Publicação
Sistema de visão robótico baseado no sensor kinect para orientação no espaço e contorno de obstáculos
| Resumo: | A robótica de serviços é uma área em forte crescimento, cada vez com mais aplicações, nomeadamente na substituição de algumas das tarefas domésticas mais repetitivas e, cada vez mais, com o envelhecimento da população, no apoio a pessoas de locomoção reduzida em inúmeras tarefas. Um dos maiores problemas encontrados nesta área é a navegação do robô num ambiente não determinístico, onde mapas a priori desenvolvidos de um determinado espaço são dinamicamente alterados pelos utilizadores do mesmo, levando a que o robô seja forçado a desenvolver um novo mapa local enquanto, simultaneamente, reconhece a sua posição atual a partir do mapa construído, problema conhecido por SLAM (Simultaneous Localization And Mapping). Apesar de teórica e concetualmente este se considerar um problema resolvido, questões substanciais mantêm-se na realização prática de soluções mais genéricas [1]. Muitos dos algoritmos para mapeamento e localização simultânea existentes são baseados em sensores de scanner a laser, pela sua alta precisão, contudo são bastante dispendiosos. Com o Microsoft Kinect, sensor originalmente desenvolvido para uma consola de jogos, existe agora uma alternativa de baixo custo, permitindo a criação de mapas 3D, a cores do ambiente, e o seu uso para localização [2]. Posto isto, este projeto de dissertação teve como primeiro grande foco, o desenvolvimento de um sistema de visão por computador para um robô de serviços já existente (robô Mary), utilizando o sensor Microsoft Kinect, para construir o mapa do ambiente que o rodeia enquanto ao mesmo tempo reconhece a sua posição no mapa construído, resolvendo o problema SLAM. A segunda contribuição deste projeto de dissertação consistiu na localização do robô a partir de um mapa previamente construído. O último grande objetivo deste trabalho passou pela movimentação do robô para um determinado local, quando solicitado, criando rotas virtuais livres de obstáculos, tendo conhecimento do mapa do ambiente onde se encontra. |
|---|---|
| Autores principais: | Ferreira, Daniel Fernando Costa |
| Assunto: | Kinect SLAM Planeamento de trajetórias Robô Localização Path planning Robot Localization |
| Ano: | 2013 |
| País: | Portugal |
| Tipo de documento: | dissertação de mestrado |
| Tipo de acesso: | acesso aberto |
| Instituição associada: | Universidade do Minho |
| Idioma: | português |
| Origem: | RepositóriUM - Universidade do Minho |
| Resumo: | A robótica de serviços é uma área em forte crescimento, cada vez com mais aplicações, nomeadamente na substituição de algumas das tarefas domésticas mais repetitivas e, cada vez mais, com o envelhecimento da população, no apoio a pessoas de locomoção reduzida em inúmeras tarefas. Um dos maiores problemas encontrados nesta área é a navegação do robô num ambiente não determinístico, onde mapas a priori desenvolvidos de um determinado espaço são dinamicamente alterados pelos utilizadores do mesmo, levando a que o robô seja forçado a desenvolver um novo mapa local enquanto, simultaneamente, reconhece a sua posição atual a partir do mapa construído, problema conhecido por SLAM (Simultaneous Localization And Mapping). Apesar de teórica e concetualmente este se considerar um problema resolvido, questões substanciais mantêm-se na realização prática de soluções mais genéricas [1]. Muitos dos algoritmos para mapeamento e localização simultânea existentes são baseados em sensores de scanner a laser, pela sua alta precisão, contudo são bastante dispendiosos. Com o Microsoft Kinect, sensor originalmente desenvolvido para uma consola de jogos, existe agora uma alternativa de baixo custo, permitindo a criação de mapas 3D, a cores do ambiente, e o seu uso para localização [2]. Posto isto, este projeto de dissertação teve como primeiro grande foco, o desenvolvimento de um sistema de visão por computador para um robô de serviços já existente (robô Mary), utilizando o sensor Microsoft Kinect, para construir o mapa do ambiente que o rodeia enquanto ao mesmo tempo reconhece a sua posição no mapa construído, resolvendo o problema SLAM. A segunda contribuição deste projeto de dissertação consistiu na localização do robô a partir de um mapa previamente construído. O último grande objetivo deste trabalho passou pela movimentação do robô para um determinado local, quando solicitado, criando rotas virtuais livres de obstáculos, tendo conhecimento do mapa do ambiente onde se encontra. |
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