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Algoritmo A-Estrela de estado híbrido aplicado à navegação autônoma de veículos

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Previous issue date: 2013-08-28 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / In this work, we investigated the use of A-star algorithms (A*) with hybrid state in au-tonomous navigation of vehicles in a three-dimensional space. We have modeled the vehicle position (origin), the goal and other points of interest in the world (states) as nodes of a graph. The cost of navigating between these nodes were modeled as edges of the graph, and a variant of the A* algorithm was used to choose the best path be-tween origin and goal. In order to be able to avoid obstacles and achieve fast algorithm, we used a combination of two heuristics to estimate the cost of the current node to the goal node: one considering only the obstacles and without the limitation of rotation of the vehicle, and its dual disregarding the obstacles and with limited cinematic R³.
We implemented the proposed navigation solution and incorporated it to the framework of robotics CARMEN as a navigation module for autonomous vehicles. Our module interacts with other existing modules (interface modules with sensors, mapping, local-ization, etc.) by means of message exchanging. It enables practical use of the algo-rithm. Results of experiments performed on IARA (Intelligent Robotic Autonomous Automobile - autonomous drive car developed in UFES) showed the viability of using the algorithm in simple and structured environments, such as roads, as well as in un-structured and complex environments, such as parking lots and unpaved areas / Nesse trabalho nós investigamos o emprego do algoritmo A-estrela (A*) com estado híbrido na navegação autônoma de veículos em um espaço tridimensional. Nós mo-delamos a posição do veículo (origem), o destino e outros pontos de interesse no mundo (estados) como vértices de um grafo. O custo de navegar entre estes vértices foram modelados como arestas do grafo, e uma variante do algoritmo A* (A* com estado híbrido) foi utilizada para escolher o melhor caminho entre a origem e o destino. Para alcançar resultados mais rapidamente evitando obstáculos, utilizamos duas heu-rísticas combinadas para estimar o custo do vértice atual para o vértice destino: uma sem a limitação de rotação do veículo e considerando apenas os obstáculos, e a sua dual com limitação cinemática R³ desconsiderando os obstáculos.
Nós implementamos a solução de navegação proposta e a incorporamos ao fra-mework de robótica CARMEN como um módulo de navegação para veículos autôno-mos. Nosso módulo interage com outros módulos existentes (módulos de interface com sensores, de mapeamento, de localização, etc.) via troca de mensagens, possi-bilitando a utilização prática do algoritmo. Resultados de experimentos realizados no IARA (Intelligent Autonomous Robotic Automobile carro de passeio autônomo de-senvolvido na UFES) mostraram a viabilidade de utilização do algoritmo tanto na na-vegação em ambientes estruturados e simples como estradas, quanto em ambientes não estruturados e complexos como estacionamentos e regiões sem pavimento

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:dspace2.ufes.br:10/6369
Date28 August 2013
CreatorsGonçalves, Michael André
ContributorsSouza, Alberto Ferreira de, Chaimowicz, Luiz, Aguiar, Edilson de, Gonçalves, Claudine Santos Badue, Santos, Thiago Oliveira dos
PublisherUniversidade Federal do Espírito Santo, Programa de Pós-Graduação em Informática, UFES, BR, Ciência da Computação
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Formattext
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFES, instname:Universidade Federal do Espírito Santo, instacron:UFES
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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