Localização em ambientes internos e estáticos utilizando filtro Monte Carlo

Abstract

A robótica é uma área de pesquisa dividida em plataformas com bases fixas (manipuladores), móveis ou híbridas (móvel com capacidade de manipulação de objetos) e tem ocupado cada vez mais espaços nos diversos setores, seja em indústrias, no comércio e em serviços. Este trabalho abordou o problema da localização global de um robô de baixo custo em um ambiente interno e estático de pequenas dimensões, sendo ambos (robô e ambiente) projetados para esta pesquisa. A solução utilizou a abordagem probabilística para estimar a pose global do robô no ambiente, onde o mapa é formado por cilindros de mesmo tamanho e diâmetro. Na implementação da solução foi utilizado o filtro de partículas Monte Carlo (MCL) que fez uso da associação de dados desconhecida na fase de incorporação das medidas efetuadas no ambiente. Foi empregada uma técnica de triangulação de objetos antes de iniciar a ação do MCL, de modo a restringir o espaço de amostragem das partículas ou hipóteses de poses no início, com o objetivo de obter uma convergência do filtro com menos poses de navegação do robô. Um sistema de câmera externa ao sistema robótico, posicionado acima do ambiente (tablado de madeira de 278 x 143 cm2), foi implementado com finalidade de facilitar a avaliação dos erros entre as poses estimadas e reais. Além disso, esse sistema óptico foi utilizado para a geração automática do mapa para fornecer com entrada para o filtro. Foram feitos testes do filtro em três experimentos, de maneira a avaliar a sua convergência com relação ao grau de simetrias dos mapas que definiram os ambientes. No primeiro teste o ambiente apresentou baixo grau de simetria e teve o objetivo de observar a quantidade de poses em que o filtro conseguiu fazer a convergência. Nos dois outros experimentos, feitos em ambientes com alto grau de simetria, o uso da técnica de triangulação mostrou-se bastante eficaz, uma vez que manteve o mesmo resultado que o anterior (converge em poucas poses iniciais), mesmo tendo mais áreas onde foram amostradas as partículas. Os erros nas coordenadas x e y das poses estimadas em relação as reais foram inferiores a 1,75 cm e 0,48 cm, respectivamente, e em orientação não ultrapassando 7,2°. Esses resultados são considerados satisfatórios sob dois importantes aspectos: o filtro converge em poucas poses iniciais e os erros são considerados satisfatórios para a finalidade de navegação do robô nas poses sequenciais. Eles mostram que o robô pode ser usado para realizar trabalhos nos ambientes, mesmo com alto grau de simetria.