Orientadores: Janito Vaqueiro Ferreira, Arthur de Miranda Neto / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica / Made available in DSpace on 2018-08-26T02:40:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2014 / Resumo: Os veiculos autônomos são uma realidade, mas seu desenvolvimento requer a altos custos. No entanto, a fim de fortalecer os avanços na robótica móvel, há um grande esforço no desenvolvimento de aplicações de baixo custo orientadas aos veículos autônomos, sendo o estudo de métodos de localização uma das áreas de maior interesse, a fim de uma navegação segura. Esta dissertação de mestrado propõe um método de localização híbrida, composto por sensores proprioceptivos e exteroceptivos, e informações adicionais como mapas digitais e reconhecimento de objetos chave, para melhorar a estimação da posição de um veículo terrestre. O sistema está baseado nas informações de posicionamento obtidas por um GPS de baixo custo e também em informações obtidas pelo método de localização referenciada, baseada em um conjunto de dados geográficos disponíveis em uma base de dados que compõe o mapa digital. A técnica de fusão de dados selecionada é baseada no filtro de Kalman estendido (EKF), que combina as informações de diferentes sistemas a fim de aumentar a robustez do sistema de localização. O desempenho do método de localização proposto é verificado através de uma plataforma de localização composta por ferramentas como um servidor de mapas baseado em OpenStreetMap e uma outra de simulação composta por ferramentas como ROS e Gazebo, que inclui um veículo terrestre com sensores embarcados, um mapa digital e objetos chave. A arquitetura selecionada é de fácil adequação para a realização de testes, já que permite simular objetos e sensores bem próximos à realidade / Abstract: The autonomous vehicles are a reality, but its development is equivalent to high costs. However, in order to strengthen the advances in mobile robotics, there is a large effort in developing low cost oriented applications to autonomous vehicles, with the study of methods of finding the area of most interest in relation to the fact achieve a navigation secure. This dissertation proposes a method of hybrid location consists of proprioceptive and exteroceptive sensors, and additional information such as digital maps and recognition of key objects, to improve the estimation of a land vehicle position. The system is based on the positioning information via GPS low cost, and information obtained by the method referenced location, based on a set of available spatial data in a database comprising the digital map. The fusion technique selected data is based on the extended Kalman filter (EKF) that combines the information of different systems in order to increase the robustness of the location system. The performance of the proposed method of location is verified through a location platform consists of a server tools like maps based on OpenStreetMap and another comprising simulation tools such as ROS and Gazebo, which includes a ground vehicle with embedded sensors, a map digital and key objects. The selected architecture is easily suitability for testing, since it allows you to simulate objects and sensors very close to reality / Mestrado / Mecanica dos Sólidos e Projeto Mecanico / Mestra em Engenharia Mecânica
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unicamp.br:REPOSIP/265883 |
| Date | 26 August 2018 |
| Creators | Rodriguez Ruiz, Maria Fernanda, 1986- |
| Contributors | UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS, Miranda Neto, Arthur de, Ferreira, Janito Vaqueiro, 1961-, Paiva, Ely Carneiro de, Garcia, Claudio |
| Publisher | [s.n.], Universidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia Mecânica, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | 99 p. : il., application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da Unicamp, instname:Universidade Estadual de Campinas, instacron:UNICAMP |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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