DESENVOLVIMENTO DE MATERIAL DIDÁTICO SOBRE FILTROS PROBABILÍSTICOS EMPREGADOS NA SOLUÇÃO DO PROBLEMA DE LOCALIZAÇÃO EM ROBÓTICA MÓVEL
O presente trabalho apresenta os resultados das atividades de estágio curricular realizado no Curso de Engenharia Elétrica da Universidade Federal do Maranhão, visando fazer uma pesquisa de implementações de filtros probabilísticos aplicados à solução do problema de localização simulada para robôs em ambientes internos. Como resultados, foram gravadas três videoaulas, disponibilizando material didático a ser usado na disciplina Robótica Móvel Probabilística, um para cada categoria de filtro: Kalman, Kalman Estendido e de partículas conhecido como Adaptive Monte Carlo Localization. Uma vez que o filtro de Kalman é pouco utilizado como solução à localização em robótica móvel, devido à sua dinâmica linear no processo de estimação, ele é apresentado em uma aplicação de sistema de rastreamento de objeto. As teorias de cada filtro probabilístico, bem como todas as suas implementações em videoaulas são apresentadas, onde é comentando sobre a ação de convergência dos mesmos nas estimações.
DESENVOLVIMENTO DE MATERIAL DIDÁTICO SOBRE FILTROS PROBABILÍSTICOS EMPREGADOS NA SOLUÇÃO DO PROBLEMA DE LOCALIZAÇÃO EM ROBÓTICA MÓVEL
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DOI: 10.22533/at.ed.5852228016
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Palavras-chave: Localização; Filtros probabilísticos; Videoaulas; Robótica.
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Keywords: Localization; Probabilistic filters; Video lessons; Robotics.
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Abstract:
This study presents the results of the curricular internship activities carried out in the Electrical Engineering Course at Universidade Federal do Maranhão visioning the research of probabilistic filter implementations applied to solve the task of mobile robots simulated localization for indoor environments. As a result, three video lessons were recorded, providing didactic material to be used in the Probabilistic Mobile Robotics course, one for each type of filter: Kalman, Extended Kalman and Particles known as Adaptive Monte Carlo Localization. Once Kalman Filter is rarely used as a mobile robotics localization solution due to its linear dynamics in the estimation process, it is presented in an object tracking system application. The theories for each probabilistic filter and all implementations in the video lessons are presented with discussions about their convergence action on the estimations.
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Número de páginas: 15
- Luciano Buonocore
- Luiz Eugênio Santos Araújo Filho
- José Lucas Araújo dos Santos
