O mapeamento de ambientes é um dos maiores desafios para pesquisadores na área de navegação autônoma. As técnicas existentes estão divididas em dois importantes paradigmas, o mapeamento métrico e o topológico. Diversos métodos de mapeamento que combinam as vantagens de cada um desses paradigmas têm sido propostos. Este projeto consiste na adaptação e extensão de um sistema integrado para navegação autônoma de robôs móveis através do aperfeiçoamento da interface e também da incorporação de uma técnica de mapeamento topológico. Para isso, a técnica conhecida como Grade de Ocupação, utilizada em geral para mapeamento métrico é combinada com um método de esqueletização de imagens para a realização do mapeamento topológico. Além disso, transformações morfológicas de erosão e abertura, adequadas a ambientes reais, foram utilizadas, visando reduzir a influência de ruídos na abordagem proposta, uma vez que devido a ruídos inerentes as leituras sensoriais obtidas pelo robô, o mapa topológico gerado apresenta diversas linhas topológicas desnecessárias, dificultando consequentemente a tarefa de navegação autônoma. Vários experimentos foram executados para verificar a eficiência da combinação de técnicas proposta, tanto em nível de simulação quanto em um robô real. Os resultados obtidos demonstraram que a técnica de esqueletização de imagens combinada ao mapeamento métrico do ambiente é uma forma simples e viável de se obter as linhas topológicas do espaço livre do ambiente. A aplicação das transformações morfológicas demonstrou ser eficiente para a criação de mapas topológicos livres de ruído, uma vez que elimina grande parte das linhas topológicas geradas em conseqüência dos ruídos dos sensores do robô / Environment mapping has been a great challenge for many researchers in the autonomous navigation area. There are two important paradigms for mapping, metric and topological mapping. Several mapping methods that combine the advantages of each paradigm have been proposed. This project consists to the adaptation and extension of a mobile robots autonomous navigation integrated system by improving the interface and incorporation of a topological mapping technique. For this, the technique known as Occupation Grid for metric mapping is combined with an image skeletonization method used for topological mapping. This work also aims to propose a set of morphology transformations to generation of topological maps suitable for real environments, seeking to reduce influence of noise in performed mapping. The topological map generated through this combination presents several unnecessary topological lines, due noise inherent to the own robot ability of capturing sensor signals, hindering consequently the task of autonomous navigation. Several experiments have been performed to verify the efficiency of the proposed approach. The results obtained demonstrate that image skeletonization technique combined with the metric mapping is a simple and feasible method for obtaining the topological lines corresponding to free space of the environment. The application of the morphology transformations demonstrated to be a useful method to the creation of topological maps considerably less noise, since it eliminates most of the topological lines generated in consequence of noise in the sensors

O problema de navegação de robôs móveis tem sido estudado ao longo de vários anos, com o objetivo de se construir um robô com elevado grau de autonomia. O aumento da autonomia de um robô móvel está relacionado com a capacidade de aquisição de informações e com a automatização de tarefas, tal como a construção de mapas de ambiente. Sistemas de visão são amplamente utilizados em tarefas de robôs autônomos devido a grande quantidade de informação contida em uma imagem. Além disso, sensores omnidirecionais catadióptricos permitem ainda a obtenção de informação visual em uma imagem de 360º, dispensando o movimento da câmera em direções de interesse para a tarefa do robô. Mapas de ambiente podem ser construídos para a implementação de estratégias de navegações mais autônomas. Nesse trabalho desenvolveu-se uma metodologia para a construção de mapas para navegação, os quais são a representação da geometria do ambiente. Contém a informação adquirida por um sensor catadióptrico omnidirecional estéreo, construído por uma câmera e um espelho hiperbólico. Para a construção de mapas, os processos de alinhamento, correspondência e integração, são efetuados utilizando-se métricas de diferença angular e de distância entre os pontos. A partir da fusão dos mapas locais cria-se um mapa global do ambiente. O processo aqui desenvolvido para a construção do mapa global permite a adequação de algoritmos de planejamento de trajetória, estimativa de espaço livre e auto-localização, de maneira a obter uma navegação autônoma. / The problem of mobile robot navigation has been studied for many years, aiming at build a robot with an high degree of autonomy. The increase in autonomy of a mobile robot is related to its capacity of acquisition of information and the “automation" of tasks, such as the environment map building. In this aspect vision has been widely used due to the great amount of information in an image. Besides that catadioptric omnidirectional sensors allow to get visual information in a 360o image, discharging the need of camera movement in directions of interest for the robot task. Environment maps may be built for an implementation of strategies of more autonomous navigations. In this work a methodology is developed for building maps for robot navigations, which are the representation of the environment geometry. The map contains the information received by a stereo omnidirectional catadioptric sensor built by a camera and a hyperbolic mirror. For the map building, the processes of alignment, registration and integration are performed using metric of angular difference and distance between the points. From the fusion of local maps a global map of the environment is created. The method developed in this work for global map building allows to be coupled with algorithms of path planning, self-location and free space estimation, so that autonomous robot navigation can be obtained.

A maior parte dos mapas empregados em tarefas de navegação por robôs móveis representam apenas informações espaciais do ambiente. Outros tipos de informações, que poderiam ser obtidos dos sensores do robô e incorporados à representação, são desprezados. Hoje em dia é comum um robô móvel conter sensores de distância e um sistema de visão, o que permitiria a princípio usá-lo na realização de tarefas complexas e gerais de maneira autônoma, dada uma representação adequada e um meio de extrair diretamente dos sensores o conhecimento necessário. Uma representação possível nesse contexto consiste no acréscimo de informação semântica aos mapas métricos, como por exemplo a segmentação do ambiente seguida da rotulação de cada uma de suas partes. O presente trabalho propõe uma maneira de estruturar a informação espacial criando um mapa semântico do ambiente que representa, além de obstáculos, um vínculo entre estes e as imagens segmentadas correspondentes obtidas por um sistema de visão omnidirecional. A representação é implementada por uma descrição relacional do domínio, que quando instanciada gera um campo aleatório condicionado, onde são realizadas as inferências. Modelos que combinam probabilidade e lógica de primeira ordem são mais expressivos e adequados para estruturar informações espaciais em semânticas. / Most maps used in navigational tasks by mobile robots represent only environmental spatial information. Other kinds of information, that might be obtained from the sensors of the robot and incorporated in the representation, are negleted. Nowadays it is common for mobile robots to have distance sensors and a vision system, which could in principle be used to accomplish complex and general tasks in an autonomously manner, given an adequate representation and a way to extract directly from the sensors the necessary knowledge. A possible representation in this context consists of the addition of semantic information to metric maps, as for example the environment segmentation followed by an attribution of labels to them. This work proposes a way to structure the spatial information in order to create a semantic map representing, beyond obstacles, an anchoring between them and the correspondent segmented images obtained by an omnidirectional vision system. The representation is implemented by a domains relational description that, when instantiated, produces a conditional random field, which supports the inferences. Models that combine probability and firstorder logic are more expressive and adequate to structure spatial in semantic information.

Nos últimos anos, a área de robôs aéreos vêm se tornando cada vez mais importantes no dia-a-dia, em diversos usos, em que se pode destacar: segurança pública e particular, agricultura de precisão, registro fotográfico de eventos, serviços de entregas e apoio a diversas outras áreas, como monitoramento ambiental.Para que tais robôs aéreos possam cumprir suas mais variadas tarefas, faz-se necessária uma etapa de planejamento de movimento, que consiste em encontrar um caminho factível entre a postura atual e uma postura final (também chamada de postura alvo ou meta) do robô aéreo. Neste trabalho, a tarefa de planejamento de movimento é abordada para o caso tridimensional em ambientes dinâmicos, nos quais não se assume que todos os obstáculos permanecerão fixos ao longo do trajeto. Derivado da Teoria de Campos Potenciais Harmônicos, os Campos Potenciais Modificados (CPM) permitem a distorção do campo potencial favorecendo uma direção específica de chegada a postura meta. Tais CPM resultam em um planejador de movimentos para ambientes dinâmicos e multidimensionais, em especial, o caso tridimensional. / In recent years, aerial robots have become increasingly important in day-to-day situations, in several uses, in which we can highlight: public and private security, precision agriculture, photographic record of events, delivery and support to several other areas, such as environmental monitoring. In order for aerial robots perform their broad range of tasks, a motion planning step is necessary. Motion planning consists in finding a feasible path between the current posture and a final posture (also called target posture or goal) of a robot. In this work, the task of motion planning is approached in three-dimensional and dynamic environments, in which it is not assumed that all the obstacles will remain fixed along the trajectory. Derived from Harmonic Potential Field Theory, Modified Potential Fields (MPF) allows a controlled distortion of the potential field, as an example, towards a specific direction of arrival to the target posture. Such MPF results in a motion planner for dynamic and multidimensional environments, especially the three-dimensional case.

Com a necessidade de substituir o trabalho humano em áreas de risco, ambientes impróprios ou inalcançáveis, diversos centros de pesquisas e universidades têm desenvolvido aplicações e estratégias de controle para robôs móveis. Porém, o alto custo na aquisição de um ou mais protótipos para estudos e desenvolvimento de novas tecnologias pode se tornar um fator limitante para o incremento dessas pesquisas. Como parte de uma solução para contornar esta eventual limitação em robótica móvel, uma arquitetura de baixo custo, modular e expansível é apresentada neste trabalho. São apresentadas também as metodologias de desenvolvimento dos módulos, os algoritmos de controle, as interfaces de comunicação e os principais componentes utilizados para desenvolvimento do robô móvel ZEUS, cujo sistema eletrônico de controle é a implementação da arquitetura proposta. Análise de custo, resultados experimentais de sensoriamento e navegação concluem este trabalho. / With the need to replace human work in risk\'s areas, improper or unreachable environments, several research centers, and universities have developed applications and strategies for mobile robots control. However, the high acquisition cost of one or more prototypes used for research and in development of new technologies may become a limiting factor. As part of the solution to get a round any such limitation on mobile robotics, a modular and expandable low-cost architecture is presented in this work. There are also presented the methodologies for modules development, the algorithms of control, the communication interfaces and the main components used for the development of ZEUS mobile robot, whose electronic system control is the implementation of the proposed architecture. Analysis of cost, experimental results of the sensing and the navigation system conclude this work.

Planejamento de movimento tem o propósito de determinar quais movimentos o robô deve realizar para que alcance posições ou configurações desejadas no ambiente sem que ocorram colisões com obstáculos. É comum na robótica móvel simplificar o planejamento de movimento representando o robô pelas coordenadas do seu centro e desconsiderando qualquer restrição cinemática e dinâmica de movimento. Entretanto, a maioria dos robôs móveis possuem restrições cinemáticas não-holonômicas, e para algumas tarefas e robôs, é importante considerar tais restrições juntamente com o modelo dinâmico do robô na tarefa de planejamento. Assim é possível determinar um caminho que possa ser de fato seguido pelo robô. Nesse trabalho é proposto um método de planejamento cinemático-dinâmico que permite planejar trajetórias para robôs móveis usando malhas de estados. Essa abordagem considera a cinemática e a dinâmica do robô para gerar trajetórias possíveis de serem executadas e livre de colisões com obstáculos. Quando obstáculos não representados no mapa são detectados pelos sensores do robô, uma nova trajetória é gerada para desviar desses obstáculos. O planejamento de movimento utilizando malhas de estados foi associado a um algoritmo de desvio de obstáculos baseado no método da janela dinâmica (DWA). Esse método é responsável pelo controle de seguimento de trajetória, garantindo a segurança na realização da tarefa durante a navegação. As trajetórias planejadas foram executadas em duas plataformas distintas. Essas plataformas foram utilizadas em tarefas de navegação em ambientes simulados interno e externo e em ambientes reais. Para navegação em ambientes internos utilizou-se o robô móvel Pioneer 3AT e para navegação em ambientes externos utilizou-se o veículo autônomo elétrico CaRINA 1 que está sendo desenvolvido no ICMC-USP com apoio do Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia em Sistemas Embarcados Críticos (INCT-SEC). / Motion planning aims to determine which movements the robot must accomplish to reach a desired position or configuration in the environment without the occurrence of collisions with obstacles. It is common in mobile robotics to simplify the motion planning representing the robot by the coordinates of its center of gravity and ignoring any kinematic and dynamic constraint motion. However, most mobile robots have non-holonomic kinematic constraints, and for some tasks and robots, it is important to consider these constraints together with the dynamic model of the robot in task planning. Thus it is possible to determine a path that can actually be followed by the robot. Here we propose a method for kinematic-dynamic path planning using lattice states. This approach considers the kinematic and dynamic of the robot to generate generate feasible trajectories free of collisions with obstacles. When obstacles not represented on the map are detected by the sensors of the robot, a new trajectory is generated to avoid these obstacles. The motion planning using lattice state was associated with an obstacle avoidance algorithm based on the dynamic window approach (DWA). This method is responsible for trajectory tracking to ensure safety in navigation tasks. This method was applied in two distinct platforms. These platforms were used for navigation tasks in both indoor and outdoor simulated environments, as well as, in real environments. For navigation in indoor environments we used a Pioneer 3AT robot and for outdoor navigation we used the autonomous electric vehicle CaRINA1 being developed at ICMC-USP with support National Institute of Science and Technology in Critical Embedded Systems (INCT-SEC).

Submitted by DIEGO RENAN BRUNO null (diego_renan_bruno@hotmail.com) on 2016-05-19T02:22:22Z No. of bitstreams: 1 DISSERTAÇÃO_Diego_Renan_Bruno_UNESP_IBILCE.pdf: 5786200 bytes, checksum: e4c11c8581ba4cc8af49f068d9d637d9 (MD5) / Approved for entry into archive by Felipe Augusto Arakaki (arakaki@reitoria.unesp.br) on 2016-05-23T14:27:37Z (GMT) No. of bitstreams: 1 bruno_dr_me_sjrp.pdf: 5786200 bytes, checksum: e4c11c8581ba4cc8af49f068d9d637d9 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-05-23T14:27:37Z (GMT). No. of bitstreams: 1 bruno_dr_me_sjrp.pdf: 5786200 bytes, checksum: e4c11c8581ba4cc8af49f068d9d637d9 (MD5) Previous issue date: 2016-04-27 / Neste trabalho foi desenvolvido um sistema de controle híbrido bioinspirado para o planejamento de rota com vistas para a robótica móvel autônoma, baseado em redes neurais artificiais e algoritmos genéticos. O controlador tem como principal objetivo auxiliar o robô móvel em sua navegação quando aplicado em ambientes dinâmicos. Para este trabalho, o ambiente dinâmico utilizado é um “chão de fábrica” industrial, em que alguns obstáculos não são fixos e permanecem em movimentação constante. O controlador desenvolvido neste trabalho pode ser adaptado facilmente para operar em outros ambientes dinâmicos. Independentemente do ambiente utilizado, o controlador deve ser capaz de traçar uma rota possível entre o ponto inicial e o ponto de objetivo, tendo o potencial de evitar todo tipo de obstáculo que surgir nessa rota, seja um obstáculo estático ou dinâmico. O algoritmo foi implementado na linguagem C e simulado no software de modelagem e simulação de robôs V-REP (Virtual Robot Experimentation Platform). O controlador neurogenético mostrou ser eficiente para auxiliar o robô em sua navegação quando aplicado em ambientes dinâmicos. / In this work, a bioinspired hybrid control system was developed for route planning, aiming autonomous mobile robots based on artificial neural networks and genetic algorithms. The main objective of the controller is to assist the mobile robot in its navigation when applied in dynamic environments. For this work, the dynamic environment chosen was a " factory floor", in which some industrial obstacles are not fixed and remain in constant movements. The controller developed in this work can easily be adapted to operate in other dynamic environments. Regardless the environment chosen in this work, the controller must be able to map out a possible route between the starting point and the goal point with the potential to avoid all types of obstacles that appear along the routes, either a static or a dynamic one. The algorithm was implemented in C language and simulated on a robots modeling and simulation software called V-REP (Virtual Robot Experimentation Platform). The neurogenetic controller was efficient to assist the mobile robot in its navigation when applied in dynamic environments.

In order to improve the comfort of power wheelchair users, it is proposed in this dissertation the implementation of a position and orientation control system which allow the users to travel the desired trajectories safely, without the need for constant interaction with the device command system. To reach this objective, it is proposed a methodology for the implementation of a control system, able to drive the vehicle from an initial position to the desired one or make it follow a specified trajectory, from commands received in the system. The proposed control system is based on a cascade control law, composed by a nonlinear pose controller and a velocity tracking controller. Two velocity control strategies are proposed. The first one uses a velocity controller composed of two joint-independent Proportional-Integral controllers while the second one uses a velocity controller based on the dynamic model, which is linearized by a state-feedback. The methods are implemented using the ros_control package, provided by the framework Robot Operating System (ROS). The evaluation of the proposed methods is done with a differential-drive mobile robot, which has the same kinematic configuration as the majority of commercial power wheelchairs. The results of dynamic-model parameter identification, as well as the convergence of the controlled variables by using the proposed control methods, are presented. The results demonstrate that the methods achieve the proposed control objectives.

Faculty of Engineering in collaboration with the National Agricultural and Livestock Investigation Institute is developing a low cost platform capable of dealing with challenges imposed by agricultural activities, specifically, fruit transportation inside fields. In this context, the consequent dissertation focuses on the development of a dynamic model of an all terrain articulated autonomous vehicle to be applied in the aforementioned platform. The study includes the kinematic and dynamic analysis of the vehicle. Once those models are deducted, they are put together against the ones obtained for a biarticulated robot arm without ground fixation. To sum up, results will be adapted for computational simulation which was done via Gazebo, an ambience of the robot operating system ROS. Through this simulations it was possible to determine the model validity for the autonomous operating robotic platform. / Facultad de Ingeniería en conjunto con el Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria desarrolla una plataforma móvil de bajo costo capaz de enfrentar los retos impuestos por la actividad agrícola, más específicamente, asistencia en el transporte de fruta. Es en este contexto que el presente trabajo se enfoca en desarrollar un modelo dinámico de un vehículo autónomo articulado todoterreno para ser aplicado en la mencionada plataforma. El estudio comprende el análisis de la cinemática y dinámica del vehículo. Una vez obtenidos los modelos cinemáticos y dinámicos, se compara los mismos con los obtenidos para un brazo biarticulado sin vínculo a tierra. Finalmente se adaptan los resultados para simulación computacional la cual fue realizada utilizando el ambiente Gazebo del sistema operativo robótico ROS. A través de esta simulación se pudo comprobar la validez del modelo desarrollado para la plataforma robótica autónoma en operación.

In order to improve the comfort of power wheelchair users, it is proposed in this dissertation the implementation of a position and orientation control system which allow the users to travel the desired trajectories safely, without the need for constant interaction with the device command system. To reach this objective, it is proposed a methodology for the implementation of a control system, able to drive the vehicle from an initial position to the desired one or make it follow a specified trajectory, from commands received in the system. The proposed control system is based on a cascade control law, composed by a nonlinear pose controller and a velocity tracking controller. Two velocity control strategies are proposed. The first one uses a velocity controller composed of two joint-independent Proportional-Integral controllers while the second one uses a velocity controller based on the dynamic model, which is linearized by a state-feedback. The methods are implemented using the ros_control package, provided by the framework Robot Operating System (ROS). The evaluation of the proposed methods is done with a differential-drive mobile robot, which has the same kinematic configuration as the majority of commercial power wheelchairs. The results of dynamic-model parameter identification, as well as the convergence of the controlled variables by using the proposed control methods, are presented. The results demonstrate that the methods achieve the proposed control objectives.