Author:
Fagundes Mateus de Jesus,Pinheiro Oberdan Rocha
Abstract
Devido às novas necessidades da humanidade, estão sendo criados cada dia mais “servos” que possam realizar atividades de maneira mais eficiente e mais eficaz, esses servos são os robôs. Eles estão a cada dia tomando mais espaço e assumindo maiores papéis na vida da sociedade, inclusive na área doméstica. Os robôs de serviços são responsáveis pela realização de atividades que são consideradas relativamente simples para um ser humano, mas de um grau de complexidade para as máquinas, como exemplo a utilização de ferro elétrico para vestuário. E ainda que sejam de grande ajuda para os seres humanos existem alguns problemas que os robôs possuem que impedem que eles se tornem tão comuns na sociedade como os atuais smartphones. O mapeamento e localização de maneira simultânea é hoje uma grande dificuldade para as aplicações robóticas em ambientes internos e deve ser resolvido antes destas ganharem o mercado popular. Por isso várias alternativas são desenvolvidas para tentar fazer os robôs conseguirem perceber o ambiente em sua totalidade e fazer auto localização. Este trabalho oferece uma visão geral da solução do problema SLAM, cuja característica principal localizar e mapear, simultaneamente, ambientes de diversas escalas. Na solução aplicada foram utilizados os sensores RGB-D para obter uma representação em matriz multidimensional (3D). Para um melhor conhecimento sobre o SLAM utilizando os sensores RGB-D, foi necessária a implantação da solução sugerida em um robô de baixo custo. O algoritmo desenvolvido tem como principal objetivo alinhar os dados do ambiente colhidos pelos sensores, gerando um mapa 3D e a respectiva localização do robô no mesmo, em tempo real.
Publisher
South Florida Publishing LLC
Subject
Pharmacology (medical),Complementary and alternative medicine,Pharmaceutical Science
Reference9 articles.
1. A. ELFES. Sonar-Based Real-World Mapping and Navigation. IEEE Journal of Robotics and Auto mation, 1987.
2. P. HENRY, M. KRAININ, E. HERBST, X. REN, and D. FOX. RGB-D mapping: Using Kinect-style depth cameras for dense 3D modeling of indoor environments. IJRR, 2012.
3. S. Hwang and J.-B. S. Monocular vision-based slam in indoor environment using corner, lamp, and door features from upward-looking camera. Industrial Electronics, 2011.
4. W. Jeong and K. M. L. Cv-slam: a new ceiling vision-based slam technique. Intelligent Robots and Systems, 2005.
5. J. KRAMER, N. BURRUS, F. ECHTLER, C. HERRERA, and M. PARKER. Hacking the Kinect. TECHNO LOGY IN ACTION, 2015.