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CPGEI (Mestrado): Nicolas Dalmedico - 03/10/18

Defesa Pública de Mestrado do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial
Quando 03/10/2018
das 14h00 até 17h00
Onde Sede Central: Sala C-301
Nome do Contato Prof. André Schneider de Oliveira
Participantes Prof. André Schneider de Oliveira, Dr. Orientador - UTFPR
Profa. Lucia Valéria Ramos de Arruda, Dra. Co-orientadora - UTFPR
Banca examinadora:
Prof. André Schneider de Oliveira, Dr. Presidente - UTFPR
Prof. João Alberto Fabro, Dr. - UTFPR
Prof. Eduardo Todt, Dr. - UFPR
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Sensor de Escaneamento Omnidirecional e Mapeamento por Janela Deslizante

Resumo: Sensores LIDAR são comumente utilizados para realizar mapeamento 2D em robótica. Alguns projetos dão um passo a frente e giram o sensor em frente ao robô para formar uma nuvem de pontos com a qual é possível aplicar técnicas de mapeamento 3D. Este trabalho tenta ir além e criar um método de mapeamento especializado em sensores LIDAR rotacionando, escaneando o ambiente com o auxílio de um motor formando uma superfície que represente com acurácia as imediações do robô móvel. Uma superfície base vertical em frente é modelada para representar os pontos lidos (mapa local) e os dados representados nesta superfície são utilizados para montar um mapa de elevação capaz de representar chão (mapa global) e teto de um ambiente. O mapa resultante é compatível com métodos de SLAM e mapeamento existentes (mapa de ocupação). Vários obstáculos de desenvolvimento foram encontrados na tentativa de se combater os problemas que acompanham o método de escaneamento, como utilização de compensação de movimento do robô para combater a baixa frequência de atualização de dados inerente dos sensores LIDAR. Um protótipo foi desenvolvido para validar o método de mapeamento. Ensaios de navegação utilizando o novo mapa gerado são apresentados no final deste trabalho.
Palavras-chave: LIDAR em rotação, mapeamento 3D, mapeamento não-tradicional, robôs móveis

Omnidirectional Scanning Sensor and Sliding Bay Window Mapping

Abstract: LIDAR sensors are commonly used in robotics to perform 2D mapping. Some projects go beyond that and spin the sensor in front of the robot to build a point cloud with which it's possible to apply 3D mapping techniques. This work tries to improve upon this idea and create a novel mapping strategy specialized in rotating LIDAR acquisition, scanning the environment using a motor and building a surface that represents the mobile robot's vicinity with accuracy. A base vertical grid in front of the robot is created to represent the acquired points (local map) and the data from this grid is used to build two elevation maps, one representing the floor (global map) and other representing the ceiling. The resulting map is compatible with common SLAM and mapping methods (occupation map). Several difficulties were faced when dealing with problems intrinsic from the scanning strategy, as using movement compensation to tackle the low update frequency inherent of LIDAR sensors. A prototype was developed to validate the mapping strategy. Navigation experiments were conducted using the new mapping strategy and the results are presented on this work.
Keywords: Rotating LIDAR, 3D mapping, non-traditional mapping, mobile robots

 

Lista de publicações:

TEIXEIRA, MARCO ANTONIO SIMOES ; DALMEDICO, NICOLAS ; SANTOS, HIGOR BARBOSA ; OLIVEIRA, ANDRE SCHNEIDER DE ; ARRUDA, LUCIA VALERIA RAMOS DE ; NEVES, FLAVIO . Enhancing Robot Capabilities of Environmental Perception through Embedded GPU. In: 2017 VII Brazilian Symposium on Computing Systems Engineering (SBESC), 2017, Curitiba. 2017 VII Brazilian Symposium on Computing Systems Engineering (SBESC), 2017. p. 217.

TEIXEIRA, MARCO ANTONIO SIMOES ; DALMEDICO, NICOLAS ; DE OLIVEIRA, ANDRE SCHNEIDER ; DE ARRUDA, LUCIA VALERIA RAMOS ; NEVES-JR, FLAVIO . A pose prediction approach to mobile objects in 2D costmaps. In: 2017 Latin American Robotics Symposium (LARS) and 2017 Brazilian Symposium on Robotics (SBR), 2017, Curitiba. 2017 Latin American Robotics Symposium (LARS) and 2017 Brazilian Symposium on Robotics (SBR), 2017. p. 1.

TEIXEIRA, M. A. S. ; SANTOS, HIGOR BARBOSA ; DALMEDICO, N. ; DE ARRUDA, LUCIA VALERIA RAMOS ; NEVES, FLAVIO ; DE OLIVEIRA, ANDRE SCHNEIDER . Intelligent environment recognition and prediction for NDT inspection through autonomous climbing robot. JOURNAL OF INTELLIGENT & ROBOTIC SYSTEMS (DORDRECHT. ONLINE), v. 89, p. 1?20, 2018.

Dalmedico N., Simões Teixeira M.A., Santos H.B., de Oliveira A.S., Ramos de Arruda L.V., Neves Jr F. (2019) GPU and ROS the Use of General Parallel Processing Architecture for Robot Perception. In: Koubaa A. (eds) Robot Operating System (ROS). Studies in Computational Intelligence, vol 778. Springer, Cham