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REVISÃO DA LITERATURA: Robótica Móvel. Claudia Patricia Ochoa Díaz Departamento deEngenharia Mecânica Mestrado em Sistemas Mecatrônicos UnB-2008. REVISÃO DA LITERATURA. CONTEÚDO. ROBÓTICA MÓVEL 1.1. Percepção 1.1.1 Sensores do Nomad XR4000 1.2 Localização
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REVISÃO DA LITERATURA: Robótica Móvel Claudia Patricia Ochoa Díaz Departamento deEngenharia Mecânica Mestrado em Sistemas Mecatrônicos UnB-2008
REVISÃO DA LITERATURA CONTEÚDO ROBÓTICA MÓVEL 1.1. Percepção 1.1.1 Sensores do Nomad XR4000 1.2 Localização 1.2.1 Representação de mapas 1.3 Navegação 1.3.1 Planejamento de Trajetória 1.3.2 Esquivança de Obstáculos 2. ROBÓTICA PROBABILÍSTICA 2.1 Localização e Mapeamento Simultaneo (SLAM) 2.1.1 Formulação e estrutura do problema SLAM 2.1.2Filtro de Kalman Estendido (EKF) 2.1.3 Algoritmo FastSLAM PROPOSTA DE TRABALHO 4. BIBLIOGRAFIA Claudia Patricia Ochoa Diaz Mestrado em Sistemas Mecatrônicos-UnB
REVISÃO DA LITERATURA ROBÓTICA MÓVEL Um robô móvel é uma plataforma movimentada por elementos locomotivos que provêem a capacidade para realizar diferentes tipos de tarefas em diversas áreas de aplicação Claudia Patricia Ochoa Diaz Mestrado em Sistemas Mecatrônicos-UnB
REVISÃO DA LITERATURA ROBÓTICA MÓVEL Planejamento da trajetória Posição “Mapa Global ” Localização e Construção do mapa Modelo do ambiente Execução da rota Extração da informação e interpretação Controle do movimento Percepção Dados Geração do movimento Sensores Mundo Real Claudia Patricia Ochoa Diaz Mestrado em Sistemas Mecatrônicos-UnB
REVISÃO DA LITERATURA CONTEÚDO ROBÓTICA MÓVEL 1.1. Percepção 1.1.1 Sensores do Nomad XR4000 1.2 Localização 1.2.1 Representação de mapas 1.3 Navegação 1.3.1 Planejamento de Trajetória 1.3.2 Esquivança de Obstáculos 2. ROBÓTICA PROBABILÍSTICA 2.1 Localização e Mapeamento Simultaneo (SLAM) 2.1.1 Formulação e estrutura do problema SLAM 2.1.2Filtro de Kalman Estendido (EKF) 2.1.3 Algoritmo FastSLAM PROPOSTA DE TRABALHO 4. BIBLIOGRAFIA Claudia Patricia Ochoa Diaz Mestrado em Sistemas Mecatrônicos-UnB
REVISÃO DA LITERATURA PERCEPÇÃO Aquisição das informações do ambiente atraves do sistema sensorial Codificadores Sensores Proprioceptivos Sensores Inercias Ultra-som Sensores Exteroceptivos Sensores de Infra-vermelho Radar a Laser Câmeras Claudia Patricia Ochoa Diaz Mestrado em Sistemas Mecatrônicos-UnB
REVISÃO DA LITERATURA PERCEPÇÃO Causado por fatores que podem ser modelados Erro Sistemático Determinístico Erro Aleatório Não podem ser preditos Não Determinístico Modelados estatisticamente Iluminação Reflexões Especulares Tipos de superfícies Condições ambientais Claudia Patricia Ochoa Diaz Mestrado em Sistemas Mecatrônicos-UnB
REVISÃO DA LITERATURA CONTEÚDO ROBÓTICA MÓVEL 1.1. Percepção 1.1.1 Sensores do Nomad XR4000 1.2 Localização 1.2.1 Representação de mapas 1.3 Navegação 1.3.1 Planejamento de Trajetória 1.3.2 Esquivança de Obstáculos 2. ROBÓTICA PROBABILÍSTICA 2.1 Localização e Mapeamento Simultaneo (SLAM) 2.1.1 Formulação e estrutura do problema SLAM 2.1.2Filtro de Kalman Estendido (EKF) 2.1.3 Algoritmo FastSLAM PROPOSTA DE TRABALHO 4. BIBLIOGRAFIA Claudia Patricia Ochoa Diaz Mestrado em Sistemas Mecatrônicos-UnB
REVISÃO DA LITERATURA SISTEMA SENSORIAL DO NOMAD XR4000 Câmera (Sensus 460) Sensores tácteis (Sensus 150) • Sonar • (Sensus 250) • Infravermelhos • (Sensus 350) Codificadores Claudia Patricia Ochoa Diaz Mestrado em Sistemas Mecatrônicos-UnB
REVISÃO DA LITERATURA Trabalhos Relacionados • [1] De Souza G.G, Estudo e Aplicação do Sonar na Robótica Móvel. UnB, 2003 • Objetivo: estudar a aplicabilidade de sensores ultra-som como detectores de obstáculos em um sistema robótica móvel. • Resultados Obtidos: • Modelamento probabilístico do sensor de ultra-som • Filtragem dos sinais gerados • Desenvolvimento de ferramentas para simulação computacional do comportamento de sensores ultra-som • Geração de um mapa a partir da fusão dos dados fornecidos pelos sensores de posição, de orientação, e pelos sonares, com a finalidade de validação das técnicas desenvolvidas. Claudia Patricia Ochoa Diaz Mestrado em Sistemas Mecatrônicos-UnB
REVISÃO DA LITERATURA CONTEÚDO ROBÓTICA MÓVEL 1.1. Percepção 1.1.1 Sensores do Nomad XR4000 1.2 Localização 1.2.1 Representação de mapas 1.3 Navegação 1.3.1 Planejamento de Trajetória 1.3.2 Esquivança de Obstáculos 2. ROBÓTICA PROBABILÍSTICA 2.1 Localização e Mapeamento Simultaneo (SLAM) 2.1.1 Formulação e estrutura do problema SLAM 2.1.2Filtro de Kalman Estendido (EKF) 2.1.3 Algoritmo FastSLAM PROPOSTA DE TRABALHO 4. BIBLIOGRAFIA Claudia Patricia Ochoa Diaz Mestrado em Sistemas Mecatrônicos-UnB
REVISÃO DA LITERATURA LOCALIZAÇÃO Determinação da posição do robô no ambiente a correta localização dos obstáculos e demais componentes Claudia Patricia Ochoa Diaz Mestrado em Sistemas Mecatrônicos-UnB
REVISÃO DA LITERATURA LOCALIZAÇÃO Informação Sensorial Ruído dos sensores Aliasing LOCALIZAÇÃO Erro na odometría Condições do ambiente Mapeamento Decomposição Representação Continua Grades de Ocupação Decomposição Topológica Claudia Patricia Ochoa Diaz Mestrado em Sistemas Mecatrônicos-UnB
REVISÃO DA LITERATURA Representação Continua Arquitetura do mapa Representação por conjunto de linhas Claudia Patricia Ochoa Diaz Mestrado em Sistemas Mecatrônicos-UnB
REVISÃO DA LITERATURA Decomposição (1) Claudia Patricia Ochoa Diaz Mestrado em Sistemas Mecatrônicos-UnB
REVISÃO DA LITERATURA Decomposição (2) Células de tamanho fixo Claudia Patricia Ochoa Diaz Mestrado em Sistemas Mecatrônicos-UnB
REVISÃO DA LITERATURA Decomposição (3) Nó Decomposição Topológica Conexão Claudia Patricia Ochoa Diaz Mestrado em Sistemas Mecatrônicos-UnB
REVISÃO DA LITERATURA Trabalhos Relacionados • [2] De Sousa M.M,Dutra C. P. Navegação do robô móvel XR4000 baseada em mapeamento dinâmico e estático. UnB, 2003 • Objetivo: desenvolvimento de um sistema de navegação para o robô XR4000 por meio de mapeamento do ambiente utilizando o sistema sensorial do robô. • Resultados Obtidos: • Simulação do comportamento do algoritmo A* para planejamento de trajetória. • Representaçao de mapas por grades de ocupação que são posteriormente armazenados memoria do robô. • Desenvolvimento de um sistema de navegação baseado nos mapas armazenados. Claudia Patricia Ochoa Diaz Mestrado em Sistemas Mecatrônicos-UnB
REVISÃO DA LITERATURA CONTEÚDO ROBÓTICA MÓVEL 1.1. Percepção 1.1.1 Sensores do Nomad XR4000 1.2 Localização/Mapeamento 1.2.1 Representação de mapas 1.3 Navegação 1.3.1 Planejamento de Trajetória 1.3.2 Esquivança de Obstáculos 2. ROBÓTICA PROBABILÍSTICA 2.1 Localização e Mapeamento Simultaneo (SLAM) 2.1.1 Formulação e estrutura do problema SLAM 2.1.2Filtro de Kalman Estendido (EKF) 2.1.3 Algoritmo FastSLAM PROPOSTA DE TRABALHO 4. BIBLIOGRAFIA Claudia Patricia Ochoa Diaz Mestrado em Sistemas Mecatrônicos-UnB
REVISÃO DA LITERATURA NAVEGAÇÃO “A plataforma móvel atua baseada no conhecimento adquirido e nas informações sensórias para atingir a posição objetivo de modo mais eficiente” Claudia Patricia Ochoa Diaz Mestrado em Sistemas Mecatrônicos-UnB
REVISÃO DA LITERATURA NAVEGAÇÃO Localização? Não Sim Navegação baseada em comportamentos (Behavior-basedNavigation) Navegação baseada em mapeamento (Maped-basedNavigation) Claudia Patricia Ochoa Diaz Mestrado em Sistemas Mecatrônicos-UnB
REVISÃO DA LITERATURA Navegação baseada em comportamento Transmitir dados Explorar novas áreas Sensores Atuadores Identificar posição objetivo Esquivar obstáculos Seguir a parede da direita Claudia Patricia Ochoa Diaz Mestrado em Sistemas Mecatrônicos-UnB
REVISÃO DA LITERATURA Navegação baseada em mapeamento Percepção Localização/mapeamento Sensores Atuadores Conhecimento/planejamento Controle de movimento Claudia Patricia Ochoa Diaz Mestrado em Sistemas Mecatrônicos-UnB
REVISÃO DA LITERATURA Navegação baseada em mapeamento Mapa de Rotas Planejamento de Trajetória Decomposição em células Campos de Pontecial Algoritmo Bug Esquivança de Obstáculos Histograma de Vetores de Campo (VHF) Claudia Patricia Ochoa Diaz Mestrado em Sistemas Mecatrônicos-UnB
REVISÃO DA LITERATURA Planejamento de Trajetória (1) Diagrama de Voronoi Claudia Patricia Ochoa Diaz Mestrado em Sistemas Mecatrônicos-UnB
REVISÃO DA LITERATURA Planejamento de Trajetória (2) Decomposição em células Claudia Patricia Ochoa Diaz Mestrado em Sistemas Mecatrônicos-UnB
REVISÃO DA LITERATURA Planejamento de Trajetória (3) Posição Objetivo Inicio Campos de Potencial Claudia Patricia Ochoa Diaz Mestrado em Sistemas Mecatrônicos-UnB
REVISÃO DA LITERATURA Esquivança de Obstáculos (1) Algoritmo Bug Claudia Patricia Ochoa Diaz Mestrado em Sistemas Mecatrônicos-UnB
REVISÃO DA LITERATURA Esquivança de Obstáculos (2) Histograma de Vetores de Campo (VHF) Claudia Patricia Ochoa Diaz Mestrado em Sistemas Mecatrônicos-UnB
REVISÃO DA LITERATURA Trabalhos Relacionados [3] Murciente M.,Casillas J. Quick Design ofFuzzyControllerswithGoodInterpretability in MobileRobotics. UnB, 2007 Resumo: Técnica de treinamento automático de um conjunto dados mais um algoritmo de aprendizagem para controladores fuzzy.. Navegação baseada em comportamentos (Seguimento de paredes) Simulações feitas no software da plataforma móvel Nomad 200 Claudia Patricia Ochoa Diaz Mestrado em Sistemas Mecatrônicos-UnB
REVISÃO DA LITERATURA CONTEÚDO ROBÓTICA MÓVEL 1.1. Percepção 1.1.1 Sensores do Nomad XR4000 1.2 Localização 1.2.1 Representação de mapas 1.3 Navegação 1.3.1 Planejamento de Trajetória 1.3.2 Esquivança de Obstáculos 2. ROBÓTICA PROBABILÍSTICA 2.1 Localização e Mapeamento Simultaneo (SLAM) 2.1.1 Formulação e estrutura do problema SLAM 2.1.2Filtro de Kalman Estendido (EKF) 2.1.3 Algoritmo FastSLAM PROPOSTA DE TRABALHO 4. BIBLIOGRAFIA Claudia Patricia Ochoa Diaz Mestrado em Sistemas Mecatrônicos-UnB
REVISÃO DA LITERATURA ROBÓTICA PROBABILÍSTICA Claudia Patricia Ochoa Diaz Mestrado em Sistemas Mecatrônicos-UnB
REVISÃO DA LITERATURA ROBÓTICA PROBABILÍSTICA PERCEPÇÃO Interpretação da informação LOCALIZAÇÃO TECNICAS PROBABILISTICAS Toma de direções MAPEAMENTO Claudia Patricia Ochoa Diaz Mestrado em Sistemas Mecatrônicos-UnB
REVISÃO DA LITERATURA CONTEÚDO ROBÓTICA MÓVEL 1.1. Percepção 1.1.1 Sensores do Nomad XR4000 1.2 Localização 1.2.1 Representação de mapas 1.3 Navegação 1.3.1 Planejamento de Trajetória 1.3.2 Esquivança de Obstáculos 2. ROBÓTICA PROBABILÍSTICA 2.1 Localização e Mapeamento Simultaneo (SLAM) 2.1.1 Formulação e estrutura do problema SLAM 2.1.2Filtro de Kalman Estendido (EKF) 2.1.3 Algoritmo FastSLAM PROPOSTA DE TRABALHO 4. BIBLIOGRAFIA Claudia Patricia Ochoa Diaz Mestrado em Sistemas Mecatrônicos-UnB
REVISÃO DA LITERATURA Localização e Mapeamento Simultâneo (SLAM) Ausência de mapa do ambiente Desconhecimento da pose SLAM: Construção de um mapa incremental e determinação da pose simultaneamente Claudia Patricia Ochoa Diaz Mestrado em Sistemas Mecatrônicos-UnB
REVISÃO DA LITERATURA Formulação e estrutura do problema SLAM m j X k+2 Z k,i U k+2 X k+1 X k U k+1 U k Z k-1,i Estimado Robô m i Real Claudia Patricia Ochoa Diaz Mestrado em Sistemas Mecatrônicos-UnB
REVISÃO DA LITERATURA Formulação e estrutura do problema 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 do i-ésimoobjeto, cuja posição é considerada invariante no tempo. Zk,i:observação do i-ésimoobjeto tomada desde o robô no tempo k Claudia Patricia Ochoa Diaz Mestrado em Sistemas Mecatrônicos-UnB
REVISÃO DA LITERATURA Formulação e estrutura do problema SLAM O problema do SLAM consiste em estimar a probabilidade conjunta da pose do robô e a posição dos objetos no instante k, dadas as observações tomadas, as entradas de controle e o estado inicial . Isto pode se expressar matematicamente como: pose do robô posição do objeto observações entradas de controle estado inicial Claudia Patricia Ochoa Diaz Mestrado em Sistemas Mecatrônicos-UnB
REVISÃO DA LITERATURA Formulação e estrutura do problema SLAM Modelo de Estado: Modelo de Observação: Probabilidade Conjunta (Xk,m) Claudia Patricia Ochoa Diaz Mestrado em Sistemas Mecatrônicos-UnB
REVISÃO DA LITERATURA Formulação e estrutura do problema SLAM SOLUÇÃO RECURSIVA: Iniciando no estado xk-1, e seguindo uma entrada de controle chegamos a o estado xkposteriormente à posição do objeto. Algoritmo Genérico SLAM Predição: Calcula o estado Xka partir do estado Xk+1 e do modelo de estado Atualização das medidas: Calcula a nova medida usando o estado Xkcalculado na etapa anterior e o modelo de observação Claudia Patricia Ochoa Diaz Mestrado em Sistemas Mecatrônicos-UnB
REVISÃO DA LITERATURA Formulação e estrutura do problema SLAM Claudia Patricia Ochoa Diaz Mestrado em Sistemas Mecatrônicos-UnB
REVISÃO DA LITERATURA CONTEÚDO ROBÓTICA MÓVEL 1.1. Percepção 1.1.1 Sensores do Nomad XR4000 1.2 Localização 1.2.1 Representação de mapas 1.3 Navegação 1.3.1 Planejamento de Trajetória 1.3.2 Esquivança de Obstáculos 2. ROBÓTICA PROBABILÍSTICA 2.1 Localização e Mapeamento Simultaneo (SLAM) 2.1.1 Formulação e estrutura do problema SLAM 2.1.2Filtro de Kalman Estendido (EKF) 2.1.3 Algoritmo FastSLAM PROPOSTA DE TRABALHO 4. BIBLIOGRAFIA Claudia Patricia Ochoa Diaz Mestrado em Sistemas Mecatrônicos-UnB
REVISÃO DA LITERATURA Filtro de Kalman Estendido (EKF-SLAM) O algoritmo EKF- SLAM descreve o modelo de estado da seguinte forma: modelo cinemático do veiculo ruído gaussiano modelo de observação geometria da observação ruído gaussiano Claudia Patricia Ochoa Diaz Mestrado em Sistemas Mecatrônicos-UnB
REVISÃO DA LITERATURA Filtro de Kalman Estendido (EKF-SLAM) O algoritmo calcula as medias do vetor de estados do robô e do vetor das posições dos objetos assim como a matriz de covariância entre eles. As expressões destes parâmetros são: O passo seguinte consiste na execução das etapas de predição e de atualização de medidas predição atualização de medidas Claudia Patricia Ochoa Diaz Mestrado em Sistemas Mecatrônicos-UnB
REVISÃO DA LITERATURA Filtro de Kalman Estendido (EKF-SLAM) Claudia Patricia Ochoa Diaz Mestrado em Sistemas Mecatrônicos-UnB
REVISÃO DA LITERATURA CONTEÚDO ROBÓTICA MÓVEL 1.1. Percepção 1.1.1 Sensores do Nomad XR4000 1.2 Localização 1.2.1 Representação de mapas 1.3 Navegação 1.3.1 Planejamento de Trajetória 1.3.2 Esquivança de Obstáculos 2. ROBÓTICA PROBABILÍSTICA 2.1 Localização e Mapeamento Simultaneo (SLAM) 2.1.1 Formulação e estrutura do problema SLAM 2.1.2Filtro de Kalman Estendido (EKF) 2.1.3 Algoritmo FastSLAM PROPOSTA DE TRABALHO 4. BIBLIOGRAFIA Claudia Patricia Ochoa Diaz Mestrado em Sistemas Mecatrônicos-UnB
REVISÃO DA LITERATURA Algoritmo FastSLAM O FastSLAM utiliza uma versão do filtro de partículas chamado filtro de partículas Rao-Blackwellized. Principio: A distribuição de probabilidade que define o problema SLAM pode ser dividida em duas componentes, uma relacionada com o robô e outra com o mapa do ambiente, assim: Filtro de partículas R-B Distribuições gaussiana individuais As posições dos objetos no ambiente são independentes Claudia Patricia Ochoa Diaz Mestrado em Sistemas Mecatrônicos-UnB
REVISÃO DA LITERATURA Algoritmo FastSLAM O problema do SLAM é modelado como: Partc. #1 x, y, Objeto1 Objeto2 ObjetoM … Partc. #2 Objeto1 Objeto2 ObjetoM x, y, … … Objeto1 Objeto2 ObjetoM x, y, Partc. #N … 48 Claudia Patricia Ochoa Diaz Mestrado em Sistemas Mecatrônicos-UnB
REVISÃO DA LITERATURA Algoritmo FastSLAM GPS FastSLAM Claudia Patricia Ochoa Diaz Mestrado em Sistemas Mecatrônicos-UnB
REVISÃO DA LITERATURA CONTEÚDO ROBÓTICA MÓVEL 1.1. Percepção 1.1.1 Sensores do Nomad XR4000 1.2 Localização 1.2.1 Representação de mapas 1.3 Navegação 1.3.1 Planejamento de Trajetória 1.3.2 Esquivança de Obstáculos 2. ROBÓTICA PROBABILÍSTICA 2.1 Localização e Mapeamento Simultaneo (SLAM) 2.1.1 Formulação e estrutura do problema SLAM 2.1.2Filtro de Kalman Estendido (EKF) 2.1.3 Algoritmo FastSLAM PROPOSTA DE TRABALHO 4. BIBLIOGRAFIA Claudia Patricia Ochoa Diaz Mestrado em Sistemas Mecatrônicos-UnB