| Título: | Estimação de pose com marcadores Aruco e ambiente virtual para robótica cooperativa |
| Autor(es): | Junqueira, Marcos Eduardo Monteiro
Rabelo, Gabriel Tambara |
| Orientador(es): | Borges, Geovany Araújo |
| Coorientador(es): | Ishihara, João Yoshiyuki |
| Assunto: | Robótica
Filtro de Kalman |
| Data de apresentação: | 21-Dez-2023 |
| Data de publicação: | 29-Ago-2024 |
| Referência: | JUNQUEIRA, Marcos Eduardo Monteiro; RABELO, Gabriel Tambara. Estimação de pose com marcadores Aruco e ambiente virtual para robótica cooperativa. 2023. 122 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Mecatrônica) — Universidade de Brasília, Brasília, 2023. |
| Resumo: | A robótica cooperativa, área que integra sistemas robóticos em sinergia, utiliza do advento
da visão computacional para identificação de pose, que é crucial para permitir que múltiplos
robôs atuem em conjunto na realização de tarefas complexas. Ao compartilhar informações
de câmeras, os robôs podem determinar com certa precisão a posição e orientação de objetos
ou agentes no ambiente. No presente documento, é apresentado o projeto de um ambiente
de identificação por múltiplas câmeras de diferentes tipos, dentre as previamente disponíveis
no laboratório de robótica e automação da UnB, o LARA, utilizando marcadores ArUco,
com auxílio do ambiente ROS, objetivando a fundamentação de um sistema para controle de
cenários multi-robôs, através da identificação de poses de objetos ou pontos de interesse com
o uso de bibliotecas de identificação compatíveis com os sistemas de robótica cooperativa
previamente utilizadas no laboratório, com a utilização de filtro de Kalman para melhorar
os resultados de estimação iterativa das poses, tratando incertezas e ruído de medições,
buscando permitir uma futura integração com sistemas de controle entre manipuladores.
Além do processo de coleta e filtragem dos dados posicionais, também é apresentado um
gêmeo virtual do ambiente detectado, visando melhor analisar o comportamento dos dados
coletados bem como compreender a fundo a filtragem estocástica realizada. O projeto foi
desenvolvido com uma modelagem de posição constante para os objetos detectados e apresentou
localizações condizentes com o ambiente real, denotando uma recriação de situações
reais em ambiente virtualizado. São destacadas possíveis melhorias e adaptações no sistema
para os próximos passos na criação de um ambiente de robótica cooperativa bem como
também são avaliadas diferentes formas de tuning do filtro para adequação à ruídos. |
| Abstract: | Cooperative robotics, an area that integrates robotic systems synergistically, utilizes the
advent of computer vision for pose identification, which is crucial for enabling multiple
robots to work together in performing complex tasks. By sharing camera information, robots
can accurately determine the position and orientation of objects or agents in the environment.
This document presents the project of a multiple camera identification environment using
different types of cameras previously available in the robotics and automation laboratory
at UnB, known as LARA, using ArUco markers with the assistance of the ROS environ ment. The goal is to establish a foundation for a system to control multi-robot scenarios
by identifying poses of objects or points of interest using identification libraries compati ble with cooperative robotics systems previously used in the laboratory. The Kalman filter
is employed to improve the iterative estimation results of poses, addressing uncertainties
and measurement noise, aiming to enable future integration with control systems between
manipulators. In addition to the process of collecting and filtering positional data, a virtual
twin of the detected environment is also presented to better analyze the behavior of the col lected data and to thoroughly understand the stochastic filtering performed. The project was
developed with a constant position modeling for the detected objects and showed consistent
locations with the real environment, indicating a recreation of real situations in a virtualized
environment. Possible improvements and adaptations to the system for the next steps in
creating a cooperative robotics environment are highlighted, and different tuning methods
for the filter to accommodate noise are evaluated. |
| Informações adicionais: | Trabalho de Conclusão de Curso (graduação) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, 2023. |
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| Aparece na Coleção: | Engenharia Mecatrônica
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