Sensor fusion in humanoid robots

Abstract

A fus~ao sensorial combina pe cas de informa c~ao proveniente de diferentes fontes/sensores de modo a obter informa c~ao global mais precisa quando comparada com sistemas que apenas dependem de fontes/sensores. Diferentes m etodos de fus~ao sensorial t^em sido desenvolvidos de forma a optimizar a resposta geral dos sistemas. Resultados nais, como a unidade inercial que funde duas fam lias diferentes de sensores para dar uma estimativa mais precisa/melhor dos dados sensoriais ou a auto-localiza c~ao do robot que deve ser capaz de avaliar a sua pr opria posi c~ao e consequentemente a posi c~ao dos membros da sua equipa s~ao exemplos da fus~ao sensorial. Esta tese ir a descrever detalhadamente, desde a fase de algoritmo at e a implementa c~ao juntamente com algumas bases matem aticas necess arias para a compreens~ao dos conceitos introduzidos, todo o trabalho desenvolvido para a equipa portuguesa que serviu para tornar o objectivo proposto em realidade: participar pela primeira vez na categoria Standard Platform League no RoboCup 2012.

The technology of sensor fusion combines pieces of information coming from di erent sources/sensors, resulting in an enhanced overall information accuracy when compared with systems that rely only on sources/sensors. Di erent sensor fusion methods have been developed in order to optimize the overall system output. End results like the inertial unit that fuses two di erent sensor families to give a more accurate/better estimate of the sensory data or the self-localization of the robot that should be able to evaluate its position and consequently its team members position. A walk-through, from the algorithm phase to the implementation, will be given in this thesis along with some mathematical background necessary to comprehend the concepts introduced and description of the auxiliary tools that were built for the Portuguese Team to help accomplish the objective: First presence in the Standard Platform League in the RoboCup 2012.