Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10773/25126
Title: Study of SLAM algorithms for autonomous navigation in unstructured environments
Other Titles: Estudo de algoritmos SLAM para navegação autónoma em ambientes não estruturados
Author: Ferrão, José Manuel Miranda
Advisor: Neves, António José Ribeiro
Dias, Paulo Miguel de Jesus
Keywords: Mapping
Navigation
Localization
ROS
SLAM
Robotics
Defense Date: 22-Mar-2018
Abstract: Robotics is one of the most exciting areas that has been through constant innovation and evolution over the years. Robots have become more and more a part of our lives and are no longer a vision for the future but a reality of the present. Nowadays we have robots cleaning our home, vacuuming our floors, playing soccer or even exploring the unknown outside of our planet. Robots are a major theme in research projects with special attention given to mobile robots since they have the capability to navigate the environment and interact more easily with humans. In the last couple of years, we have observed a big growth in the market of service robots. A service robot is dedicated to help humans in their everyday tasks. While reactive or pre-programmed behaviors are sufficient to let a robot appear intelligent, to be truly be intelligent a robot must learn and adapt to its environment. SLAM is the computational problem of learning an environment by constructing its map while simultaneously keeping track of the robot location inside it. Follow Inspiration is a company focused on the development of robotic systems. The autonomous shopping cart WiiGo was its first product, it is an autonomous service robot designed to help people carry their purchases in supermarkets. In this document we describe the testing and integration of SLAM algorithms, development of a marker-based solution to detect interest-points and the development of visualization tools for the WiiGo robot. The results presented in this document allowed the WiiGo robot to become capable of autonomous navigation in human occupied environments independently, without resourcing to external localization systems.
A robótica é uma das áreas mas excitantes e dinâmicas que tem apresentado um elevado crescimento ao longo dos últimos anos. Robôs tornaram-se parte da nossa vida e não são mais uma visão do futuro. Atualmente temos robôs a limpar as nossas casas, aspirar o chão, jogar futebol e até a explorar o desconhecido fora do nosso planeta. A robótica é um dos maiores temas de investigação atualmente com especial foco em robôs móveis. Estes robôs são capazes de se movimentar e interagir com o ambiente abrindo caminho para novas possibilidades possibilitando novas formas de interação com humanos. Nos últimos anos foi possível observar um grande crescimento do mercado de robôs de serviço. Estes robôs têm como objetivo auxiliar humanos na execução de tarefas diárias. Comportamentos reativos ou pré programados são suficientes para fazer um robô parecer inteligente, mas para um robô ser realmente inteligente deve aprender e adaptar-se ao seu ambiente. SLAM é o problema computacional de aprender um ambiente criando um mapa do mesmo enquanto simultaneamente se estima a localização do robô dentro do ambiente aprendido. A Follow Inspiration é uma empresa focada no desenvolvimento e produção de sistemas robóticos. O robô WiiGo foi o primeiro produto da empresa, é um robô de serviço que tem como objectivo auxiliar clientes de supermercados a carregar as suas compras. Neste documento apresentamos testes e integração de algoritmos de SLAM, desenvolvimento de um sistema baseado em marcadores visuais para detecção de pontos de interesse e desenvolvimento de ferramentas de visualização de dados para o robô WiiGo. Os resultados apresentado possibilitaram que o robô WiiGo se torna-se capaz de navegação autónoma em ambientes ocupados por humanos sem recurso a sistemas de localização externos.
URI: http://hdl.handle.net/10773/25126
Appears in Collections:DETI - Dissertações de mestrado
UA - Dissertações de mestrado

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Documento.pdf5.04 MBAdobe PDFView/Open


FacebookTwitterLinkedIn
Formato BibTex MendeleyEndnote Degois 

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.