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Título: Localização e mapeamento de VANT quadrirrotor indoor
Autor(es): Barros, Jessé Barreto de
Orientador(es): Llanos Quintero, Carlos Humberto
Assunto: Robótica
Drone
Veículo aéreo não tripulado
Data de apresentação: Dez-2016
Referência: BARROS, Jessé Barreto de. Localização e mapeamento de VANT quadrirrotor indoor. 2016. viii, 70 f., il. Trabalho de conclusão de curso (Bacharelado em Engenharia Mecatrônica)—Universidade de Brasília, Brasília, 2016.
Resumo: Este trabalho possui como objetivo a implementação de uma técnica para a localização e o mapeamento simultâneos de um robô aéreo (VANT) do tipo quadrirrotor dentro de um local de ambiente fechado (indoor), através da utilização dos dados provenientes dos seus sensores inerciais e das imagens obtidas pelas suas câmeras embutidas. O projeto foi baseado na utilização de uma técnica para a localização e o mapeamento visual monocular (PTAM) aliado à um filtro de kalman estendido para efetuar a fusão de dados e predizer a posição do VANT em tempo real. O desenvolvimento foi feito utilizando recursos da plataforma ROS. Foram efetuados experimentos com um AR.Drone como VANT e com o ambiente de simulação Gazebo que é compatível para utilizar recursos do ROS. Adicionalmente, buscou-se a utilização de uma placa de desenvolvimento do tipo SoC para atuar como computador remoto para processamento dos algoritmos do sistema. Espera-se que esse trabalho venha contribuir com a adição de conhecimentos sobre plataforma ROS para o laboratório LEIA e também a utilização de técnicas de localização e mapeamento para robôs móveis.
Abstract: This work has as goal the development of a method for the simultaneous localization and mapping of an aerial robot (UAV) quadrotor for an indoor application, using data obtained from its inertial sensors and the images originated from its cameras. The project was based on a monocular SLAM technic, called PTAM, together with an extended kalman filter (EKF) for sensor fusion and prediction of the UAV position on real time. The development was made using resources from ROS. Tests were made using both an AR.Drone UAV and with simulations using Gazebo, a simulation framework compatible with ROS resources. Additionally, it was attempted to use a development board SoCKit to be used as a remote computer to process the system’s algorithms. This work looks forward to add to the laboratory LEIA’s knowledge pool familiarization with the ROS framework and, also, the use of new techniques for mobile robots simultaneous localization and mapping (SLAM).
Informações adicionais: Trabalho de conclusão de curso (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Curso de Graduação em Engenharia de Controle e Automação, 2016.
Aparece na Coleção:Engenharia Mecatrônica

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