[en] COMPUTATIONAL INTELLIGENCE TECHNIQUES FOR VISUAL SELF-LOCALIZATION AND MAPPING OF MOBILE ROBOTS

• Main Author: NILTON CESAR ANCHAYHUA ARESTEGUI
• Other Authors: MARCO ANTONIO MEGGIOLARO
• Language: pt
• Published: MAXWELL 2017
• Subjects: [pt] REDES NEURAIS; [en] NEURAL NETWORKS; [pt] INTELIGENCIA COMPUTACIONAL; [en] COMPUTATIONAL INTELLIGENCE; [pt] ROBO MOVEL; [en] MOBILE ROBOT; [pt] ALGORITMOS GENETICOS; [en] GENETIC ALGORITHMS; [pt] SCALE INVARIANT FEATURE TRANSFORM - SIFT; [en] SCALE INVARIANT FEATURE TRANSFORM - SIFT; [pt] LOGICA DIFUSA; [en] FUZZY LOGIC
• Online Access: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=31775@1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=31775@2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.31775

[pt] Esta dissertação introduz um estudo sobre os algoritmos de inteligência computacional para o controle autônomo dos robôs móveis, Nesta pesquisa, são desenvolvidos e implementados sistemas inteligentes de controle de um robô móvel construído no Laboratório de Robótica da PUC-Rio, baseado numa modificação do robô ER1. Os experimentos realizados consistem em duas etapas: a primeira etapa de simulação usando o software Player-Stage de simulação do robô em 2-D onde foram desenvolvidos os algoritmos de navegação usando as técnicas de inteligência computacional; e a segunda etapa a implementação dos algoritmos no robô real. As técnicas implementadas para a navegação do robô móvel estão baseadas em algoritmos de inteligência computacional como são redes neurais, lógica difusa e support vector machine (SVM) e para dar suporte visual ao robô móvel foi implementado uma técnica de visão computacional chamado Scale Invariant Future Transform (SIFT), estes algoritmos em conjunto fazem um sistema embebido para dotar de controle autônomo ao robô móvel. As simulações destes algoritmos conseguiram o objetivo, mas na implementação surgiram diferenças muito claras respeito à simulação pelo tempo que demora em processar o microprocessador. === [en] This theses introduces a study on the computational intelligence algorithms for autonomous control of mobile robots, In this research, intelligent systems are developed and implemented for a robot in the Robotics Laboratory of PUC-Rio, based on a modiÞcation of the robot ER1. The verification consist of two stages: the first stage includes simulation using Player-Stage software for simulation of the robot in 2-D with the developed of artiÞcial intelligence; an the second stage, including the implementation of the algorithms in the real robot. The techniques implemented for the navigation of the mobile robot are based on algorithms of computational intelligence as neural networks, fuzzy logic and support vector machine (SVM); and to give visual support to the mobile robot was implemented the visual algorithm called Scale Invariant Future Transform (SIFT), these algorithms in set makes an absorbed system to endow with independent control the mobile robot. The simulations of these algorithms had obtained the objective but in the implementation clear differences had appeared respect to the simulation, it just for the time that delays in processing the microprocessor.