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Previous issue date: 2014-05-21 / Um dos grandes desafios de robótica nos últimos anos tem sido o desenvolvimento de veículos robóticos com alto nível de autonomia, capazes de navegar por longos períodos de tempo sem a intervenção de um usuário humano. Existe uma grande expectativa de que, no futuro, os automóveis autônomos possam ser usados para prover acessibilidade para deficientes, reduzir o tempo e o custo para transportar cargas e oferecer conforto para pessoas que não podem ou simplesmente não querem dirigir. Além disso, o uso de veículos autônomos tem o potencial para aumentar significativamente a segurança no trânsito uma vez que os robôs possuem uma capacidade ampliada de observar o mundo e não estão sujeitos a estados indesejados como cansaço, nervosismo, embriaguez, pressa ou estresse.
Neste trabalho, foi estudado o problema de criação de mapas de grandes regiões para a localização e navegação de automóveis autônomos. Foram estudadas várias abordagens para solução do problema e foi desenvolvido um sistema de mapeamento de grandes regiões (Large-scale Environment Mapping System LEMS) usando o algoritmo GraphSLAM baseado em poses. Os experimentos realizados mostraram que o LEMS foi capaz de mapear com uma boa qualidade diferentes regiões com tamanhos e características específicos.
Durante o desenvolvimento do LEMS foi observado que os erros de odometria eram não-gaussianos e sujeitos a bias. Por isto, foi criada uma ferramenta para encontrar automaticamente o bias usando otimização por enxame de partículas. Os experimentos realizados mostraram que ao integrar o bias à odometria, o dead-reckoning foi capaz de aproximar com uma boa precisão o trajeto medido pelo GPS.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:dspace2.ufes.br:10/4264 |
| Date | 21 May 2014 |
| Creators | MUTZ, F. W. |
| Contributors | SANTOS, T. O., BADUE, Claudine, DE SOUZA, A. F. |
| Publisher | Universidade Federal do Espírito Santo, Mestrado em Informática, Programa de Pós-Graduação em Informática, UFES, BR |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | text |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFES, instname:Universidade Federal do Espírito Santo, instacron:UFES |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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