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CONTEUDO
1. ROBÓTICA MÓVEL1.1. Percepção1.1.1 Sensores do Nomad XR4000
1.2 Localização/Mapeamento1.2.1 Representação de mapas
1.3 Navegação1.3.1 Planejamento de Trajetória1.3.2 Esquivança de Obstáculos
2. ROBÓTICA PROBABILÍSTICA2.1 Localização e Mapeamento Simultaneo (SLAM) 2.1.1 Formulação e estrutura do problema SLAM2.1.2Filtro de Kalman Estendido (EKF)2.1.3 Algoritmo FastSLAM
3. PROPOSTA DE TRABALHO
4. BIBLIOGRAFIA
ROBÓTICA MÓVEL
Informação preliminar:
Posição do Robô
Objetivo a ser atingido
Procedimento para chegar até o objetivo
Modelo do ambiente (dado o construído autonomamente)
Perceber e analisar o ambiente
Encontrar sua posição dentro do ambiente
Planejar e executar o movimento
ESQUEMA DE CONTROLE DO ROBÔ MÓVEL
Mundo Real
SensoresPerc
ep
ção Extração da
informação e interpretação
Construção do mapa de
localização
Posição“Mapa Global ”
Conhecimento do planejamento da rota
Execução da rota
Con
trole
d
o
movi
men
to Geração do movimento
Dados
Modelo do ambiente
Comandos aos atuadores
NAVEGAÇÃO DE UM ROBÔ MÓVEL
Extração de dados úteis
Posição no ambiente
completamente determinada
Implementação do método para atingir
objetivos
Controle das saídas do
motor
NAVEGAÇAO DO ROBÔ
Percepção Localização ConhecimentoControle de movimento
Extração de dados úteis
Posição no ambiente
completamente determinada
Implementação de uma estratégia para atingir os
objetivos
Controle das saídas do
motor
NAVEGAÇAO DO ROBÔ
NAVEGAÇÃO DE UM ROBÔ MÓVEL NAVEGAÇÃO DE UM ROBÔ MÓVEL
NAVEGAÇAO DO ROBÔ
Percepção Localização ConhecimentoControle de movimento
NAVEGAÇÃO AUTONÔMA DE ROBÔS MÓVEISEvolução de métodos de auto-localização
Seguimento de linhas eletromagnéticas,opticas, térmicas...
Mapa a priori através de estimativas geométricas
Construção simultânea e incremental de mapas compostos por grades de ocupação, primitivas geométricas ou outros.
NAVEGAÇÃO AUTONÔMA DE ROBÔS MÓVEISConstrução de mapas e localização
simultânea, SLAM (Simultaneous Localization and Mapping)
Construção incremental de um mapa do ambiente que envolve o robô para determinar sua pose (x,y,)
NAVEGAÇÃO AUTONÔMA DE ROBÔS MÓVEISFormulação e estrutura do problema do
SLAM
Estimado
Real
X k-1
X kX
k+1
X k+2
U k
U k+1
U k+2
Z k-1,i
Z k,i
m i
m j
NAVEGAÇÃO AUTONÔMA DE ROBÔS MÓVEIS
Formulação e estrutura do problema do SLAM
XK:vetor de estado que descreve a posição e orientação do robô.
UK:vetor de controle, que aplicado no tempo k-1 leva o robô ao estado xK no tempo k
mi:vetor que descreve a pose da i-ésimo “landmark”, cuja posiçao é considerada invariante no tempo.
Zk,i:observação do i-ésimo “landmark ” tomada desde o robô no tempo k
NAVEGAÇÃO AUTONÔMA DE ROBÔS MÓVEIS
Formulação e estrutura do problema do SLAMInformação subministrada:
• Comandos de control•Observação dos obstáculos
Informação a estimar:
• Mapa do ambiente• Trajetória a ser percorrida
NAVEGAÇÃO AUTONÔMA DE ROBÔS MÓVEIS
Formulação e estrutura do problema do SLAMNa forma probabilística,
P(xk,mZ0:k,U0:k,xo)Densidade de probabilidadeconjunta entre o estado do robô e as posições das referencias
observações
Entradas de controle
Estado inicial
SOLUÇÃO RECURSIVA DESEJADA
Iniciando no estado xk-1, e seguindo uma entrada de controle e uma observação nesse instante, chegamos a o estado xk
NAVEGAÇÃO AUTONÔMA DE ROBÔS MÓVEIS
Métodos para solucionar o problema SLAM
Filtro de Kalman Estendido (EKF)
Representação em espaço de estados do robô e de seu ambiente em presença de ruído gaussiano
NAVEGAÇÃO AUTONÔMA DE ROBÔS MÓVEIS
¿Qual o principal problema do SLAM?A dificuldade do SLAM gira em torno de três formas de incertezas:
• Associação de dados
• Erro de navegação
• Ruído dos sensores
Dificuldade do robô de identificar um obstáculo desde diferentesPontos de vista como sendo a mesma
Causada pela divergência entre o movimento real do robô e o movimento estimado a partir da informação sensorial
Imperfeição dos aparelhos de medida
Formulação e estrutura do problema do SLAM