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Previous issue date: 2017-03-20 / CNPq / A crescente inclusão de robôs móveis na vida cotidiana das pessoas, compartilhando espaço como agentes em diferentes atividades, tem dado impulso à criação de uma série de novas tecnologias compostas. Neste contexto, aparece o Mapeamento Semântico, que visa criar uma abstração ou representação do espaço em que um robô navega, a fim de proporcionar um meio para comum entendimento e comunicação entre estes robôs e seres humanos. Essa abstração é criada sob a forma de um mapa que agrega informações semânticas (isto é, informações que façam sentido para um ser humano em termos de comunicação) sobre o ambiente no qual o robô se encontra. Desta forma, esta dissertação introduz uma abordagem de Mapeamento Semântico incremental, com aprendizagem online e não-supervisionada, baseada em Mapas Auto-organizáveis (SOMs) de topologia variante no tempo. A abordagem se divide no módulo de mapeamento, o qual cria mapas topológicos de ambientes incrementalmente, enriquecidos com objetos reconhecidos como informação semântica determinante, e no módulo de categorização de lugares, dotado de um método de aprendizagem incremental, não-supervisionado, com treinamento online, baseado em SOM. Com o intuito de avaliar a viabilidade da abordagem, a mesma foi testada a partir de experimentos realizados com uma base dados reais, os quais demonstraram de forma promissora sua capacidade na aquisição incremental de mapas topológicos enriquecidos com informações semânticas e na categorização de lugares mapeados a partir destas informações. / The increasing inclusion of mobile robots in people’s daily lives, sharing space as agents in a range of different activities, has given rise to the creation of a series of new composite technologies. In this context, it appears the Semantic Mapping, which aims to create an abstraction or representation of space in which a robot navigates in order to provide a means for common understanding and communication between these robots and humans. This abstraction is created in the form of a map that aggregates semantic information (i.e., information that makes sense to a human in terms of communication) about the environment in which the robot is. In this way, this dissertation introduces an incremental semantic mapping approach, with online and unsupervised learning, based on self-organizing maps (SOMs) with time-varying topology. The approach is divided into the mapping module, which incrementally creates topological maps of environments, enriched with recognized objects as determinant semantic information, and in the module of places categorization, endowed with an incremental, unsupervised learning method with online training, based on SOM. In order to evaluate the viability of the approach, it was tested in experiments with real world data, which demonstrated a promising capability for the incremental acquisition of topological maps enriched with semantic information and for the categorization of places based on this information.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/25372 |
| Date | 20 March 2017 |
| Creators | SOUSA, Ygor César Nogueira |
| Contributors | http://lattes.cnpq.br/1931667959910637, BASSANI, Hansenclever de França |
| Publisher | Universidade Federal de Pernambuco, Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao, UFPE, Brasil |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE |
| Rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
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