BATISTA, I. J. L. Modelo de navegação para robôs móveis baseado em redes de Petri coloridas. 2008. 85 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Teleinformática) – Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2008. / Submitted by Marlene Sousa (mmarlene@ufc.br) on 2016-04-04T15:54:49Z No. of bitstreams: 1 2008_dis_ijlbatista.pdf: 982015 bytes, checksum: 9bde11dfac7d6eb3bf8e7e9e24909bf6 (MD5) / Approved for entry into archive by Marlene Sousa(mmarlene@ufc.br) on 2016-04-05T19:13:07Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2008_dis_ijlbatista.pdf: 982015 bytes, checksum: 9bde11dfac7d6eb3bf8e7e9e24909bf6 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-04-05T19:13:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2008_dis_ijlbatista.pdf: 982015 bytes, checksum: 9bde11dfac7d6eb3bf8e7e9e24909bf6 (MD5) Previous issue date: 2008-01-30 / Systems of autonomous navigation must be able to define a sequence of actions to be taken bymobile robots endowed with a set of limited sensors, while exposed to an unknown environment and having to serve simultaneously a set of objectives previously specified. The scientific interest in the study of systems of navigation in unknown environment which are subject of serving to several objectives is motivated basically by its evident potential in industrial applications and by the fact of demanding the implementation of complex solutions strategies. This research presents the modeling of a navigation system for mobile robots through coloured Petri nets. The model presented here can simulate several situations, such as: the representation of the world around the robot, interaction with the environment, trajectory planning, robot location, battery analysis, as well as how to serve as a basis for implementation in a real mobile robot and optimization of the system. / Sistemas de navegação autônomos devem ser capazes de definir uma seqüência de ações a serem tomadas por robôs móveis, dotados de um conjunto limitado de sensores, quando expostos a um ambiente externo suposto desconhecido e tendo que atender simultaneamente a um elenco de objetivos previamente especificados. O interesse científico no estudo de sistemas de navegação em ambientes desconhecidos e sujeitos ao atendimento de múltiplos objetivos é motivado basicamente pelo seu evidente potencial em aplicações industriais e pelo fato de demandarem a implementação de estratégias de soluções complexas. Este trabalho apresenta a modelagem de um sistema de navegação para robôs moveis por meio de Redes de Petri Coloridas. O modelo apresentado consegue simular várias situações, tais como a representação do mundo em volta do robô, interação com o ambiente, planejamento de trajetória, localização do robô e análise das baterias, bem como servir de base para implementação em um robô móvel real e otimização do sistema.

Made available in DSpace on 2016-08-29T15:33:17Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_5127_.pdf: 4819920 bytes, checksum: 08b84820654654b07e5c2c3862222d64 (MD5) Previous issue date: 2012-08-29 / As imagens projetadas dentro de nossos olhos mudam o tempo todo por conta do movimento dos olhos ou do nosso corpo como um todo. Contudo, percebemos o mundo retratado nas imagens capturadas pelos olhos como estável. Muito embora, as imagens projetadas nas retinas humanas sejam bidimensionais, o cérebro é capaz de sintetizar uma representação tridimensional estável a partir delas, com informações sobre cor, forma e profundidade a respeito dos objetos no ambiente ao nosso redor, viabilizando nossa navegação no mundo por meio do sentido da Visão. Neste trabalho, investigamos modelos matemático-computacionais de cognição visual (compreensão do mundo e das ideias por meio da Visão), aplicados ao problema de navegação de veículos autônomos. Nós empregamos modelos probabilísticos de navegação exploratória e de localização e mapeamento simultâneos (Simultaneous Localization And Mapping, ou SLAM), e desenvolvemos modelos dos movimentos oculares de busca visual e vergência baseados em Redes Neurais Sem Peso (Virtual Generalizing RAM, ou VG-RAM) para navegar um robô autônomo através de uma caminho definido por uma sequencia de pontos de interesse especificados na forma de simples fotos 2D do ambiente. Nossos resultados mostraram que é possível navegar um robô autônomo de um ponto de origem até um ponto de destino fornecendo apenas imagens não contiguas do caminho.

Veículos autônomos terrestres são um tipo de veículo motorizado guiado de forma autônoma por um sistema computacional, sem necessidade de intervenção humana. Esta pesquisa analisa a Tomada de Decisão autônoma necessária para este tipo de veículo, assim como os processos de navegação e as estruturas de dados que a suportam. Sobre esta análise propõe-se uma arquitetura de Tomada de Decisão para navegação autônoma baseada em dois ideias principais: a sistematização das fontes de dados com as quais o veículo deve interagir em sua navegação em uma hierarquia de prioridades de tratamento e o desenvolvimento de uma estrutura de dados chamada de Grade de Prioridades que permite definir para qual região do ambiente o veículo deve se locomover. Para suportar a arquitetura, formaliza-se um conjunto de processos recomendados de navegação robótica (percepção, posicionamento, planejamento e estratégia de movimento), organizados para suportar a integração com recursos de outras pesquisas do segmento da Robótica Móvel. Para validação da arquitetura, desenvolve-se um sistema de navegação robótica, integrada à uma plataforma robótica real, e realiza-se um conjunto de testes para simular o comportamento da arquitetura em situações de navegação específicas. / Autonomous ground vehicles are a type of motor vehicle autonomously guided by a computer system without human intervention. This research analyzes the autonomous decision making required for this type of vehicle as well as the processes of navigation and data structures that support it. On this analysis, is proposed an architecture of decision making for autonomous navigation based on two fundamental ideas: the systematization of data sources with which a vehicle must interact in their navigation in a hierarchy of priorities and the development of a special data structure called Grid Priorities that defines which region of the environment the vehicle must be moved. Supporting the architecture, a set of processes for robotic navigation (perception, positioning, planning and motion strategy) are proposed and organized to support integration with other research resources in the segment of Mobile Robotics. For validate the architecture, is developed a system of robotic navigation, integrated with a real robotic platform, and is performed a set of tests to simulate the behavior of the architecture in specific situations of navigation.

No que tange ao emprego militar, é recomendável que veículos aéreos não tripulados efetuem sua navegação de maneira autônoma e independente do GPS, pois os sinais deste podem ser bloqueados ou ser alvo de interferência. Dessa forma, uma boa alternativa é pautar a navegação desses veículos em visão computacional. Este trabalho vai ao encontro com as reais necessidades do projeto PITER, na busca de se segmentar imagens aéreas em porções urbanas e não urbanas, fazendo uso dos algoritmos não supervisionados Fuzzy C-Médias, Mistura de Gaussianas, Distância Euclidiana e K-Médias, além de ser utilizado o algoritmo de classificação por contexto após a classificação. Por fim, é mostrada qual combinação de algoritmos gera os melhores resultados.

Frotas de robôs autônomos capazes de navegar com pouca ou nenhuma necessidade de um operador humano são de grande interesse em aplicações de robótica móvel. Um ponto fundamental para criação de frotas de aeronaves robóticas consiste em como organizar dinamicamente sua formação espacial durante a navegação em ambientes na presença de obstáculos. Este trabalho tem como objetivo apresentar um método de formação de frotas de veículos autônomos não tripulados (VANTs) através da utilização de campos potenciais artificiais implementados em simulação. O agrupamento de VANTs através de modelos de campos potenciais artificiais permite um controle dinâmico do formato da frota e um comportamento reativo a presença de obstáculos no ambiente. É apresentada uma introdução sobre a teoria de campos potenciais, e suas diferentes formas artificiais para síntese de comportamento quando utilizado em agrupamentos de frotas e desvio de obstáculos. Frotas de VANTs são representadas por conjuntos de partículas e a trajetória do centro de formação é guiada ao longo de uma rota planejada. Para o planejamento de rota é utilizado o algoritmo A*, modificado com um custo adicional através de campos potenciais repulsivos, para melhor incorporar as características dos obstáculos presentes no ambiente. Um método existente de formação de frotas por campos potenciais é implementado e estendido para casos tridimensionais, e simulações são conduzidas para agrupamentos de diferentes tamanhos e formas, em ambientes 2D e 3D, utilizando-se bibliotecas de código aberto e simulador Morse. Para alterar a forma do agrupamento dinamicamente sugere-se, neste trabalho, a utilização de sensores virtuais, capazes de fornecer um parâmetro de controle de forma para o campo interno de formação.

Grande parte das técnicas de navegação utilizadas em Veículos Aéreos Não-Tripulados (VANTs) é baseada na integração de sistemas de navegação por satélites (GNSS - Global Navigation Satellite System) e sistemas de navegação inercial (INS - Inertial Navigation System). Entretanto, a utilização do GNSS oferece um grande desafio para a expansão da utilização de VANTs por estarem sujeitos à degradação intencional ou não dos sinais transmitidos pelos satélites. Assim, técnicas de navegação autônoma com mínima dependência do GNSS têm sido exploradas como um meio alternativo/colaborativo. Nesta dissertação, é utilizada uma técnica de navegação baseada em imagens para auxiliar a navegação de um VANT quando o GNSS não está disponível. Algoritmos como o SIFT (Scale Invariant Features Transform) são capazes de extrair características de imagens que, em combinação com técnicas de estimação e decomposição de homografias, permitem estimar variações de atitude e posição da aeronave de maneira independente. No entanto, essa decomposição pode resultar em duas soluções fisicamente possíveis para a homografia. Contudo, somente uma delas representa as características geométricas reais do objeto em vista. Verifica-se também que o conhecimento do vetor normal ao plano de visada é suficiente para determinar a solução correta. Assim, sob a hipótese de pequena mudança do vetor normal entre duas imagens em sequência, neste trabalho se investiga a determinação da solução correta para a decomposição da homografia, comparando-se os vetores normais estimados entre dois instantes de tempo. Com o intuito de avaliar o desempenho do sistema de navegação utilizando as variações de atitude e posição, obtidas via processamento de imagens, foram realizadas simulações utilizando um modelo de seis graus de liberdade de um VANT. Os resultados mostram baixos erros iniciais, porém devido ao procedimento de propagação de atitude e posição, há erros crescentes com o tempo, sugerindo que a navegação autônoma, isto é, sem auxílio GNSS não é viável por longos períodos, como esperado. Contudo, a existência de leitura eventual GNSS, que é uma hipótese realista, permite limitar esses erros. Para demonstrar o potencial da navegação por imagens e elevar a representatividade dos resultados, as simulações foram realizadas tomando fotografias reais como base para geração das sequências de imagens.

O emprego de veículos autônomos é uma prática comumente adotada para a melhoria da produtividade no setor agrícola. No entanto, o custo computacional é um fator limitante na implementação desses dispositivos autônomos. A alternativa apresentada neste trabalho consistiu no desenvolvimento de um dispositivo de hardware dedicado para a navegação de robôs móveis agrícolas, o qual indica áreas navegáveis e não navegáveis, além do ângulo de inclinação do veículo em relação à linha de plantio. O desenvolvimento do projeto foi baseado em um método de extração de características visuais locais por meio do processamento de imagens coloridas obtidas por uma câmera de vídeo. O circuito foi implementado por meio de uma ferramenta de desenvolvimento baseado em um FPGA de baixo custo. O circuito consiste nas etapas de classificação, processamento morfológico e extração das linhas de navegação. Na primeira etapa, os pixels são classificados a partir do modelo de cores HSL em classes que representam as áreas passíveis e não passíveis de navegação. Posteriormente, a etapa de processamento morfológico realiza as tarefas de filtragem, agrupamento e extração de bordas. O processamento morfológico é realizado por meio de um arranjo de unidades de processamento dedicadas. Cada unidade pode realizar uma operação básica de morfologia matemática. O elemento estruturante utilizado na operação, bem como a operação realizada pela unidade, é configurado por meio de parâmetros do projeto. O processo de extração das linhas de orientação é realizado por meio do método de regressão linear por mínimos quadrados. A arquitetura proposta no projeto permitiu o processamento em tempo real de imagens para a aplicação de navegação autônoma de robôs móveis em ambientes agrícolas. / The use of autonomous vehicles is a generally adopted practice to improve the productivity in the agriculture sector. However, the computer requirements are a limiting factor for implementation of these autonomous devices. The alternative shown in this paper is the design of a dedicated hardware for the autonomous agricultural robot navigation. The project development was based on a local visual feature extraction method by processing digital images obtained from a color video camera. The circuit was implemented through a development tool based on a low cost FPGA. The circuit consists of stages of classification, morphological processing and guidance line extraction. In the first stage, the pixels are classified through HSL color model into classes that represent suitable and unsuitable area for navigation. Then, the morphological processing stage performs filtering, grouping and edge detection tasks. The morphological processing is carried out by an arrangement of dedicated processing units. Each unit can perform a basic operation of mathematical morphology. The structuring element used in the operation and the operation performed by the unit are configured through project parameters. The guidance line extraction process is performed through the linear regression method by least square. The architecture proposed in the design allowed the real-time image processing in autonomous robot navigation applications in agricultural environments.

Este trabalho teve por objetivo o desenvolvimento de um sistema de controle de navegação para um veículo autônomo utilizando lógica difusa. Atribui-se o nome de SNAT (Sistema de navegação-autônoma para um triciclo). O sistema é responsável pela automatização do processo de navegação de um veículo de testes monitorado e controlado de uma base remota mediante enlace de telemetria de dados. O usuário do sistema, pela tela principal da aplicação indica os pontos a seguir, cada um destes é referenciado pela sua latitude e longitude no mapa. Uma vez iniciada a navegação, o sistema de controle recebe periodicamente pacotes de dados da posição e direção do veículo; estes dados são processados pelo controlador difuso que gera os comandos para atuação sobre o veículo. O controlador difuso traduz as expressões qualitativas, comuns na comunicação humana em valores numéricos que representam a direção e a velocidade para manter ou corrigir a navegação do veículo de testes pelo rumo desejado. Nesta dissertação são apresentados diversos aspectos do desenvolvimento do controlador de navegação difusa, os mecanismos de comunicação e acionamento do veículo de uma base remota e os testes realizados que mostram os resultados do SNAT controlando automaticamente a navegação do veículo de testes. / This work had as a goal the development of a fuzzy logic based navigation control system for an autonomous vehicle. The developed control system was named SNAT (from the equivalent in portuguese of autonomous navigation system for a tricycle). The system controls and monitors the navigation of the vehicle from a remote base station using a telemetry data link. The user indicates, using a developed application, the navigation waypoints, referencing them by their latitude and longitude coordinates in a map. When the navigation starts, the system receives periodically data packets indicating the position and direction of the vehicle, these data are processed by the fuzzy control which returns commands to actuate over the vehicle. The fuzzy control translates qualitative expressions, common in human communication, into numerical values that represent the speed and the direction to keep the vehicle as near as possible to the desired navigation route. Many development aspects of the fuzzy controller and of the communication and actuation over the vehicle from the remote base are presented. Also are presented some results of the control system over navigation of the vehicle, which demonstrate that the system operates in a quite satisfactory manner.

Este trabalho teve por objetivo o desenvolvimento de um sistema de controle de navegação para um veículo autônomo utilizando lógica difusa. Atribui-se o nome de SNAT (Sistema de navegação-autônoma para um triciclo). O sistema é responsável pela automatização do processo de navegação de um veículo de testes monitorado e controlado de uma base remota mediante enlace de telemetria de dados. O usuário do sistema, pela tela principal da aplicação indica os pontos a seguir, cada um destes é referenciado pela sua latitude e longitude no mapa. Uma vez iniciada a navegação, o sistema de controle recebe periodicamente pacotes de dados da posição e direção do veículo; estes dados são processados pelo controlador difuso que gera os comandos para atuação sobre o veículo. O controlador difuso traduz as expressões qualitativas, comuns na comunicação humana em valores numéricos que representam a direção e a velocidade para manter ou corrigir a navegação do veículo de testes pelo rumo desejado. Nesta dissertação são apresentados diversos aspectos do desenvolvimento do controlador de navegação difusa, os mecanismos de comunicação e acionamento do veículo de uma base remota e os testes realizados que mostram os resultados do SNAT controlando automaticamente a navegação do veículo de testes. / This work had as a goal the development of a fuzzy logic based navigation control system for an autonomous vehicle. The developed control system was named SNAT (from the equivalent in portuguese of autonomous navigation system for a tricycle). The system controls and monitors the navigation of the vehicle from a remote base station using a telemetry data link. The user indicates, using a developed application, the navigation waypoints, referencing them by their latitude and longitude coordinates in a map. When the navigation starts, the system receives periodically data packets indicating the position and direction of the vehicle, these data are processed by the fuzzy control which returns commands to actuate over the vehicle. The fuzzy control translates qualitative expressions, common in human communication, into numerical values that represent the speed and the direction to keep the vehicle as near as possible to the desired navigation route. Many development aspects of the fuzzy controller and of the communication and actuation over the vehicle from the remote base are presented. Also are presented some results of the control system over navigation of the vehicle, which demonstrate that the system operates in a quite satisfactory manner.

O emprego de veículos autônomos é uma prática comumente adotada para a melhoria da produtividade no setor agrícola. No entanto, o custo computacional é um fator limitante na implementação desses dispositivos autônomos. A alternativa apresentada neste trabalho consistiu no desenvolvimento de um dispositivo de hardware dedicado para a navegação de robôs móveis agrícolas, o qual indica áreas navegáveis e não navegáveis, além do ângulo de inclinação do veículo em relação à linha de plantio. O desenvolvimento do projeto foi baseado em um método de extração de características visuais locais por meio do processamento de imagens coloridas obtidas por uma câmera de vídeo. O circuito foi implementado por meio de uma ferramenta de desenvolvimento baseado em um FPGA de baixo custo. O circuito consiste nas etapas de classificação, processamento morfológico e extração das linhas de navegação. Na primeira etapa, os pixels são classificados a partir do modelo de cores HSL em classes que representam as áreas passíveis e não passíveis de navegação. Posteriormente, a etapa de processamento morfológico realiza as tarefas de filtragem, agrupamento e extração de bordas. O processamento morfológico é realizado por meio de um arranjo de unidades de processamento dedicadas. Cada unidade pode realizar uma operação básica de morfologia matemática. O elemento estruturante utilizado na operação, bem como a operação realizada pela unidade, é configurado por meio de parâmetros do projeto. O processo de extração das linhas de orientação é realizado por meio do método de regressão linear por mínimos quadrados. A arquitetura proposta no projeto permitiu o processamento em tempo real de imagens para a aplicação de navegação autônoma de robôs móveis em ambientes agrícolas. / The use of autonomous vehicles is a generally adopted practice to improve the productivity in the agriculture sector. However, the computer requirements are a limiting factor for implementation of these autonomous devices. The alternative shown in this paper is the design of a dedicated hardware for the autonomous agricultural robot navigation. The project development was based on a local visual feature extraction method by processing digital images obtained from a color video camera. The circuit was implemented through a development tool based on a low cost FPGA. The circuit consists of stages of classification, morphological processing and guidance line extraction. In the first stage, the pixels are classified through HSL color model into classes that represent suitable and unsuitable area for navigation. Then, the morphological processing stage performs filtering, grouping and edge detection tasks. The morphological processing is carried out by an arrangement of dedicated processing units. Each unit can perform a basic operation of mathematical morphology. The structuring element used in the operation and the operation performed by the unit are configured through project parameters. The guidance line extraction process is performed through the linear regression method by least square. The architecture proposed in the design allowed the real-time image processing in autonomous robot navigation applications in agricultural environments.