Abstract:
RESUMO: Um dos principais desafios da robótica móvel consiste em dotar robôs de autonomia.
Neste sentido, aflora a necessidade de um sistema capaz de computar a pose (posição e
orientação) do robô no seu espaço de trabalho – Sistema de localização. Este trabalho
apresenta um sistema de localização utilizando odometria visual, filtro de partículas e
sinal WiFi. O sistema foi projetado para ser utilizando em uma plataforma robótica da
arquitetura cellbot (robôs baseados em dispositivos móveis) e faz uso do filtro probabilístico
de partículas para realizar a correção da pose do robô no ambiente. Foram realizadas
análises de custo computacional e precisão combinando algoritmos de detecção, descrição
e correspondência na odometria visual, bem como a influência da quantidade de features
detectadas no desempenho da odometria. Também foram analisados a precisão e custo da
diversificação na quantidade de partículas utilizadas no filtro e a influência da quantidade
de pontos de acesso WiFi utilizados. Os resultados experimentais com plataforma robótica
real e simulação são analisados e apresentados neste trabalho. Um cenário utilizando uma
robô cadeira de rodas foi proposto e analisado, o sistema demonstrou ser capaz de localizar
o robô móvel.............ABSTRACT: One of the most challenges in mobile robotics is to provide robot autonomy. In this
sense, arises the need of a system able to compute the pose (position and orientation)
of the robot in its workspace – Location System. This paper presents a location system
using visual odometry, particle filter and WiFi signal. The system is designed to be
used on a cellbot robotic platform architecture (robots based on mobile devices) and
makes use of probabilistic particle filter to perform the pose correction of the robot in the
environment. Computational cost and precision analysis combining detection, description,
matching algorithms for the visual odometry were performed, and the influence of the
amount of features detected in the odometry performance. Also the accuracy and cost
on diversification of the amount of particles used in the filter and the influence of the
number of WiFi access points used were analyzed. The experimental results with a real
robotic platform and simulation are analyzed and presented in this paper. A scenario using
a wheelchair robot was proposed and analyzed, the system demonstrated being able to
locate the mobile robot.
