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Title: Localização e mapemento simultâneo (SLAM) com visão monocular aplicado em robô aéreo
Other Titles: Simultaneous location and mapping (SLAM) with monocular vision applied to an aerial robot
Authors: Oliveira, Daniel Costa
metadata.dc.contributor.advisor: Pinheiro, Oberdan Rocha
metadata.dc.contributor.referees: Bomfim, Marcelo Henrique Souza
Keywords: Robótica aérea;Quadrotor;SLAM;Câmera monocular;Controle
Issue Date: 2014
Publisher: Faculdade de Tecnologia SENAI CIMATEC
Citation: OLIVEIRA, Daniel Costa; PINHEIRO, Oberdan Rocha (Orientador). Localização e mapeamento simultâneo (SLAM) com visão monocular aplicado em robô aéreo. Salvador, BA, 2014. 62 p. TCCP (Especialização em Automação, Controle e Robótica) Faculdade de Tecnologia Senai Cimatec, Salvador, 2014.
metadata.dc.description.resumo: A robótica móvel é uma área que vem despertando o interesse da comunidade acadêmica. Com o surgimento e popularização de tecnologias como o MEMS (sistemas micro eletromecânicos), câmeras digitais, sensores RGB-D, etc, foi possível projetar robôs aéreos estáveis em miniatura (MAVs) e de baixo custo, possibilitando a realização segura de voos indoor. Nesse cenário, o quadrotor se tornou a plataforma de preferência da comunidade acadêmica, surgindo diversas soluções comerciais. Para controle adequado de robôs móveis é necessário estimar a pose do robô. Uma técnica de estimação abordada em muitos trabalhos é o SLAM (localização e mapeamento simultâneo). Neste trabalho, é realizado um estudo sobre técnicas de SLAM para estimação de pose de robôs móveis aéreos multirrotores em voo indoor, usando como sensores uma IMU (unidade de medição inercial) de baixo custo em configuração strapdown e uma câmera monocular. Especificamente foi considerado o problema de estimação e controle de um quadrotor AR.Drone da empresa Parrot, sem a necessidade de modificação do firmware de fábrica. A técnica de SLAM desenvolvida nesse trabalho utiliza um filtro de Kalman desenvolvido pelo autor a detecção de padrões impressos utilizando o software de código aberto ARToolkit, assim, o problema de SLAM é simplificado. O método foi implementado em ROS (Robot Operating System) e toma proveito dos recursos do firmware de fábrica do AR.Drone. Por fim, foi avaliada a aplicabilidade da técnica como fonte de realimentação para um controlador de posição.
Abstract: Mobile robotics is an area that has aroused the interest of the community academic. With the emergence and popularization of technologies such as MEMS ( electromechanical devices), digital cameras, RGB-D sensors, etc., it was possible to design robots Miniature Stable Aerials (MAVs) and low cost, enabling the safe realization of indoor flights. In this scenario, the quadrotor has become the platform of choice for academic community, emerging several commercial solutions. For proper control of mobile robots it is necessary to estimate the pose of the robot. An estimation technique discussed in much work is SLAM (Simultaneous Localization and Mapping). In this work, it is carried out a study on SLAM techniques for estimating the pose of mobile robots multirotor aerials in indoor flight, using as sensors an IMU (measurement unit inertial) low-cost strapdown configuration and a monocular camera. Specifically, the problem of estimation and control of a quadrotor was considered. AR.Drone from Parrot, without the need to modify the factory firmware. THE The SLAM technique developed in this work uses a Kalman filter developed by author the detection of printed patterns using the open source software ARToolkit, thus, the SLAM problem is simplified. The method was implemented in ROS (Robot Operating System) and takes advantage of AR.Drone's factory firmware features. Per Finally, the applicability of the technique as a source of feedback for a position controller.
URI: http://repositoriosenaiba.fieb.org.br/handle/fieb/1265
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