Made available in DSpace on 2016-12-12T20:22:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Eduardo B Viecilli.pdf: 12003318 bytes, checksum: 049902e80d65ca85726715d69e30469a (MD5) Previous issue date: 2014-03-17 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Mobile robots should be able to seek (explore the environment and recognize the objects) autonomously and efficiently. This work developed a mobile robot capable of performing the search for a 3D object in an unknown environment, using only one depth camera (RGB + Depth) as sensor and executing a strategy of active vision. The Microsoft Kinect was adopted as sensor. Also a mobile robot (XKBO) was build using the Robot Operating System (ROS), and with its architecture adapted from the norm STANAG 4586. A new active exploration strategy was developed in which considers the effort of the robot to move to the frontier regions (occult areas), and the presence of traces of the object. The metrics used demonstrated that the use of depth cameras for visual search tasks have a potential for deployment because associates visual and depth information, allowing the robot to better understand the environment and the target object of the search. / Robôs móveis devem ter a capacidade de buscar (explorar o ambiente e reconhecer objetos) de forma autônoma e eficiente. Este trabalho desenvolveu um robô móvel capaz de executar a busca a um objeto (3D) em ambiente desconhecido, utilizando somente uma câmera de profundidade (RGB + distancia) como sensor e executando uma estratégia de visão ativa. A Microsoft Kinect foi a câmera adotada. Também construiu-se um robô móvel (XKBO) que utiliza o Sistema Operacional Robótico (ROS), e com a arquitetura adaptada da norma STANAG 4586. Foi possível usar algoritmos existentes para reconhecer objetos 3D usando o Kinect graças as ferramentas presentes no ROS. E o uso do Kinect facilitou a geração de mapas do ambiente. Desenvolveu-se uma nova estratégia de exploração ativa que considera o esforço de movimentação para as regiões de fronteiras (áreas ocultas), e a existência de indícios da presença do objeto. As métricas utilizadas demonstram que o uso de câmeras de profundidade para tarefas de busca tem potencial para evolução por associar informação visuais com as de profundidade, permitindo que o robô possa entender o ambiente e o objeto alvo da busca. Palavras-chave: Robô Móvel. Exploração. Busca Visual. Câmera RGB-D.