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https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/533
Tipo: | Dissertação |
Título: | Algoritmo Híbrido Auto-adaptativo para Localização em Robótica Móvel. |
Autor(es): | LI, Audeliano Wolian |
Abstract: | A localização em robótica móvel tem como objetivo fornecer a posição e orientação do robô a cada instante e de forma precisa para que aplicações de alto nível possam ser executadas corretamente, além de resolver os problemas de localização local, global e sequestro do robô. Algoritmos mais completos são capazes de resolver estes três problemas sem exigir um alto custo computacional, sendo a maioria métodos que utilizam mais de uma técnica de localização, caracterizados como algoritmos híbridos. A proposta deste trabalho é apresentar uma nova abordagem de localização robótica baseada em filtro de partículas capaz de solucionar os três problemas da localização, que seja robusto e de baixo custo computacional. Diferentemente de outras técnicas híbridas que utilizam dois métodos distintos de localização, este algoritmo utiliza duas técnicas baseadas em filtro de partículas, o Kullback-Leibler Distance - KLD e o Self-Adaptative Monte Carlo Localization - SAMCL. Todos os testes foram executados em ambientes reais com o auxílio do framework ROS e os resultados experimentais demonstraram melhorias em todas as situações em relação às técnicas executadas individualmente. |
metadata.dc.publisher.department: | IESTI - Instituto de Engenharia de Sistemas e Tecnologia da Informação |
metadata.dc.publisher.program: | Programa de Pós-Graduação: Mestrado - Ciência e Tecnologia da Computação |
Citação: | LI, Audeliano Wolian. Algoritmo Híbrido Auto-adaptativo para Localização em Robótica Móvel. 2016. 77 f. Dissertação (Mestrado em Ciência e Tecnologia da Computação) – Universidade Federal de Itajubá, Itajubá, 2016. |
URI: | https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/533 |
Data do documento: | 8-Jul-2016 |
Aparece nas coleções: | Dissertações |
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Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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dissertacao_li_2016.pdf | 13,56 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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