Esta tese propõe um novo método para casamento de mapas métricos gerados por diferentes robôs que atuam cooperativamente. Este processo de casamento de informações em robótica móvel possibilita a geração de mapas globais a partir dos mapas locais (possivelmente parciais e inconsistentes) gerados por robôs individuais. O método proposto é baseado em um modelo de redes neurais artificiais paraconsistentes que consideram como entradas informações pré-processadas de distâncias entre os pontos de interesses dos mapas. A rede neural analisa essas entradas para determinar quais são as combinações de crenças e contradições entre os pontos dos mapas distintos. O algoritmo implementado para a arquitetura neural proposta neste trabalho obteve resultados e desempenho computacional satisfatórios nos experimentos relatados, considerando as combinações das informações de distâncias métricas (Euclidiana e Manhattan) e ângulo entre retas que interligam dois pontos do mapa. Como efeito colateral, possibilita a determinação dos graus de certeza e contradição na análise dos casamentos dos pontos dos mapas, característica que pode ser útil para a tomada de decisão. Igualmente importante é o fato de que a arquitetura considerada permite a combinação de informações de mapas parciais distintos em tempo de execução durante a navegação.
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:agregador.ibict.br.BDTD_ITA:oai:ita.br:1929 |
Date | 18 August 2011 |
Creators | Anderson Anjos da Silva |
Contributors | Carlos Henrique Costa Ribeiro |
Publisher | Instituto Tecnológico de Aeronáutica |
Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
Language | Portuguese |
Detected Language | Portuguese |
Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
Format | application/pdf |
Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do ITA, instname:Instituto Tecnológico de Aeronáutica, instacron:ITA |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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