Made available in DSpace on 2016-08-29T15:32:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_2359_DissertacaoMestradoFlavioGarciaPereira.pdf: 1300795 bytes, checksum: f41976d75589785e2b4d760e330828a9 (MD5) Previous issue date: 2006-06-23 / Este trabalho trata da navegação de robôs móveis em ambientes semi-estruturados. Para isso, foram desenvolvidos controladores baseados na abordagem reativa. Os controladores implementados permitem que o robô navegue de forma segura entre dois pontos e por corredores, evitando os obstáculos que surgirem no seu caminho. São apresentados dois métodos de desvio de obstáculos, um tangencial e outro não tangencial. As informações sobre o ambiente de trabalho do robô são proporcionadas por um sensor de varredura laser instalado a bordo do robô móvel utilizado, o PIONEER 2-DX, da ActivMedia. Os controladores desenvolvidos são validados através de simulações e experimentos reais, sempre utilizando o robô móvel equipado com o sensor laser de varredura. Boa parte dos controladores aqui apresentados já foram apresentados em outros trabalhos, porém utilizando outros sensores para propiciar ao sistema de controle as informações sobre o ambiente. Neste sentido, a contribuição deste trabalho é explorar as vantagens de sua utilização com o sensor laser de varredura.

Made available in DSpace on 2016-08-29T15:32:32Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_2769_DissertacaoMestradoTiagoReinanBarretodeOliveira.pdf: 8604532 bytes, checksum: 334bf8ba01a272cc2ed53c03a6ceb466 (MD5) Previous issue date: 2010-08-31 / Este trabalho apresenta desenvolvimentos numa plataforma experimental para ensaios de manobras com veículos ou robôs móveis multi-articulados, também foi desenvolvido um algoritmo fuzzy de controle de configuração e feita a sua análise de desempenho relativamente a outros algoritmos da literatura. A plataforma desenvolvida é compreendida por um veículo multi-articulado em escala, composto por um elemento trator e dois elementos passivos ou trailers. Foram confeccionados e embarcados alguns circuitos eletrônicos responsáveis pelo acionamento, sensoriamento e comunicação sem fio do veículo com o computador remoto, onde os algoritmos de controle são processados. Foram descritas as principais soluções encontradas para os problemas enfrentados durante o desenvolvimento da plataforma, sobretudo os de ordem mecânica e eletrônica. O problema de navegação e manobras para trás em veículos multi-articulados é bastante complexo e, portanto, de difícil solução. Uma parte desse problema é o controle de configuração, que possui como objetivo o alcance e manutenção de determinados ângulos pelas articulações do veículo sem que ocorra a situação de engavetamento ou jackknife. Assim, como contribuição de controle, foi proposto um controlador de configuração, nomeado CGPR, que se baseia na teoria fuzzy e utiliza, de forma original, o conceito de ângulo de giro para melhorar o seu desempenho. Foram abordados aspectos relativos à dinâmica e limitações dos movimentos para trás como ângulo crítico, atrasos de resposta e configuração crítica. Por fim, uma versão do CGPR com compensadores de malha fechada PID foi implementada e testada na plataforma experimental desenvolvida, onde teve seus resultados comparados aos obtidos por outro controlador.

Made available in DSpace on 2018-08-02T00:00:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_3866_DissertacaoMestradoDouglasAlmonfrey.pdf: 10903542 bytes, checksum: dd9d57bcb5fae71270adf607f139e977 (MD5) Previous issue date: 2011-07-21 / A cor capturada por uma câmera é função da iluminação da cena, das características reflexivas das superfícies presentes na cena, dos fotossensores presentes nos sistemas de visão e, principalmente, do processamento realizado no cérebro. Devido a este processamento realizado pelo cérebro, os seres humanos apresentam o chamado fenômeno da constância de cor: a cor de uma superfície é percebida como sendo a mesma, independentemente das condições de iluminação do ambiente. No entanto, a variação da iluminação implica na modificação do valor registrado para a cor da superfície capturada por um sistema de visão artificial. Na literatura, a obtenção de descritores da superfície que sejam independentes da iluminação é conhecido como problema de constância de cor. Uma solução para este problema é a obtenção das características reflexivas das superfícies separadas da informação de iluminação da cena. Uma outra abordagem para a solução desse problema é a obtenção das cores das superfícies sempre submetidas a uma mesma iluminação padrão, garantindo assim a constância das cores. Independentemente de qual abordagem seja escolhida, o problema de constância de cor é de difícil solução e a maioria das soluções existentes é aplicada somente em imagens sintetizadas por computador, enquanto outras apresentam desempenho limitado quando aplicadas em imagens reais de ambientes com iluminação variável e não controlada. Devido à ausência do fenômeno da constância de cor nos sistemas de visão artificial, muitos sistemas automáticos evitam a utilização da informação de cor das imagens obtidas por meio desses sistemas. Além disso, a solução do problema de constância de cor é também objeto de interesse da indústria e comércio de fotografias. Neste contexto, este trabalho aborda a solução do problema de constância de cor por meio de um algoritmo baseado no método de correção de cor desenvolvido em (KONZEN; SCHNEEBELI, 2007a). Este algoritmo converte as cores de uma cena capturada sob iluminação desconhecida, de forma que a cena aparente estar sempre sob a influência de uma iluminação padrão. Se a iluminação da cena é relativamente sempre a mesma, as cores da imagem da cena são aproximadamente constantes. Essa conversão entre iluminações é realizada por meio do conhecimento das cores de alguns pontos da cena sob influencia da iluminação padrão. Finalmente, o desempenho deste algoritmo de constância de cor é analisado aplicando-o a uma sequência de imagens de cenas sujeitas a variações abruptas de iluminação. Para auxiliar na análise, um algoritmo de tracking é utilizado para demonstrar a importância do algoritmo de constância de cor nas imagens dessas cenas. Além disso, um controlador servovisual, empregado juntamente com o algoritmo de constância de cor, é utilizado para guiar um robô móvel na navegação por um ambiente externo sujeito à iluminação variável do sol. O algoritmo de constância de cor é aplicado também em imagens de um ambiente externo que apresenta variação de iluminação e uma discussão sobre a utilização desse algoritmo em tarefas de reconhecimento de lugares, assunto fundamental na localização de robôs, é realizada.

Made available in DSpace on 2016-08-29T15:32:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_2735_DissertacaoMestradoMarianaRampinelliFernandes.pdf: 3343375 bytes, checksum: 03d9e17336544a215a07a9bfb820cfe7 (MD5) Previous issue date: 2008-08-25 / Este trabalho aborda o uso da visão computacional como realimentação do controlador fuzzy por propagação de inferências. O estudo é parte do desenvolvimento de um sistema supervisório para a navegação e/ou controle de manobras de robôs móveis ou veículos multi-articulados. Os robôs em questão têm em sua cadeia mecânica o primeiro elemento como trator, com atuação/controle de ângulo de direção nas rodas dianteiras e de velocidade, nas rodas traseiras. Os outros elementos da cadeia são semi-reboques passivos. Tais veículos podem ser utilizados para o transporte de cargas, por exemplo. O problema de controle desses robôs é particularmente complexo nos movimentos à ré, onde o sistema é não holonômico, comportando-se como um pêndulo invertido múltiplo, não linear, instável e de difícil modelagem. A visão computacional foi escolhida para a realimentação do controlador fuzzy devido à quantidade de informações a respeito do ambiente de trabalho e do próprio veículo que as imagens capturadas de uma única câmera são capazes de fornecer. Para a extração das características do robô, a segmentação por cor foi a estratégia escolhida. Os experimentos realizados utilizaram um protótipo de veículo multi-articulado dotado de um sistema de controle e sensoreamento embarcado com comunicação RF, que possibilita a troca de informações com um computador remoto. A câmera, base do sistema de visão, estava situada no topo da área de testes e interligada ao computador remoto. A partir dos resultados dos experimentos, foi possível verificar que o controlador com realimentação visual é capaz de seguir referências. Também foi verificado que o sistema de controle funcionou satisfatoriamente com a realimentação visual para o alinhamento do veículo com qualquer configuração inicial, no centro ou na borda do campo de visão da câmera.

Made available in DSpace on 2016-08-29T15:32:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_2732_TeseDoutoradoJoseGeraldodasNevesOrlandi.pdf: 8320830 bytes, checksum: ad078d97b1d65ad078a4b1758473a3eb (MD5) Previous issue date: 2008-08-22 / Este trabalho apresenta, implementa e testa um sistema de visão a laser, para construção de mapas de superfície de navegação e localização de obstáculos para robôs quadrúpedes. À medida que o robô navega em uma trajetória pré-definida, o sistema mapeia a superfície, identifica os obstáculos e toma decisões para se desviar ou transpô-los, dependendo de suas dimensões, definindo assim as ações de navegação do robô até o seu ponto de destino da trajetória. O sistema de visão usa uma câmera CCD e um sistema laser microcontrolado, que gera linhas de laser para varrer a superfície à frente do robô. As imagens adquiridas são então processadas por alguns algoritmos, de modo que os perfis do laser incidindo sobre os obstáculos são usados para gerar imagens de profundidade, que representam mapas 2½D da superfície. O sistema desenvolvido integra sucessivas imagens de profundidade para extrair dados relevantes dos obstáculos, e, juntamente com os dados de odometria e cinemática do robô, faz o mapeamento da superfície. Uma estratégia de controle baseada na navegação reativa, que usa uma árvore de decisão binária, foi implementada, para permitir ao robô navegar em superfícies com obstáculos de forma segura e eficiente. Os resultados experimentais mostraram que o sistema é eficiente. O robô Guará, que foi utilizado nos testes, navegou em ambiente com obstáculos desconhecidos, desviando-se ou transpondo-os, até atingir o ponto de destino da trajetória.

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.

Made available in DSpace on 2016-12-23T14:33:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao - Vitor Barbirato Azevedo-V8.pdf: 2614205 bytes, checksum: 2cd8e9de813b7e5bd2a43d09df2b2d48 (MD5) Previous issue date: 2012-12-10 / This work presents a computer vision system for real-time mapping of the traversable region ahead of an autonomous vehicle that relies mostly on a stereo camera. For each new image pair captured by the stereo camera, the system first determines the camera position with re-spect to the ground plane using stereo vision algorithms and probabilistic methods, and then projects the camera raw image to the world coordinate system using inverse perspective map-ping. After that, the system classifies the pixels of the inverse perspective map as traversable or not traversable, generating an instantaneous occupancy map. Next, the instantaneous occu-pancy map is integrated to a probabilistic occupancy map, using the Bayes filter to estimate the occupancy probability of each map location. Finally, the probabilistic occupancy map is used to localize the lateral limits of the traversable region. The performance of the system for mapping the traversable region was evaluated in compari-son to manually classified images. The experimental results show that the system is able to correctly map up to 92.22 % of the traversable locations between 20 and 35 m ahead of an autonomous vehicle with a False Acceptance Rate not superior to 3.57 % when mapping par-allelepiped pavements / Neste trabalho é apresentado um sistema para mapeamento da região trafegável em tempo real que se baseia principalmente em uma câmera estéreo. Para cada novo par de imagens recebido da câmera estéreo, o sistema primeiro determina a posição da câmera com respeito ao plano da região trafegável usando algoritmos de visão estéreo e métodos probabilísticos, e então projeta a imagem de referência para o sistema de coordenadas do mundo através de mapea-mento inverso de perspectiva. Depois disso, o sistema classifica os pixels da imagem projeta-da como trafegáveis ou não trafegáveis, gerando um mapa de ocupação instantâneo. Em se-guida, o mapa de ocupação instantâneo é integrado em um mapa de ocupação probabilístico usando o filtro de Bayes, que estima a probabilidade de ocupação de cada localização do ma-pa. Finalmente, o mapa de ocupação probabilístico é utilizado para localizar os limites laterais da região trafegável. O desempenho do sistema para mapeamento da região trafegável foi avaliado em comparação com imagens classificadas manualmente. Os resultados experimentais mostram que o sistema é capaz de identificar corretamente até 92,22% das localizações trafegáveis entre 20 e 35 m à frente do veículo com uma Taxa de Falsa Aceitação não superior a 3,57% no mapeamento do pavimento de paralelepípedos

Orientador: João Maurício Rosário / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica / Made available in DSpace on 2018-08-16T12:12:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Mainardi_AugustoSeganfredo_M.pdf: 4938710 bytes, checksum: c6b32726ef03c92f5c518f1eaabdf37c (MD5) Previous issue date: 2010 / Resumo: Neste trabalho é proposto um sistema de navegação autônomo para dispositivos robóticos móveis capaz de operar e se adaptar a diferentes ambientes e condições, contribuindo para o desenvolvimento de uma navegação robusta e confiável. O sistema é baseado na arquitetura híbrida AuRA, assim, foi separado em quatro componentes: percepção do ambiente, localização e mapeamento, planejamento de movimento e execução da trajetória. A percepção do ambiente é o componente responsável em converter as leituras dos sensores em informações sobre o ambiente. Considerando os sensores usadas da plataforma robótica móvel ASURO, este componente baseia-se na informações obtidas através da odometria e dos sensores seguidores de linha, informando ao sistema a distância percorrida e a posição do robô em relação a pista a ser seguida. O mapeamento do sistema baseou-se em mapas topológicos devido ao baixo custo computacional necessário e à semelhança com a maneira humana de localizar-se, utilizando a odometria como sistema de localização do robô e sensores seguidores de linha para determinação de seu posicionamento. O planejamento de movimentos foi dividido em duas fases. No planejamento de caminho utilizou-se o algoritmo de Dijkstra para determinar por quais nós ele deve passar para atingir seu objetivo; e para o planejamento de trajetória utilizou-se uma abordagem baseada no caminho de Dubins. A execução da trajetória baseou-se no método de Motor-Schemas, onde as respostas dos atuadores são determinadas pela soma vetorial dos vetores resultantes de cada comportamento. Foram estudadas duas formas de comportamento: o de seguir o objetivo que utiliza o planejamento de movimento para determinar as velocidades dos atuadores; e o de seguir uma linha, que utiliza a percepção do ambiente para determinar as velocidades dos atuadores. As implementações experimentais foram realizadas a partir do ambiente de simulação DD&GP desenvolvido para o ambiente MATLABSimulink®, que permitiu a avaliação do sistema a partir de duas aplicações (transporte e inspeção) efetuada em três ambientes diferentes (fábrica, escritório e sistema de tubulação). Além disso, utilizou-se a plataforma robótica móvel ASURO para verificar a percepção do ambiente e validar os resultados encontrados nas simulações. Os resultados obtidos nas implementações experimentais foram satisfatórios e mostram que o sistema apresentado é promissor / Abstract: In this work is proposed an autonomous navigation system for mobile robotic devices able to operate and adapt to different environments and conditions, contributing to the development of a robust and reliable navigation system. The system is based on hybrid architecture AuRA, thus, it was separated into four components: Perceptions of the environment, Localization and Mapping, Motion planning and Trajectory execution. The perception of the environment is the component responsible for converting the readings in sensors in environmental information. Considering the sensors used in mobile robotics platform ASURO, this component is based on information obtained from odometry and line following sensors, informing the system the distance traveled and the robot's position in relation to the track to be followed. The mapping of the system is based on topological maps due low computational cost required and its resemblance to the human way of locating themselves and the use of little computer memory, using the odometry as robot's localization system and line following sensors to determine their placement. The Motion planning was divided into two phases. In path planning was used Dijkstra's algorithm to determine for which node the robot must pass to achieve your goal; and for trajectory planning was used an approach based on Dubins path. The trajectory execution is based on the method of motor-schemas, where the responses of the actuators are determined by the vector sum of the resulting vectors from each behavior. Were studied two forms of behaviors: follow the goal, which uses the motion planning to determine the velocity of actuators; and follow a line, which uses the perception of the environment to determine the velocity of actuators. The experimental implementations were realized from the simulation environment DD&GP developed for the MATLAB-Simulink ®, which allowed the evaluation of the system after two applications (transport and inspection) performed in three different environments (factory, office and piping system). In addition, was used the platform for mobile robotics ASURO to verify the perception of the environment and validate the results found in the simulations. The results obtained in experimental implementations were satisfactory and showed that the system presented is promising / Mestrado / Mecanica dos Sólidos e Projeto Mecanico / Mestre em Engenharia Mecânica

Orientador: Paulo Roberto Gardel Kurka / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica / Made available in DSpace on 2018-08-17T01:31:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Rafikova_Elvira_D.pdf: 4596616 bytes, checksum: 0cd6c928bfae826c2cea718bdb3843e5 (MD5) Previous issue date: 2010 / Resumo: O enfoque principal desse trabalho é o controle de trajetória e navegação no ambiente através da visão estereoscópica de um robô móvel de duas rodas de acionamento diferencial. Para o controle de posicionamento, são utilizadas: uma estratégia de controle ótima linear e uma estratégia subótima, não linear, em tempo contínuo, chamada de SDRE (State Dependent Riccati Equation), e por fim, uma estratégia de controle SDRE em tempo discreto. Todas essas estratégias são baseadas em funções de Lyapunov e aplicadas ao problema de regulação do robô a uma referência. Para a navegação do robô no ambiente é considerado um modelo navegação por odometria e um mecanismo de visão estereoscópica. A estimação do estado é realizada através do filtro de Kalman clássico. São apresentadas duas estratégias para a navegação do robô no ambiente. Uma delas, totalmente discreta com a utilização do métodos de controle SDRE discreto, observação de estado discreta através das câmeras e estimação de estado através do filtro de Kalman discreto. Outra, com a abordagem de horizonte recuável, utilizando controle SDRE contínuo e, observação e estimação de estado discretas. A eficácia dos métodos de controle e das estratégias de navegação do robô é verificada através de simulações computacionais, nas quais a estratégia de navegação com horizonte recuável se mostra eficaz para a navegação precisa no ambiente / Abstract: The main approach of this thesis is the trajectory control and navigation of a differential steering mobile robot in the environment. For the position control problem are used? A continuous-time, linear feedback control; a suboptimal, nonlinear, continuous-time feedback called SDRE (StateDependent Riccati Equation) control and a discrete - time SDRE control method. All of these methods are Lyapunov functions based and appplied to the reference tracking problem oh the nonholonomic robot. For the purpose of the environmental navigation a model of odometry-stereo vision state observation system is considered. Meanwhile, the state estimation is given by classic Kalman filter. Futhermore, two different navigation strategies are presented. The discret-time one, using both discret SDRE control method and state estimation. Another one, is a receding horizon strategy, using continuous-time SDRE controler and sicret-time state estimation. The control method and navigation strategies eficaccy is verified through numerical simulations. Both navigation stategies demostrate good results, although the receding horizon one provides more precise navigation / Doutorado / Mecanica dos Sólidos e Projeto Mecanico / Doutor em Engenharia Mecânica

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