a uma curva de aceleração que representa um impacto frontal contra uma barreira rígida a 50 km/h. São utilizados três tamanhos padronizados de ocupantes representados por bonecos (dummies) que possuem sensores em certas partes do corpo com a finalidade de identificar os índices biomecânicos resultantes do impacto. Estes índices biomecânicos identificam o nível de carga sobre estas partes do corpo e podem ser comparados com critérios estabelecidos em norma. Os três tamanhos de ocupante são definidos da seguinte forma: 5%, 50% e 95%. Onde 5% representa a parcela de 5% da população de menor estatura, 50% representa uma estatura equivalente à média da população e 95% a estatura que é maior que 95% da população. Este padrão é definido de acordo com o tamanho da população americana da época em que estes dummies foram desenvolvidos. O trabalho é dividido em três etapas. Na primeira é utilizado o programa de otimização para dimensionar um sistema de retenção que seja ideal para o 'dummy' tamanho 50%. A partir dos parâmetros determinados para o sistema de retenção são avaliados e comparados os índices biomecânicos dos ocupantes de tamanhos 5% e 95%. O objetivo é demonstrar os riscos a que os ocupantes de dimensões fora do tamanho 50% estão sujeitos. Posteriormente são encontrados, também por meio de algoritmo de otimização, os parâmetros do sistema de retenção que são ideais para os ocupantes 5% e 95%. Novamente é feita uma comparação dos resultados. Por fim é feito um procedimento similar considerando a possibilidade de adiantamento no disparo de dois dispositivos do sistema de retenção: air-bag e pré-tensionador. Novamente é utilizado o algoritmo de otimização para encontrar os parâmetros ideais do sistema de retenção para o ocupante de estatura 50%. Neste caso pode-se verificar se ocorre a melhora dos índices biomecânicos para o ocupante de tamanho 50% comparando-se com os resultados obtidos em um sistema de retenção convencional. Porém, neste caso, o aspecto mais importante deste trabalho é verificar se o adiantamento no tempo de disparo possibilita de redução do risco de ferimentos também para os ocupantes com dimensões 5% e 95% mesmo utilizando-se um sistema de retenção dimensionado para o ocupante de tamanho 50%. Palavras-Chave: segurança veicular, impacto veicular frontal, estatura, simulação, otimização / Abstract: This dissertation aims to compare the performance of a conventional occupants protection system in a passenger vehicle with the performance of a pre-crash system, considering occupants of three different sizes. The term pre-crash means that the firing of the airbag and pretensioner may occur before the instant of impact, while in the conventional system the trigger always occurs after impact. With this purpose a simulation model was developed in the software 'MADYMO' combined with the multidisciplinary optimization software 'Mode-Frontier'. The frontal region of the passengers compartment, the seat, the steering column and the restraint system are modelled. The whole model is subject to an acceleration curve that represents a frontal impact against a rigid barrier at 50 km/h. Three standard occupant sizes represented by dummies are used. They have sensors in certain parts of the body with the purpose of identifying the biomechanical results from an impact. The level of biomechanical loads on parts of the body can be compared with the criteria established in the regulations. The three sizes of occupant are defined as follows: 5%, 50% and 95%. Where 5% is the share of 5% of the population with smaller stature, 50% represents a height equivalent to the average of the population and 95% height that is greater than 95% of the population. The default size is set according to the size of the U.S. population at the time that these dummies were developed. The work is divided into three stages. The first uses an optimization program to obtain a restraint system that is ideal for the dummy size 50%. From the parameters determined for the restraint system the biomechanical indices of occupant sizes 5% and 95% are evaluated and compared. The purpose is to demonstrate the risks to which occupants of dimensions out of size 50% are subject. In the second stage the parameters of the restraint system which are ideal for the sizes 5% and 95% are found, also by means of the numerical optimization algorithm. A comparison of the results for the dummy 5% with parameters for 5 and 50% is made. Also a comparison of the results for the dummy 95% with parameters for 95 and 50% is made. Finally, in the third stage, a similar procedure is done considering the advance in the firing time of two devices from the restraint system: air-bag and pretensioner. Again the optimization algorithm is used to find the optimal parameters for the restraint system considering the occupant height 50%. In this case it is checked whether there are improvements of biomechanical indexes for the occupant size 50%, comparing with the results obtained in a conventional restraint system. Here we reach the most important aspect of this work, which is checking if the advance in firing time results in a reduction of the risk of injury also for occupants with dimensions 5% and 95%, even using a retention system sized for the occupant size 50%. Key Words: vehicle safety, vehicle frontal impact, stature, simulation, optimization / Mestrado / Materiais e Processos de Fabricação / Mestre em Engenharia Mecânica

Orientador: Ely Carneiro de Paiva / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica / Made available in DSpace on 2018-08-22T23:12:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Cordeiro_RafaeldeAngelis_M.pdf: 9321021 bytes, checksum: ff7bb113095dc020ed982e7d7c28311a (MD5) Previous issue date: 2013 / Resumo: Veículos terrestres autônomos tem recebido uma atenção especial dos estudos de robótica nos últimos anos. Suas aplicações incluem segurança na condução, exploração de locais inóspitos e automatização agrícola. O enfoque deste trabalho situa-se no projeto VERO, em parceria com o CTI, e tem por objetivo o desenvolvimento de aplicações de controle de trajetória para um veículo do tipo todo-terreno. Para tal, um modelo completo (dinâmico e tridimensional) é desenvolvido, com uma atenção especial para os modelos de interação entre solo e pneu, responsáveis pelas forças não lineares atuantes sobre o veículo. Em seguida, dois modelos reduzidos e linearizados são obtidos e estes são utilizados para a síntese de controladores LQR. Uma comparação entre os controladores é realizada e a resposta de um deles é detalhada para uma análise sobre a influência das características do modelo veicular sobre o controle do veículo. Por fim, três abordagens são propostas para melhorar a resposta obtida pelos controladores / Abstract: Autonomous ground vehicles have received special attention from robotics studies in past years. Their applications include advanced driver assistance systems (ADAS), exploration of inhospitable environments and harvest autonomous machines. In partnership with CTI, this master's thesis focuses in the development of path tracking controllers applied to off-road vehicles. In order to simulate vehicle characteristics, a complete three-dimensional nonlinear dynamic model was proposed with emphasis on tire-road interaction models, which are responsible for most of the vehicle's nonlinearities. In sequence, two vehicle reduced linear models are presented and applied to synthesize LQR controllers, whose results are compared. One of them was chosen to analyze the effect of vehicles's three-dimensional dynamics on path tracking control. Finally, three different approaches are proposed to enhance controllers performance / Mestrado / Planejamento de Sistemas Energeticos / Mestre em Engenharia Mecânica

Orientador: Janito Vaqueiro Ferreira / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica / Made available in DSpace on 2018-08-20T14:52:32Z (GMT). No. of bitstreams: 1 HernandezBeleno_RubenDario_M.pdf: 6591392 bytes, checksum: fd4c66b4e3769739bb1a4283c418d2d8 (MD5) Previous issue date: 2012 / Resumo: Com o avanço da tecnologia refletida nos sistemas eletrônicos e de computação, os métodos do controle de trajetória no sistema de navegação se tornaram importantes nas diversas aplicações de veículos autônomos, como na geração de mapas, desvio de obstáculos e tarefas de posicionamento. Além disso, o controle pode proporcionar um ganho significativo na confiabilidade, versatilidade e precisão das tarefas robóticas, questões cruciais na maioria das aplicações reais. O presente trabalho tem como objetivo principal apresentar a criação de um veículo autônomo em escala. Para tanto foi desenvolvido um sistema de função sensorial que provê informações sobre a posição e orientação do carro a partir de quatro sistemas sensoriais como GPS, acelerômetro, giroscópio e a bussola (IMU), para que o veículo autônomo possa realizar a rota corretamente, de forma eficiente e segura. Neste projeto foi desenvolvido um software que integra os sistemas de controle e de sensoriamento. Além disso, foi projetado um módulo que controla a posição e orientação do veículo. O robô antes de realizar a manobra calcula a distância mínima relacionada ao próximo ponto da coordenada planejada para trocar sua referência de trajetória satisfazendo a orientação do caminho e do veículo. Para fins de avaliação, foram realizados experimentos em ambientes reais onde o carro percorre um conjunto determinado de coordenadas geográficas sem nenhuma intervenção humana, apresentando resultados do seguimento de trajetórias proposto e validando os sistemas sensoriais, além do algoritmo de controle projetado / Abstract: As electronic and computational systems technology advances, the use of path control methods in navigation systems become very important for different autonomous vehicles applications such as generating maps, avoiding obstacles and carrying out positioning tasks. In addition, controls can help increase the reliability, versatility and precision level of programmed tasks, which is exceedingly significant regarding real applications. The first aim of this work is to present the creation of an autonomous scale vehicle. We have developed a sensor system that provides information about the vehicle's position and orientation through four sensor systems such as gps, accelerometer, gyroscope and compass so that it can effectively and safely cover the right route. This project developed a software, which integrates the control and sensors systems. In addition, a control module was projected for the positioning and orientation of the vehicle. Before the robot turns to any direction, it calculates the minimal distance to the next step of the programmed coordinate, in order to change its own referenced trajectory, satisfying the orientation of the trajectory and the vehicle. For the task validation were done experiments in real life scenarios, where the vehicle follows a determined group of geo-coordinates without any human intervention, presenting results of the purposed following trajectories, validating the sensors systems and the control algorithm / Mestrado / Mecanica dos Sólidos e Projeto Mecanico / Mestre em Engenharia Mecânica

Orientadores: Janito Vaqueiro Ferreira, Alessandro Corrêa Victorino / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica / Made available in DSpace on 2018-08-26T17:57:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Vitor_GiovaniBernardes_D.pdf: 28262004 bytes, checksum: eeccacc4c01faa822412782af2e96121 (MD5) Previous issue date: 2014 / Resumo: O desenvolvimento de veículos autônomos capazes de se locomover em ruas urbanas pode proporcionar importantes benefícios na redução de acidentes, no aumentando da qualidade de vida e também na redução de custos. Veículos inteligentes, por exemplo, frequentemente baseiam suas decisões em observações obtidas a partir de vários sensores tais como LIDAR, GPS e câmeras. Atualmente, sensores de câmera têm recebido grande atenção pelo motivo de que eles são de baixo custo, fáceis de utilizar e fornecem dados com rica informação. Ambientes urbanos representam um interessante mas também desafiador cenário neste contexto, onde o traçado das ruas podem ser muito complexos, a presença de objetos tais como árvores, bicicletas, veículos podem gerar observações parciais e também estas observações são muitas vezes ruidosas ou ainda perdidas devido a completas oclusões. Portanto, o processo de percepção por natureza precisa ser capaz de lidar com a incerteza no conhecimento do mundo em torno do veículo. Nesta tese, este problema de percepção é analisado para a condução nos ambientes urbanos associado com a capacidade de realizar um deslocamento seguro baseado no processo de tomada de decisão em navegação autônoma. Projeta-se um sistema de percepção que permita veículos robóticos a trafegar autonomamente nas ruas, sem a necessidade de adaptar a infraestrutura, sem o conhecimento prévio do ambiente e considerando a presença de objetos dinâmicos tais como veículos. Propõe-se um novo método baseado em aprendizado de máquina para extrair o contexto semântico usando um par de imagens estéreo, a qual é vinculada a uma grade de ocupação evidencial que modela as incertezas de um ambiente urbano desconhecido, aplicando a teoria de Dempster-Shafer. Para a tomada de decisão no planejamento do caminho, aplica-se a abordagem dos tentáculos virtuais para gerar possíveis caminhos a partir do centro de referencia do veículo e com base nisto, duas novas estratégias são propostas. Em primeiro, uma nova estratégia para escolher o caminho correto para melhor evitar obstáculos e seguir a tarefa local no contexto da navegação hibrida e, em segundo, um novo controle de malha fechada baseado na odometria visual e o tentáculo virtual é modelado para execução do seguimento de caminho. Finalmente, um completo sistema automotivo integrando os modelos de percepção, planejamento e controle são implementados e validados experimentalmente em condições reais usando um veículo autônomo experimental, onde os resultados mostram que a abordagem desenvolvida realiza com sucesso uma segura navegação local com base em sensores de câmera / Abstract: The development of autonomous vehicles capable of getting around on urban roads can provide important benefits in reducing accidents, in increasing life comfort and also in providing cost savings. Intelligent vehicles for example often base their decisions on observations obtained from various sensors such as LIDAR, GPS and Cameras. Actually, camera sensors have been receiving large attention due to they are cheap, easy to employ and provide rich data information. Inner-city environments represent an interesting but also very challenging scenario in this context, where the road layout may be very complex, the presence of objects such as trees, bicycles, cars might generate partial observations and also these observations are often noisy or even missing due to heavy occlusions. Thus, perception process by nature needs to be able to deal with uncertainties in the knowledge of the world around the car. While highway navigation and autonomous driving using a prior knowledge of the environment have been demonstrating successfully, understanding and navigating general inner-city scenarios with little prior knowledge remains an unsolved problem. In this thesis, this perception problem is analyzed for driving in the inner-city environments associated with the capacity to perform a safe displacement based on decision-making process in autonomous navigation. It is designed a perception system that allows robotic-cars to drive autonomously on roads, without the need to adapt the infrastructure, without requiring previous knowledge of the environment and considering the presence of dynamic objects such as cars. It is proposed a novel method based on machine learning to extract the semantic context using a pair of stereo images, which is merged in an evidential grid to model the uncertainties of an unknown urban environment, applying the Dempster-Shafer theory. To make decisions in path-planning, it is applied the virtual tentacle approach to generate possible paths starting from ego-referenced car and based on it, two news strategies are proposed. First one, a new strategy to select the correct path to better avoid obstacles and to follow the local task in the context of hybrid navigation, and second, a new closed loop control based on visual odometry and virtual tentacle is modeled to path-following execution. Finally, a complete automotive system integrating the perception, path-planning and control modules are implemented and experimentally validated in real situations using an experimental autonomous car, where the results show that the developed approach successfully performs a safe local navigation based on camera sensors / Doutorado / Mecanica dos Sólidos e Projeto Mecanico / Doutor em Engenharia Mecânica

A navegação autônoma é um dos problemas fundamentais na área de robótica móvel. Esse problema vem sendo pesquisado nessa área por décadas e ainda apresenta um grande potencial para pesquisas científicas. A maior parte dos algoritmos e soluções desenvolvidas nessa área foi concebida para que robôs operem em ambientes estruturados. No entanto, outra questão de grande interesse para pesquisadores da área é a navegação em ambientes externos. Em ambientes não estruturado os veículos autônomos (robôs de grande porte) devem ser capazes de desviar de obstáculos, que eventualmente apareçam no caminho. Esta dissertação aborda o desenvolvimento de um sistema inteligente capaz de gerar e executar um planejamento de caminho para o estacionamento de veículos autônomos em ambientes semi-estruturados. O sistema é capaz de reconhecer vagas de estacionamento por meio de sensores instalados no veículo, gerar uma trajetória válida que o conduza até a vaga e enviar os comandos de esterçamento e aceleração que guiam o veículo pelo caminho gerado / Autonomous navigation is one of the fundamental problems in mobile robotics. This problem has been addressed for decades and still has great potential for scientific research. Most solutions and algorithms developed in this field is designed for robots that operate in structured environments. However, another issue of great interest to researchers in this area is autonomous navigation in outdoor environments. In partially structured environments autonomous vehicles (large robots) must be able to avoid obstacles that may arise along the way. This dissertation addresses the development of an intelligent system able to generate and run a path planning for parking of autonomous vehicles in semi-structured environments. The system is able to recognize parking lots using sensors installed in the vehicle, generate a valid path that leads up to the parking lot and send the steering commands and acceleration that to guide the vehicle to its goal point