um sistema de localização robótica para ambientes internos baseado em redes neurais

107 Pages·2009·4.99 MB·Portuguese

VITOR LUIZ MARTINEZ SANCHES
UM SISTEMA DE LOCALIZAÇÃO ROBÓTICA PARA
AMBIENTES INTERNOS BASEADO EM REDES NEURAIS

SÃO PAULO
2009
VITOR LUIZ MARTINEZ SANCHES
UM SISTEMA DE LOCALIZAÇÃO ROBÓTICA PARA
AMBIENTES INTERNOS BASEADO EM REDES NEURAIS

Dissertação apresentada à Escola Politécnica da
Universidade de São Paulo, para obtenção do Título
de Mestre em Engenharia.

SÃO PAULO
2009
VITOR LUIZ MARTINEZ SANCHES
UM SISTEMA DE LOCALIZAÇÃO ROBÓTICA PARA
AMBIENTES INTERNOS BASEADO EM REDES NEURAIS

Dissertação apresentada à Escola Politécnica da
Universidade de São Paulo, para obtenção do Título
de Mestre em Engenharia.

Área de Concentração:
Engenharia de Sistemas

Orientador:
Prof. Dr. Ademar Ferreira

SÃO PAULO
2009
DEDICATÓRIA

Dedico este trabalho a minha esposa Cintia Aikawa Sanches, que é minha
companheira e a quem eu amo muito.

Dedico também a meus pais Ivani M. Sanches e João Sanches, e também às
minhas irmãs Larissa e Letícia.

Dedico ainda à minha outra irmã Noemi (in memorium).

Aos meus afilhados Aline e Matheus, dedico também este trabalho.
AGRADECIMENTOS

Gostaria de agradecer primeiramente a Deus, por ter me dado a oportunidade da
vida e ter me dado forças para concluir mais esta etapa.

Agradeço também ao meu orientador Prof. Dr. Ademar Ferreira, por sua orientação,
comentários úteis e contribuições para a realização deste trabalho.

Agradeço ao colega Dr. Sergio Ribeiro Augusto, por todo apoio e dicas.

Agradeço à minha esposa, por todo apoio, incentivo, ajuda e toda a paciência que
teve comigo neste período.

Agradeço aos meus pais, por toda ajuda e incentivo na realização desta pesquisa.

Agradeço a minha cunhada Dra. Márcia Aikawa Assato, por todas as dicas e
comentários feitos em relação ao trabalho.

Gostaria ainda de agradecer ao amigo Rodrigo Dias Arnaut pelas observações com
relação à programação e comunicação dos aplicativos desenvolvidos.
RESUMO

Nesta pesquisa são estudados aspectos relacionados à problemática da
localização robótica, e um sistema de localização robótica é construído. Para
determinação da localização de um robô móvel em relação a um mapa topológico do
ambiente, é proposta uma solução determinística. Esta solução é empregada a fim
de prover localização para problemas de rastreamento de posição, embora seja de
interesse também a observação da eficácia, do método proposto, frente a problemas
de localização global. O sistema proposto baseia-se no uso de vetores de atributos,
compostos de medições momentâneas extraídas do ambiente através de
sensoriamentos pertencentes à percepção do robô. Estimativas feitas a partir da
odometria e leitura de sensores de ultra-som são utilizadas em conjunto nestes
vetores de atributos, de forma a caracterizar as observações feitas pelo robô. Uma
bússola magnética também é empregada na solução. O problema de localização é
então resolvido como um problema de reconhecimento de padrões. A topologia do
ambiente é conhecida, e a correlação entre cada local neste ambiente e seus
atributos são armazenados através do uso de redes neurais artificiais. O sistema de
localização foi avaliado de maneira experimental, em campo, em uma plataforma
robótica real, e resultados promissores foram obtidos e são apresentados.

Palavras-chave: 1.Localização Robótica 2.Robótica Móvel 3.Redes Neurais
Artificiais 4.Odometria
ABSTRACT

In this research aspects related to the robot localization problem have been
studied. In order to determine the localization of a mobile robot in relation to a
topological map of its environment, a deterministic solution has been proposed. This
solution is applied to provide localization for position tracking problems, although it is
also of interest to observe the performance of the proposed method applied to global
localization problems. The proposed system is based on feature vectors, which are
composed of momentaneous measures extracted from sensory data of the robot’s
perception. Estimative made from odometry, sonars and magnetic compass readings
are used together in these feature vectors, in order to characterize observed scenes
by the robot. Thus, the localization problem is solved as a pattern recognition
problem. The topology of the environment is known, and the correlation between
each place of this environment and its features is stored using an artificial neural
network. The localization system was experimentally evaluated, in a real robotic
platform. The results obtained allow validation of the methodology.

Keywords: 1.Robot Localization 2.Mobile Robotics 3.Artificial Neural Networks
4.Odometry
SUMÁRIO

Capítulo 1 – Introdução ..........................................................................................15
1.1 – O Problema a ser resolvido e motivações.................................................................15
1.2 – Objetivos e Contribuições...........................................................................................18
1.3 – Descrição dos capítulos...............................................................................................18
Capítulo 2 – Desenvolvimento teórico...................................................................19
2.1 – A problemática da localização robótica.....................................................................19
2.1.1 - Elementos de localização robótica...........................................................................19
2.1.2 - Taxonomias utilizadas em localização robótica.......................................................21
2.2 – A odometria...................................................................................................................23
2.2.1 – Erros sistemáticos e não sistemáticos na odometria..............................................24
2.3 – O modelo cinemático do robô.....................................................................................25
Capítulo 3 – Aspectos práticos de localização robótica......................................34
3.1 – O ambiente de operação e seu mapa topológico......................................................34
3.2 – A plataforma robótica utilizada (hardware)................................................................36
3.3 – Sobre a metodologia utilizada.....................................................................................38
3.3.1 – Os sensores exteroceptivos....................................................................................39
3.3.2 - O uso de marcos de localização..............................................................................40
3.3.3 - O uso de vetores de atributos..................................................................................42
3.4 – Ensaios com os sensores utilizados..........................................................................43
3.4.1 - Circuito retangular 3,0m x 1,8m...............................................................................43
3.4.2 - Circuito em "U".........................................................................................................45
Capítulo 4 – O modelo neural de localização........................................................50
4.1 – A arquitetura geral do sistema de localização...........................................................50
4.2 – Estimativas de odometria e a interface para acompanhamento da trajetória em
tempo real...............................................................................................................................51
4.3 – O vetor de atributos......................................................................................................53
4.3.1 - Apenas odometria....................................................................................................54
4.3.2 - Apenas ultra-som.....................................................................................................55
4.3.3 – Composição do vetor de atributos...........................................................................58
4.3.4 – Sobre o emprego da bússola para classificação.....................................................58
4.4 – A rede neural utilizada..................................................................................................61
4.5 – Modo Aquisição de Dados...........................................................................................65
4.5.1 – O nó topológico fisicamente....................................................................................66
4.5.2 – Tipos de nós topológicos e cadastro.......................................................................67
4.5.3 - Procedimento para aquisição de dados...................................................................68
4.6 – Normalização dos dados..............................................................................................71
4.7 – Treinamento das redes neurais...................................................................................72
4.7.1 - Detalhe do treinamento............................................................................................73
4.8 – Modo Localização.........................................................................................................76
4.8.1 - O limite de corte para definição de nó topológico....................................................78
4.9 – Arquitetura global do sistema de localização............................................................80
4.10 – A portabilidade do sistema........................................................................................82
Capítulo 5 – Resultados, conclusões e trabalhos futuros...................................84
5.1 – Desempenho das redes neurais utilizadas................................................................84
5.2 – Testes de campo do sistema de localização para problemas de rastreamento
de posição..............................................................................................................................85
5.3 – Testes de campo para problemas de localização global - o experimento "salas" 90
5.4 – Conclusões e considerações finais............................................................................91
5.5 – Trabalhos futuros..........................................................................................................92
Referências Bibliográficas.....................................................................................94
Apêndice A – Protocolo de comunicação entre os aplicativos...........................99
Apêndice B – Sobre a aquisição de amostras para composição dos conjuntos
de treinamento e teste..........................................................................................101
LISTA DE FIGURAS

Fig. 2.1 – Sistemas de coordenadas e pose do robô.......................................................19
Fig. 2.2 – Exemplos de mapas topológicos.......................................................................21
Fig. 2.3 – Representação do modelo cinemático de guiagem diferencial do robô e sua
trajetória............................................................................................................26
Fig. 2.4 – Velocidades nas rodas direita e esquerda na translação e rotação..................27
Fig. 2.5 – Desenho esquemático de uma roda motriz do robô.........................................30
Fig.2.6 – Deslocamento do robô no intervalo ∆t, conforme trajetória arco de
circunferência...................................................................................................32
Fig. 3.1 – Planta do laboratório LAC................................................................................34
Fig. 3.2 – O Mapa Topológico do laboratório e o sistema de coordenadas global............35
Fig. 3.3 – A plataforma robótica utilizada.........................................................................37
Fig. 3.4 – Exemplos de possíveis marcos de localização em cenas do laboratório LAC.
.........................................................................................................................41
Fig. 3.5 – Circuito retangular 3,0x1,8m, e posição inicial do robô na realização da
trajetória no sentido horário...............................................................................43
Fig. 3.6 – Trajetória estimada pela odometria; retângulo 3,0x1.8m, duas voltas no
sentido horário..................................................................................................45
Fig. 3.7 – Circuito em “U” (corredores do laboratório) e o estado das portas...................46
Fig. 3.8 – Trajetória estimada pela odometria - Circuito em “U”.......................................46
Fig. 3.9 – Distribuição dos sensores de ultra-som na parte frontal do robô......................47
Fig. 3.10 – Gráfico da leitura dos sensores de ultra-som US e US , em função da
1 7
distância navegada...........................................................................................48
Fig. 3.11 – Gráfico da leitura da bússola magnética, em função da distância navegada....49
Fig. 4.1 – Diagrama simplificado da arquitetura do sistema de localização......................51
Fig. 4.2 – Diagrama simplificado de funcionamento e comunicação da interface para
traçado “online” da trajetória estimada pela odometria......................................52
Fig. 4.3 – Exemplo de aliasamento nos sensores de ultra-som........................................56
Fig. 4.4 – Outro exemplo de aliasamento dos sensores de ultra-som..............................57
Fig. 4.5 – Observação de regiões de aliasamento dos sensores de ultra-som no
experimento do circuito em "U".........................................................................57
Fig. 4.6 – Nó topológico “c”, observado a partir de duas orientações distintas do robô....59
Fig. 4.7 – Os setores angulares do ambiente...................................................................60
Fig. 4.8 – Rede Perceptron de Múltiplas Camadas utilizada............................................61
Fig. 4.9 – O sistema operando no modo Aquisição..........................................................66