| Summary: | Submitted by Fernando Souza (fernandoafsou@gmail.com) on 2017-08-11T14:01:11Z
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Previous issue date: 2017-02-16 === Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES === Anti-collision systems are based on sensing and estimating the mobile robot pose (coordinates
and orientation), with respect to its environment. Obstacles detection, path
planning and pose estimation are primordial to ensure the autonomy and safety of the
robot, in order to reduce the risk of collision with objects and living beings that share
the same space. For this, the use of RGB-D sensors, such as the Microsoft Kinect, has
become popular in the last years, for being relative accurate and low cost sensors. In
this work we propose a new 3D anti-collision algorithm based on Artificial Potential
Field method, that is able to make a mobile robot pass between closely spaced obstacles,
minimizing the oscillations during the cross. We develop our Unmanned Ground
Vehicles (UGV) system on a ’Turtlebot 2’ platform, with which we perform the experiments. === Sistemas anti-colisão são baseados na percepção e estimação da pose do robô móvel
(coordenadas e orientação), em referência ao ambiente em que ele se encontra. A detecção
de obstáculos, planejamento de caminhos e estimação da pose são fundamentais para
assegurar a autonomia e a segurança do robô, no intuito de reduzir o risco de colisão com
objetos ou pessoas que dividem o mesmo espaço. Para isso, o uso de sensores RGB-Ds, tal
como o Microsoft Kinect, vem se tornando popular nos últimos anos, por serem sensores
relativamente precisos e de baixo custo. Nesse trabalho nós propomos um novo algoritmo
anti-colisão 3D baseado no método de Campo Potencial Artificial, que é capaz de fazer
um robô móvel passar em espaços estreitos, entre obstáculos, minimizando as oscilações,
que é uma característica comum desse tipo de método, durante seu deslocamento. Foi
desenvolvido um sistema para plataforma robótica ’Turtlebot 2’, o qual foi utilizado para
realizar todos os experimentos.
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