[pt] Ao mesmo tempo em que a autonomia de robôs pessoais e
domésticos
aumenta, cresce a necessidade de interação dos mesmos com
o ambiente. A
interação mais básica de um robô com o ambiente é feita
pela percepção deste e
sua navegação. Para uma série de aplicações não é prático
prover modelos
geométricos válidos do ambiente a um robô antes de seu
uso. O robô necessita,
então, criar estes modelos enquanto se movimenta e percebe
o meio em que está
inserido através de sensores. Ao mesmo tempo é necessário
minimizar a
complexidade requerida quanto a hardware e sensores
utilizados. No presente
trabalho, um algoritmo iterativo baseado em entropia é
proposto para planejar
uma estratégia de exploração visual, permitindo a
construção eficaz de um modelo
em grafo do ambiente. O algoritmo se baseia na
determinação da informação
presente em sub-regiões de uma imagem panorâmica 2-D da
localização atual do
robô obtida com uma câmera fixa sobre o mesmo. Utilizando
a métrica de
entropia baseada na Teoria da Informação de Shannon, o
algoritmo determina nós
potenciais para os quais deve se prosseguir a exploração.
Através de procedimento
de Visual Tracking, em conjunto com a técnica SIFT (Scale
Invariant Feature
Transform), o algoritmo auxilia a navegação do robô para
cada nó novo, onde o
processo é repetido. Um procedimento baseado em
transformações invariáveis a
determinadas variações espaciais (desenvolvidas a partir
de Fourier e Mellin) é
utilizado para auxiliar o processo de guiar o robô para
nós já conhecidos. Também
é proposto um método baseado na técnica SIFT. Os processos
relativos à obtenção
de imagens, avaliação, criação do grafo, e prosseguimento
dos passos citados
continua até que o robô tenha mapeado o ambiente com nível
pré-especificado de
detalhes. O conjunto de nós e imagens obtidos são
combinados de modo a se criar
um modelo em grafo do ambiente. Seguindo os caminhos, nó a
nó, um robô pode
navegar pelo ambiente já explorado. O método é
particularmente adequado para
ambientes planos. As componentes do algoritmo proposto
foram desenvolvidas e
testadas no presente trabalho. Resultados experimentais
mostrando a eficácia dos
métodos propostos são apresentados. / [en] As the autonomy of personal service robotic systems
increases so has their
need to interact with their environment. The most basic
interaction a robotic agent
may have with its environment is to sense and navigate
through it. For many
applications it is not usually practical to provide robots
in advance with valid
geometric models of their environment. The robot will need
to create these models
by moving around and sensing the environment, while
minimizing the complexity
of the required sensing hardware. This work proposes an
entropy-based iterative
algorithm to plan the robot´s visual exploration strategy,
enabling it to most
efficiently build a graph model of its environment. The
algorithm is based on
determining the information present in sub-regions of a 2-
D panoramic image of
the environment from the robot´s current location using a
single camera fixed on
the mobile robot. Using a metric based on Shannon s
information theory, the
algorithm determines potential locations of nodes from
which to further image the
environment. Using a Visual Tracking process based on SIFT
(Scale Invariant
Feature Transform), the algorithm helps navigate the robot
to each new node,
where the imaging process is repeated. An invariant
transform (based on Fourier
and Mellin) and tracking process is used to guide the
robot back to a previous
node. Also, an SIFT based method is proposed to accomplish
such task. This
imaging, evaluation, branching and retracing its steps
continues until the robot has
mapped the environment to a pre-specified level of detail.
The set of nodes and
the images taken at each node are combined into a graph to
model the
environment. By tracing its path from node to node, a
service robot can navigate
around its environment. This method is particularly well
suited for flat-floored
environments. The components of the proposed algorithm
were developed and
tested. Experimental results show the effectiveness of the
proposed methods.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:9142 |
| Date | 16 October 2006 |
| Creators | FELIPE AUGUSTO WEILEMANN BELO |
| Contributors | ABRAHAM ALCAIM |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
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