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Previous issue date: 2012-08-03 / This work introduces a new method for environment mapping with three-dimensional
information from visual information for robotic accurate navigation. Many approaches
of 3D mapping using occupancy grid typically requires high computacional effort to both
build and store the map. We introduce an 2.5-D occupancy-elevation grid mapping, which
is a discrete mapping approach, where each cell stores the occupancy probability, the
height of the terrain at current place in the environment and the variance of this height.
This 2.5-dimensional representation allows that a mobile robot to know whether a
place in the environment is occupied by an obstacle and the height of this obstacle, thus,
it can decide if is possible to traverse the obstacle. Sensorial informations necessary to
construct the map is provided by a stereo vision system, which has been modeled with
a robust probabilistic approach, considering the noise present in the stereo processing.
The resulting maps favors the execution of tasks like decision making in the autonomous
navigation, exploration, localization and path planning. Experiments carried out with a
real mobile robots demonstrates that this proposed approach yields useful maps for robot
autonomous navigation / Este trabalho apresenta um novo m?todo de mapeamento de ambientes com rob?s
m?veis com informa??es tridimensionais para navega??o. Muitas abordagens de mapeamento
3D, usam o m?todo em grade de ocupa??o, o que resulta no uso de muito recurso
computacional tanto na constru??o como no armazenamento desses mapas. A presente
pesquisa apresenta o mapeamento 2,5-D em grade de ocupa??o-eleva??o, a qual ? definida
como uma representa??o discreta, onde cada c?lula armazena uma probabilidade de ocupa??o,
a altura do espa?o mapeado e a vari?ncia desse valor de altura.
Essa representa??o permite que um rob? m?vel tenha a ci?ncia se um lugar do seu
ambiente est? ocupado por um obst?culo e qual a altura desse obst?culo. Dessa forma,
ele pode decidir se ? poss?vel navegar sobre o obst?culo ou n?o, de acordo com suas
habilidades motoras. As informa??es sensoriais necess?rias para construir o mapa s?o
providas por um sistema de vis?o est?reo, o qual foi modelado atrav?s de uma robusta
an?lise estat?stica, considerando os ru?dos presentes no processamento est?reo. Os mapas
resultantes favorecem a execu??o de tarefas como tomadas de decis?es na navega??o
aut?noma, explora??o, localiza??o e planejamento de caminhos. Experimentos pr?ticos
reais mostram que o m?todo de mapeamento apresentado ? ?til para a navega??o de rob?s
aut?nomos
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufrn.br:123456789/15192 |
| Date | 03 August 2012 |
| Creators | Souza, Anderson Abner de Santana |
| Contributors | CPF:32541457120, http://lattes.cnpq.br/1562357566810393, Alsina, Pablo Javier, CPF:42487455420, http://lattes.cnpq.br/3653597363789712, Pedrosa, Diogo Pinheiro Fernandes, CPF:02199024458, http://lattes.cnpq.br/3276436982330644, Tonidandel, Flavio, CPF:97281042604, http://lattes.cnpq.br/5331230734386657, Santana, Andr? Mac?do, CPF:62876392372, http://lattes.cnpq.br/5971556358191272, Gon?alves, Luiz Marcos Garcia |
| Publisher | Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Programa de P?s-Gradua??o em Engenharia El?trica, UFRN, BR, Automa??o e Sistemas; Engenharia de Computa??o; Telecomunica??es |
| 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:Repositório Institucional da UFRN, instname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte, instacron:UFRN |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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