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Previous issue date: 2015-09-17 === Developing mobile and autonomous agrobots for greenhouses requires the use of procedures which allow robot autolocalization and tracking. The tracking problem can be modeled as finding the most likely sequence of states in a hidden Markov model„ whose states indicate
the positions of an occupancy grid. This sequence can be estimated with Viterbi’s algorithm. However, the processing time and consumed memory, of this algorithm, grows with the dimensions of the grid and tracking duration, and, this can constraint its use for tracking agrobots. Considering it, this work presents a tracking procedure which uses two approximated implementations of Viterbi’s algorithm called Viterbi-JD(Viterbi’s algorithm
with a sliding window) and Viterbi-JD-MTE(Viterbi’s algorithm with a sliding window over an hidden Markov model with sparse transition matrix). The experimental
results show that the time and memory performance of tracking with this two approximated implementations are significantly higher than the Viterbi’s based tracking. The
reported tracking hypothesis is suboptimal, when compared to the hypothesis generated
by Viterbi, but the error does not grows substantially. Th experimentos was performed
using RSSI(Received Signal Strength Indicator) simulated data. === O desenvolvimento de agrobots móveis e autônomos para operar em estufas agrícolas depende da implementação de procedimentos que permitam o rastreamento do robô no ambiente. O problema do rastreamento pode ser modelado como a determinação da sequência
de estados mais prováveis de um modelo oculto de Markov cujos estados indicam posições de uma grade de ocupação. Esta sequência pode ser estimada pelo algoritmo de Viterbi. No entanto, o tempo de processamento e a memória consumida, por esse algoritmo, crescem com as dimensões da grade e com a duração do rastreamento, e isto pode limitar
seu uso no rastreamento de agrobots em estufas. Considerando o exposto, este trabalho apresenta um procedimento de rastreamento que utiliza mplementações aproximadas do algoritmo de Viterbi denominadas de Viterbi-JD(Viterbi com janela deslizante) e Viterbi-
JD-MTE(Viterbi com janela deslizante sobre um modelo oculto de Markov com matriz de transição esparsa). Os experimentos mostram que o desempenho de tempo e memória
do rastreamento baseado nessas implementações aproximadas é significativamente melhor
que aquele do algoritmo original. A hipótese de rastreamento gerada é sub ótima em relação
àquela calculada pelo algoritmo original, contudo, não há um aumento substancial
do erro. Os experimentos foram realizados utilizando dados simulados de RSSI (Received
Signal Strength Indicator).
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