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Title: Mapeamento com Sonar Usando Grade de Ocupação baseado em Modelagem Probabilística
Authors: Souza, Anderson Abner de Santana
Keywords: Probabilidade;Odometria;Mapeamento;Grade de ocupação;Probability;Odometry;Mapping;Occupancy Grid
Issue Date: 15-Feb-2008
Publisher: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Citation: SOUZA, Anderson Abner de Santana. Mapeamento com Sonar Usando Grade de Ocupação baseado em Modelagem Probabilística. 2008. 71 f. Dissertação (Mestrado em Automação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicações) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2008.
Portuguese Abstract: Neste trabalho, propomos um método de mapeamento probabilístico com a representação do ambiente mapeado em uma grade de ocupação modificada. A idéia principal do método proposto é deixar que um robô móvel construa de forma sistemática e incremental a geometria do seu entorno, obtendo ao final um mapa completo do ambiente. Como conseqüência, o robô poderá locomover-se no seu ambiente de modo seguro, baseando-se em um índice de confiabilidade dos dados colhidos do seu sistema perceptivo. O mapa é representado de forma coerente com os dados sensoriais, sejam esses ruidosos ou não, oriundos dos sensores externoceptivos e proprioceptivos do robô. Os ruídos característicos incorporados nos dados de tais sensores são tratados por modelagem probabilística, de modo que seus efeitos possam ser visíveis no resultado final do processo de mapeamento. Os resultados dos experimentos realizados, mostrados no presente trabalho, indicam a viabilidade desta metodologia e sua aplicabilidade na área da robótica móvel autônoma, sendo assim uma contribuição para a área
Abstract: In this work, we propose a probabilistic mapping method with the mapped environment represented through a modified occupancy grid. The main idea of the proposed method is to allow a mobile robot to construct in a systematic and incremental way the geometry of the underlying space, obtaining at the end a complete environment map. As a consequence, the robot can move in the environment in a safe way, based on a confidence value of data obtained from its perceptive system. The map is represented in a coherent way, according to its sensory data, being these noisy or not, that comes from exterior and proprioceptive sensors of the robot. Characteristic noise incorporated in the data from these sensors are treated by probabilistic modeling in such a way that their effects can be visible in the final result of the mapping process. The results of performed experiments indicate the viability of the methodology and its applicability in the area of autonomous mobile robotics, thus being an contribution to the field
URI: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/15203
Appears in Collections:PPGEE - Mestrado em Engenharia Elétrica e de Computação

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