Trabalho de Conclusão de Curso

Implementação de algoritmo Hector Slam em veículos terrestre não tripulado em ambiente dinâmico e sem acesso a GPS.

The demand for mobile robots that perform the task of autonomous transport has grown in research institutes, such as Innovation Hub/IFAM, and the technology for their manufacture, configuration and implementation in an industrial environment covers several, current and future, problems that robot...

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Autor principal: Bezerra, Luciano Santos
Grau: Trabalho de Conclusão de Curso
Idioma: por
Publicado em: Brasil 2024
Assuntos:
ROS
HECTOR-SLAM
MAPEAMENTO
VTNT (VEÍCULO TERRESTRE NÃO TRIPULADO)
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::ELETRONICA INDUSTRIAL, SISTEMAS E CONTROLES ELETRONICOS::CONTROLE DE PROCESSOS ELETRONICOS, RETROALIMENTACAO
Acesso em linha: http://repositorio.ifam.edu.br/jspui/handle/4321/1402
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spelling oai:localhost:4321-14022024-01-16T17:04:10Z Implementação de algoritmo Hector Slam em veículos terrestre não tripulado em ambiente dinâmico e sem acesso a GPS. Bezerra, Luciano Santos Abecassis, Úrsula Vasconcelos http://lattes.cnpq.br/3588263498990428 Abecassis, Úrsula Vasconcelos http://lattes.cnpq.br/3588263498990428 Nascimento, José Fábio de Lima ttp://lattes.cnpq.br/0056522906128231 Santos, Renan Cavalcante http://lattes.cnpq.br/6930748017205035 ROS HECTOR-SLAM MAPEAMENTO VTNT (VEÍCULO TERRESTRE NÃO TRIPULADO) CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::ELETRONICA INDUSTRIAL, SISTEMAS E CONTROLES ELETRONICOS::CONTROLE DE PROCESSOS ELETRONICOS, RETROALIMENTACAO The demand for mobile robots that perform the task of autonomous transport has grown in research institutes, such as Innovation Hub/IFAM, and the technology for their manufacture, configuration and implementation in an industrial environment covers several, current and future, problems that robotics proposes to solve. These problems sometimes seem easy for human beings, such as walking, communicating and recording the environment around them through maps. Such tasks require the integration of actuators, sensors and systems focused on odometry and creation of cartographic records. The challenges increase when the robot in question responsible for mapping must work in a dynamic environment, that is, where obstacles, which must be avoided, can appear, disappear or move around the map. One framework developed aiming to achieving these functionalities is ROS (Robot Operating System) which provides a platform for creating code, in Python and C++, and tools to be used in robotics systems in general, with emphasis on applications such as industrial AGVs (Automated Guided Vehicles), military UGV (Unmanned Ground Vehicle), emergency response vehicles and space explores such as ROVER MARS 2020, and perhaps most importantly, for sharing solutions between the most diverse types of robots. This work details the construction of a teleoperated robot with the ability to map indoor environments using a LiDAR (Light Detection and Ranging) sensor combined with HECTOR SLAM in the ROS platform, as the robotic system responsible for synchronizing sensors, actuators and algorithms. Although delivering satisfactory results, the developed robotic platform encounters difficulties in generating odometry due to problems reading the encoder sensors and wheel slippage on smooth terrain. A procura por robôs móveis que realizam a tarefa de transporte autônomo tem crescido nos institutos de pesquisa, como o Polo de Inovação Manaus/IFAM, e a tecnologia para sua fabricação, configuração e implementação em ambiente industrial abrange diversos problemas da atualidade e do próximo futuro que a robótica se propõe a resolver, problemas esses que por vezes parecem fáceis para seres humanos, como andar, se comunicar e registrar o ambiente à sua volta por meio de mapas. Tais tarefas requerem a integração de atuadores, sensores e sistemas voltados para a odometria e elaboração de registros cartográficos, os desafios aumentam quando o robô em questão incumbido pelo mapeamento deve trabalhar em um ambiente dinâmico, ou seja, onde obstáculos, que devem ser evitados, podem aparecer, sumir ou se movimentar pelo mapa. Um dos frameworks1 desenvolvidos com o objetivo de alcançar essas funcionalidades é o ROS (Robot Operating System2) que disponibiliza uma plataforma para a criação de código, em Python e em C++, e de ferramentas para serem usadas em sistemas robóticos em geral, com destaque em aplicações como AGVs (Automated Guided Vehicle3) industriais, VTNTs (Veículo Terrestre Não Tripulado) militares, veículos de resposta emergencial e exploradores espaciais como ROVER MARS 2020, e talvez mais importante, para compartilhamento das soluções entre os mais diversos tipos de robôs. Este trabalho apresenta a construção de um robô teleoperado com a capacidade de mapear ambientes a partir de um sensor LiDAR (Light Detection and Ranging4) usando algoritmo HECTOR SLAM e empregando a plataforma ROS como o sistema robótico responsável por sincronizar sensores, atuadores e algoritmos. Embora entregue resultados satisfatórios, a plataforma robótica desenvolvida encontra dificuldades na geração de odometria devido a problemas na leitura dos sensores encoders e no escorregamento das rodas em terreno liso. 2024-01-16T17:04:10Z 2024-01-16 2024-01-16T17:04:10Z 2021-12-12 Trabalho de Conclusão de Curso BEZERRA, Luciano Santos. Implementação de algoritmo Hector Slam em veículos terrestre não tripulado em ambiente dinâmico e sem acesso a GPS.118f 2024. Monografia (Engenharia de Controle de Automação) - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Amazonas, Campus Manaus Distrito Industrial, Manaus, 2024. http://repositorio.ifam.edu.br/jspui/handle/4321/1402 por HUANG, H; SAVKIN, A. V.; NI, W. Online UAV Trajectory Planning for Covert Video Surveillance of Mobile Targets. IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, p. 1- 12, 2021. Doi: 10.1109/TASE.2021.3062810. Citado na página: 12. DURRANT-WHYTE, H.; BAILEY, T. Simultaneous localization and mapping: part I. IEEE Robotics & Automation Magazine, vol. 13, no. 2, p. 99-110, 2006. Doi: 10.1109/MRA.2006.1638022. Citado na página: 12. NAGLA, S. 2D Hector SLAM of Indoor Mobile Robot Using 2D LiDAR. 2ND INTERNATIONAL CONFERENCE ON POWER, ENERGY, CONTROL AND TRANSMISSION SYSTEMS (ICPECTS), 2020, Chennai India, P. 1-4. Doi: 10.1109/ICPECTS49113.2020.9336995. Citado na página: 12. SIEGWART, R; NOURBAKHSH, I. R. Introduction to Autonomous Mobile Robots. 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institution Repositório Institucional - Instituto Federal do Amazonas - IFAM
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description The demand for mobile robots that perform the task of autonomous transport has grown in research institutes, such as Innovation Hub/IFAM, and the technology for their manufacture, configuration and implementation in an industrial environment covers several, current and future, problems that robotics proposes to solve. These problems sometimes seem easy for human beings, such as walking, communicating and recording the environment around them through maps. Such tasks require the integration of actuators, sensors and systems focused on odometry and creation of cartographic records. The challenges increase when the robot in question responsible for mapping must work in a dynamic environment, that is, where obstacles, which must be avoided, can appear, disappear or move around the map. One framework developed aiming to achieving these functionalities is ROS (Robot Operating System) which provides a platform for creating code, in Python and C++, and tools to be used in robotics systems in general, with emphasis on applications such as industrial AGVs (Automated Guided Vehicles), military UGV (Unmanned Ground Vehicle), emergency response vehicles and space explores such as ROVER MARS 2020, and perhaps most importantly, for sharing solutions between the most diverse types of robots. This work details the construction of a teleoperated robot with the ability to map indoor environments using a LiDAR (Light Detection and Ranging) sensor combined with HECTOR SLAM in the ROS platform, as the robotic system responsible for synchronizing sensors, actuators and algorithms. Although delivering satisfactory results, the developed robotic platform encounters difficulties in generating odometry due to problems reading the encoder sensors and wheel slippage on smooth terrain.
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author Bezerra, Luciano Santos
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