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Acadêmico(a): Fernanda Caroline Silveira Rodrigues |
Título: Cálculo de odometria de um robô lego mindstorms através de rede neural |
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Introdução: |
Com os atuais avanços da tecnologia é crescente o interesse pelo desenvolvimento da área da robótica por parte de empresas, estudiosos e público consumidor em geral. Um dos motivos se dá pela possibilidade de os robôs executarem certas tarefas com maior eficiência, eficácia e segurança que um humano. Para muitas dessas atividades é essencial que o robô possua autonomia com pouca ou nenhuma interferência humana (COUTO, 2012, p. 1).
O desenvolvimento do estudo de robôs autônomos se deve à diversidade de tarefas em que é possível aplicá-los. Podem ser utilizados na movimentação independente de automóveis pelas estradas; na criação de veículos aéreos não tripulados em auxílio à pulverização de lavouras ou operações militares; como veículos autônomos subaquáticos para realização de explorações no fundo do mar (RUSSEL; NORVIG, 2004, p. 871; SANDI, HEMERLY; LAGES, 1998, p. 107), entre outras aplicações.
Os robôs autônomos operam com base em sistemas próprios de controle, nos quais existem duas problemáticas principais. A primeira é em relação à navegação, que representa a definição da posição e orientação do robô no ambiente em determinado tempo. A segunda é em relação à guiagem robótica que se refere ao controle de sua trajetória. Estas dificuldades existem porque há a dependência da precisão e da natureza dos sensores utilizados (SANDI, HEMERLY; LAGES, 1998, p. 107; PETROVIĆ; IVANJKO; PERIĆ, 2002, p. 91).
Em geral os sensores são imprecisos e as situações às quais são expostos são dinâmicas e imprevisíveis (RUSSEL; NORVIG, 2004, p. 875). Por consequência, as leituras dos valores do ambiente culminam no aparecimento de erros de medição. Como alternativa, é possível arranjar os sensores disponíveis a fim de auxiliar na redução desses erros. A combinação das informações garante que limitações apresentadas por um sensor possam ser compensadas pelos demais sensores existentes. A união desses dados é em geral realizada através da Fusão de Sensores (FS) e permite obter uma informação mais completa, precisa e confiável. A FS possibilita adquirir características do ambiente que ultrapassam a capacidade individual dos sensores (SANDI, HEMERLY; LAGES, 1998, p. 107; PETROVIĆ; IVANJKO; PERIĆ, 2002, p. 91; FACELI, 2001, p. 3).
Dentro da tarefa da navegabilidade robótica um dos métodos mais utilizados para estimar a posição momentânea de um robô a partir de um ponto conhecido é a odometria. A odometria representa o valor da distância percorrida por um robô e é adquirida a partir do sensor que registra a revolução do motor. No entanto, este valor pode estar incorreto pois podem ocorrer derrapagens, existir rugosidades no chão, rodas com medidas diferentes, entre outros problemas. Por conta disso comumente a odometria é combinada com o valor da bússola através da FS. Por intermédio do uso da bússola é possível utilizar as medidas de orientação em auxílio à navegabilidade robótica (PETROVIĆ; IVANJKO; PERIĆ, 2002, p. 91; SANDI, HEMERLY; LAGES, 1998, p. 107).
Tendo em vista a vantagem do uso da odometria combinada com a bússola, este trabalho apresentada a implementação do método de FS Rede Neural de Função Radial (RNFR) aplicado à navegabilidade de um robô LEGO Mindstorms. Este método é utilizado com o propósito de auxiliar na estimação da posição e orientação robótica. A partir de sua execução são demonstradas as correções de guiagem necessárias para percorrer determinadas trajetórias de interesse. Como resultado do trabalho, é apresentado um comparativo entre a implementação da navegação utilizando o método RNFR em relação à adoção apenas do cálculo de odometria. A comparação é realizada através da posição estimada por intermédio de cada implementação e a posição real do robô no ambiente. Através dessa comparação é possível verificar qual implementação se mostra mais adequada, uma vez que quanto menor a diferença da posição e orientação estimada em relação a posição e orientação real, mais precisa é a navegabilidade e consequentemente a guiagem do robô. |
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