Anais do XX Congresso Brasileiro de Automática Belo Horizonte, MG, 20 a 24 de Setembro de 2014

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1 GERAÇÃO DE MAPAS PARA LOCALIZAÇÃO E NAVEGAÇÃO DE UM MANIPULADOR MÓVEL USANDO MÚLTIPLOS SENSORES Diana S. Albán-Peñafiel, Guilherme A. S. Pereira Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica - Universidade Federal de Minas Gerais Av. Antônio Carlos 6627, Pampulha, Belo horizonte, Minas Gerais, Brasil s: Abstract This paper presents a methodology for map generation using the multiple sensors of a mobile manipulator. The generated maps will be used for localization and navigation of the robot in indoor environments. The methodology exploit the idea that the most efficient way to work with mobile manipulators is to localize and navigate the mobile base using two dimensional (2D) maps while three dimensional (3D) maps are used only when the robot s arm needs to perform a specific task. Thus, a set of four maps synchronized in space is generated: i) a 2D map obtained using a laser range finder for localization of the base; ii) a colored 3D map for object recognition and manipulation obtained using a RGB-D sensor (e.g. Kinect); iii) a 3D binary map for navigation of the robot s arm obtained from the previous one; and iv) a 2D map obtained by the projection of the 3D map for the navigation of the base. The main difference between the 2D maps is that the first one does not consider the robot height, while the second mark the objects where the robot cannot move underneath as obstacles. To evaluate the methodology, in this paper a mobile manipulator is used to map two distinct real life scenarios. As results, the obtained maps are presented along an initial experiment that validates the use of a 2D map for the robot localization. Keywords Mobile Manipulator Robot, 3D Mapping, 2D Mapping, Localization, Navigation Resumo Este trabalho apresenta uma metodologia para a geração de mapas utilizando os vários sensores de um manipulador móvel. Os mapas gerados serão usados para localização e navegação do robô em ambientes internos. A metodologia explora a ideia de que a forma mais eficiente de se trabalhar com manipuladores móveis é localizar e navegar a base móvel usando mapas bidimensionais (2D), enquanto mapas tridimensionais (3D) são usadas apenas quando o braço do robô precisa realizar uma tarefa específica. Assim, um conjunto de quatro mapas espacialmente sincronizados é gerado: i) um mapa 2D obtido usando um sensor a laser 2D para localização da base; ii) um mapa 3D colorido para o reconhecimento e manipulação de objetos obtido utilizando um sensor RGB-D (Kinect); iii) um mapa binário 3D para navegação do braço do robô obtido a partir do anterior; e iv) um mapa 2D obtido pela projeção do mapa 3D para a navegação da base. A principal diferença entre os mapas 2D é que o primeiro não leva em consideração a altura do robô, enquanto que o segundo marca os objetos onde o robô não pode se mover por baixo como obstáculos. Para avaliar a metodologia, neste trabalho um manipulador móvel é usado para mapear dois cenários reais distintos. Como resultados, os mapas obtidos são apresentados ao longo de um experimento inicial que valida a utilização de um dos mapa 2D para a localização do robô. Palavras-chave Robô Manipulador Móvel, Mapeamento 3D, Mapeamento 2D, Localização, Navegação 1 Introdução Nós últimos anos, têm-se observado um grande avanço nas pesquisas envolvendo robótica móvel (Mohamed and Capi, 2012; Gockley R, 2006). Entretanto, diversos desafios ainda não dispõem de soluções ótimas, e têm sido objeto de estudos em diversos trabalhos publicados na literatura. Os esforços estão concentrados em propor soluções que forneçam aos robôs capacidades de mobilidade e autonomia, possibilitando sua atuação adequada em qualquer ambiente ou cenário real. Nesse contexto, alguns robôs móveis autônomos têm seu foco concentrado na execução de tarefas cotidianas em ambientes internos (Kwang- Hyun et al., 2008). Em algumas dessas aplicações, as plataformas devem ser capazes de navegar e evitar obstáculos, bem como executar tarefas de detecção e manipulação de objetos, configurandose portanto em um manipulador móvel (Hornung et al., 2012). De maneira geral, pode-se inferir que um sistema robótico requer um mapa, obtido através da avaliação (mapeamento) do cenário ou ambiente real, para então definir sua trajetória e em seguida realizar a navegação pelo mapa obtido. Essa navegação deve ser orientada pela componente de localização dada a partir da posição atual do robô em relação ao ambiente. Diversas soluções com robôs móveis têm sido propostas, na sua maioria envolvendo a utilização de sensores planares (laser) para detecção de obstáculos e mapeamento horizontal do espaço de trabalho do robô (Marder-Eppstein et al., 2010; Thrun et al., 2005). Essas soluções compõem alguns robôs reportados na literatura, como é o caso do robô RHINO que é usado como guia de museu (Burgard et al., 1998) e, do robô MINERVA (Thrun et al., 1999). Este último, tem o objetivo de entreter pessoas em locais públicos. Os trabalhos supracitados apresentam uma abordagem, na qual os cenários não sofrem modificações no decorrer do tempo, o que os caracterizam como permanentes, o que facilitava na definição do comportamento do robô. Entretanto, não contemplavam uma implementação eficiente de localização, 1

2 quando as pessoas frequentemente obstruíam seus sensores. A partir dessas abordagens, novas soluções foram propostas, nas quais os ambientes eram mais propensos a obstáculos ou mesmo com uma grande circulação de pessoas. Isso pode ser observado com o Robox (Siegwart et al., 2003), que é um robô móvel feito para apresentação em eventos com grande quantidade de pessoas, e também com o robô Jinny que apresenta as mesmas características (Kim et al., 2004). Essas soluções apresentam a implementação de técnicas de mapeamento e aprendizado, além de mecanismos envolvendo a utilização de tecnologias para captura e comunicação dos dados, permitindo uma localização mais eficiente e em tempo real dos robôs (Arcos, 2009). Algumas propostas que fazem uso de laser planar trazem um modelo de detecção baseado em três dimensões. Esses lasers usualmente são acoplados a um motor que permite a realização de movimentos de varreduras de cima para baixo ou vice-versa, de forma a obter maiores informações do ambiente, como é o caso de (Marder-Eppstein et al., 2010). Além desses, outros trabalhos compreendem a utilização de técnicas que lidam com obstáculos em 3D (Thrun et al., 1999; Surmann et al., 2003; Hornung et al., 2012), ou ainda abordagens que fazem uso de grade de ocupação multivolume para representação do ambiente tridimensional (Dryanovski and Morris, 2010). Por fim, há ainda trabalhos que se concentram em modelos híbridos, a partir da utilização de sensores laser, câmeras stereo e sensores Kinect (Ortiz, 2013), que permite a navegação em ambientes internos, realizando tarefas de monitoramento e vigilância. Souza (2012) apresenta um novo método de mapeamento para robô, que utiliza um mapa 2.5D com representação em grade de ocupação-elevação, o que possibilita ao robô um prévio conhecimento sobre a ocupação de um determinado local. O presente trabalho concentra-se na geração dos mapas necessários para auxiliar na localização e navegação de um manipulador móvel de grande altura em um ambiente doméstico. O principal problema encontrado com robôs deste porte esta relacionada com o fato de que lasers 2D não percebem os lugares no ambiente onde o robô pode passar, já que a altura dos obstáculos não pode ser detectada por esses sensores. Por outro lado, localização e navegação em 2D possuem soluções bem conhecidas e muito mais eficientes que aquelas que trabalham em 3D. Estes fatos nos levaram a buscar soluções hibridas que, simultaneamente consideram mapas 2D e 3D. De maneira geral, foram criados mapas independentes obtidos pelo sensor Kinect (mapa 3D) e por um laser SIC- KLMS(mapa2D)aliadoaumconjuntodealgoritmos que provem os mecanismos necessários para uma obtenção correta dos mapas. O restante do trabalho está divido da seguinte forma: na Seção 2 é apresentada a definição do problema abordado; na Seção 3 tem-se a descrição dos passos que foram seguidos para a solução do problema, e na Seção 4 são descritas as ferramentas utilizadas, os experimentos realizados e a descrição dos cenários de testes. A Seção 5 apresenta os resultados obtidos, e por fim têm-se as conclusões, além das perspectivas de continuação do trabalho na Seção 6. 2 Definição do Problema Robôs têm sido aplicados na execução de tarefas cotidianas nos últimos anos. Inicialmente os esforços dos pesquisadores se concentravam na criação de um mapa bidimensional, na qual possibilitava a base móvel realizar a localização e navegação. Entretanto, este mapa não considerava a dimensão (altura e tamanho) dos objetos que compunham o espaço de trabalho do robô. Mas recentemente, buscou-se soluções onde manipuladores robóticos pudessem considerar a altura dos objetos e assim localizar-se dentro do ambiente, fazendo uso de mapas 3D. Contudo, com o surgimento dos manipuladores móveis, que basicamente são manipuladores tradicionais acoplados a bases móveis, surgiu a necessidade de agregação entre as duas técnicas apresentadas, ou seja, fez-se necessário a obtenção de mapas que permitissem a navegação conjunta entre a base móvel e o manipulador robótico, onde a principal restrição de navegação baseia-se no tamanho do robô. Este artigo é parte integrante de uma pesquisa que envolve a geração de mapas, para auxiliar na localização e navegação de um manipulador móvel de grande altura em um ambiente doméstico. Nesse contexto, têm-se neste trabalho o objetivo de gerar um conjunto de 4 mapas espacialmente sincronizados, utilizando um sensor Kinect e um sensor laser. A motivação em utilizá-los de forma conjunta, deu-se entre outros pelo fato do Kinect permitir a geração de imagens com profundidade, mesmo dispondo de limitações no alcance e no campo de visão horizontal, enquanto que o laser consegue construir um mapa bidimensional com um alcance maior, que pode chegar até 80 metros, o que acaba contornando as dificuldades que o Kinect apresenta para ambientes longos, como corredores e etc. Os mapas gerados serão usados para localização e navegação do robô em ambientes internos, explorando a ideia de que a forma mais eficiente de se trabalhar com manipuladores móveis é localizar e navegar a base móvel usando mapas bidimensionais (2D), enquanto mapas tridimensionais (3D) são usadas apenas quando o braço do robô precisa realizar uma tarefa de detecção e manipulação de objetos. Os mapas gerados são: i) um mapa 2D obtido usando um sensor a laser 2D para localização 2

3 da base; ii) um mapa 3D colorido para a detecção dos obstáculos até o tamanho do robô e para reconhecimento e manipulação de objetos, obtido utilizando um sensor RGB-D (Kinect); iii) um mapa binário 3D para navegação do braço do robô geradoapartirdoanterior; eiv)ummapa2dobtido pela projeção do mapa 3D binário, que considera os obstáculos detectados, sendo usado para o planejamentodarotaenavegaçãodabasedorobô. A principal diferença entre os mapas 2D é que o primeiro não leva em consideração a altura do robô, enquanto que o segundo marca os objetos onde o robô não pode se mover por baixo como obstáculos. Os mapas 3D se diferenciam em virtude principalmente do mapa binário possibilitar a implementação de melhorias enquanto o outro só permite o reconhecimento e manipulação de objetos. O processo de obtenção dos mapas utilizou uma nova metodologia baseada em técnicas já reportadas na literatura. A Figura 1 ilustra o contexto do trabalho apresentado neste artigo, bem como as tarefas que serão realizadas na continuidade do trabalho. A ideia básica da metodologia apresentada na Figura 1 é a utilização de mapas 2D na maior parte tempo. Além de serem disponíveis na literatura diversas ferramentas de navegação e localização em mapas 2D, o uso de tal mapas reduz de forma significativa o tempo de processamento e o consumo de memória das aplicações. Nesta seção são apresentadas as técnicas utilizadas para realizar o mapeamento, a descrição dos algoritmos usados e uma descrição da plataforma móvel. Para a geração dos mapas, utilizou-se um sistema robótico com múltiplos sensores. A plataforma robótica denominada MARIA(Manipulator Robot for Interaction and Assistance), utilizada nos experimentos, que serão descritos na próxima seção, encontra-se equipada com uma base móvel não holonômica Pioneer3-AT, com sensores de contato (bumpers), um sensor laser bidimensional SICK-LMS 291S05, um sensor Microsoft Kinect, um manipulador robótico JACO de 6 graus de liberdade, um tablet como interface gráfica do robô, além de um conjunto de áudio. A MARIA possui uma altura de 1,68 metros. Convém salientar, que alguns destes módulos não foram utilizados neste trabalho, no entanto, constituem parte do desenvolvimento de outras pesquisas em andamento. Uma representação da plataforma, pode ser visualizada na Figura 2. Figura 2: Visão Geral Plataforma Robótica MARIA. Sensor Kinect Sensor Laser Trabalho realizado Mapeamento Trabalho futuro Navegação da base Navegação do manipulador Detecção de objetos Localização da base movél Mapa 2D Mapa 3D colorido Mapa 3D binário Mapa 2D a partir do 3D Figura 1: Visão geral do problema. 3 Metodologia O sensor a laser acoplado ao sistema robótico, utilizou as seguintes configurações: campo de visão do escâner de 180 graus; resolução angular de 1 grau; distância máxima de detecção de 8 metros e taxa de transferência de bps (bits por segundo). No desenvolvimento do sistema de mapeamento, utilizou-se o ROS (Robot Operating System) 1, que é um meta sistema operacional para o desenvolvimento de aplicações robóticas. A geração dos mapas deu-se a partir da construção incremental e simultânea de um mapa bidimensional e outro tridimensional do espaço de trabalho. Para a obtenção do mapa 3D colorido utilizouse o sensor Kinect e a aplicação RGBDSLAM 2 apresentada por Endres et al. (2012). Tal pacote permite, entre outras funcionalidades, a percepção tridimensional do ambiente a partir da utilização da técnica de nuvem de pontos 4D, denominada RGB-D (Red, Green, Blue e Depth). A escolha do RGBDSLAM para a obtenção do mapa colorido, foi feita em virtude da facilidade de filtragem dos erros inerentes ao ambiente, como tremores, ruído na imagem, mudanças no ponto de vista e iluminação. O mesmo utiliza o algoritmo RANSAC (do inglês Random Sample Consensus) (Fischler and Bolles, 1981), que permite contornar os possíveis distúrbios no campo de visão do robô. 1 Disponível em 2 Disponível em 3

4 Em relação a criação do mapa 2D, fez-se uso da aplicação gmapping 3, que permite gerar uma grade de ocupação em 2D que armazena as coordenadas de posição dos obstáculos. Apósaobtençãodosmapas2De3D,utiliza-se o mapa colorido 3D e cria-se uma grade de ocupação tridimensional, ou seja, uma representação baseada em Octrees (Hornung et al., 2013), que por sua vez faz uso da biblioteca OctoMap 4. É importante mencionar que, durante a obtenção do mapa, a biblioteca OctoMap utiliza muito processamento para criar e armazenar na memória e no disco o mapa que está sendo criado, o que torna o sistema muito lento, prejudicando a execução de outros programas necessários para o funcionamento do robô. Por este motivo, esse mapa só é obtido a partir do mapa 3D previamente adquirido com RGBDSLAM e Kinect. Dessa forma, é possível também a implementação de melhorias tais como: ajustes de resolução, alterações de redimensionamento, representação das projeções, dentre outros. A partir do mapa 3D binário processado, criaseaprojeçãoem2ddoambientemapeado. Posteriormente, processa-se as imagens dos mapas bidimensionais, fazendo uso da biblioteca OpenCV 5, para aferir maior suavidade e eliminar ruídos através da implementação de alguns filtros. Do ponto de vista de melhoramento da projeção 3D para 2D, foi implementado um segundo algoritmo em OpenCV, que otimiza a imagem através de erosão, dilatação, suavidade e remoção de fundo, de maneira a fornecer subsídios ao processo de planejamento das trajetórias. 4 Experimentos Realizados Após a definição da metodologia para obtenção dos mapas e das ferramentas descritas na seção anterior, partiu-se para a realização dos experimentos que serão detalhados a seguir. Nesse contexto, serão apresentados três conjuntos de experimentos, englobando dois cenários distintos, ambos consistindo em ambientes internos. Para estes experimentos a central de processamento de dados da plataforma MARIA foi desempenhada por um notebook HP, com processador Intel Core 2 Duo T5900, 2,20Ghz x 2, 4GB de memória RAM, com sistema operacional Linux Ubuntu LTS. De maneira a permitir o controle do robô pelo cenário desejado, implementouse um software para realizar a captura de dados do teclado a partir dos comandos fornecidos pelo usuário. Definiu-se uma velocidade de 0,08 rad/s para o giro direito e esquerdo e, uma velocidade de deslocamento de 0,002 m/s. 3 Disponível em 4 Disponível em 5 Disponível em 4.1 Experimento 1 Este experimento fora realizado na sala de convivência, dos alunos de Mestrado do programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica da Universidade Federal de Minas Gerais. Objetivouse apresentar o mapeamento de um ambiente interno tipicamente estruturado, com mesas, cadeiras, sofá, e etc, tal qual uma casa. A Figura 3 mostra o cenário envolvido, enquanto que a Figura 4 permite a visualização da planta baixa do ambiente. Convém salientar que no cenário em questão, foram considerados obstáculos de varias dimensões, de forma a aferir um maior nível de complexidade, bem como tornar o ambiente mais próximo de um cenário doméstico real. (c) (d) Figura 3: Cenário do experimento 1 observado de quatro pontos de vista diferentes. fim mesa de trabalho inicio Figura 4: Planta baixa e representação da trajetória realizada no cenário 1. No processo de mapeamento, a plataforma robótica posiciona-se em um zero absoluto definido no cenário (inicio), e rotaciona-se em torno de seu próprio eixo de maneira a capturar a primeira visão do mapa a ser criado. O robô então deslocase seguindo as setas mostradas na Figura 4 e em cada circulo colorido, gira novamente em torno de 4

5 seu eixo. Este processo é repetido até que seja concluída a trajetória. Em seguida, obtêm-se um mapa 3D colorido e um 2D que são coerentes com o ambiente e espacialmente sincronizados. É importante frisar que o tempo de captura dos dados, está intimamente relacionado ao tempo que o usuário leva para navegar com o robô pelo ambiente. Após o mapeamento, o tempo gasto para salvar os mapas obtidos, foi em média: 3 segundos para salvar o mapa 2D do laser; 13 minutos para salvar o mapa colorido em 3D; 5 segundos para salvar o mapa binário. Para enviar a nuvem de pontos ao OctoMap o tempo foi de 1 minuto. Por fim, o tempo de processamento da imagem 3D e a projeção para 2D é de aproximadamente 1,5 minutos. Os mapas obtidos serão mostrados na Seção Experimento 2 Este experimento foi realizado nas dependências do Laboratório de Sistemas de Computação e Robótica (CORO) da Universidade Federal de Minas Gerais. Assim como no experimento anterior, desejava-se obter o mapeamento de um ambiente interno tipicamente estruturado com mesas, cadeiras, cadeira de rodas, e etc. Esse cenário apresentava alguns obstáculos diferentes dos considerados no experimento 1, o qual fazem dele um ambiente propício de testes. A Figura 5 ilustra uma visão geral do espaço mapeado, e a Figura 6 mostra a planta baixa do ambiente. Figura 6: Planta baixa e representação da trajetória realizada no cenário Experimento 3 A partir dos dados obtidos no experimento 2 e, fazendo uso dos dados fornecidos pelo sensor laser e pela odometria do robô, obtêm-se a pose estimada do robô dentro do ambiente. Para a estimação do posicionamento do robô, fez-se uso do sistema de localização probabilística AMCL (Adaptive Monte Carlo Localization) (Hiemustra and Nederveen, 2007) implementado no ROS. A figura 7 mostra três passos desse algoritmo que inicialmente espalha partículas pelo ambiente e, por meio da comparação das observações do laser com o mapa encontrado anteriormente, converge as partículas para a posição real do robô. (c) Figura 7: Espalhamento de partículas para localização global; Convergência para a região de localização do robô; (c) Posição inicial estimada. (c) (d) Figura 5: Cenário do experimento 2 observado de quatro pontos de vista diferentes. Nesse experimento, assim como no anterior, o robô desloca-se na trajetória definida pelas setas, girando no seu próprio eixo em cada círculo marcado, conforme ilustrado na Figura 6 até terminar a trajetória estabelecida. Para validar o sistema de localização baseado no mapa estimado, utilizou-se 3 câmeras localizadas no teto do laboratório (Figura 8), para estimar a posição de um marcador localizado no robô. 5

6 Figura 10: Mapas 3D gerados do Cenário 1. Mapa 3D colorido obtido com RGBDSLAM; Mapa 3D Binário usado para projeção em 2D. Figura 8: Posicionamento das câmeras no laboratório. 5 Resultados Após a realização dos experimentos descritos na seção anterior, obteve-se os mapas dos cenários avaliados. Do experimento 1 obteve-se os mapas correspondentes como pode ser verificado nas figuras 9 e 10. Considerando que o principal problema neste trabalho consiste em avaliar a representação do ambiente considerando a altura do robô, percebe-se que o mapa 2D obtido pelo sensor laser conforme ilustrado na Figura 9, não detecta os obstáculos cuja altura encontra-se acima do seu campo de visão. Esse problema é contornado pelo uso do sensor Kinect, conforme pode ser visto pelo mapa 2D projetado criado a partir da projeção do mapa 3D na Figura 9. No mapa 2D projetado é possível observar que a altura da plataforma MARIA foi considerada. A partir dessa representação, tem-se uma melhor estimativa dos espaços livres e ocupados, o que permitirá um planejamento de caminhos seguro para o robô. Conforme ilustrado na Figura 9, pode-se identificar que a região mais escura representa os obstáculos encontrados, como por exemplo no setor esquerdo pode observar-se uma mesa, enquanto que na Figura 9 só consegue-se perceber as pernas da mesa e das cadeiras que estavam ao seu redor. Figura 9: Mapas 2D encontrado para Cenário 1. Obtido pelo Laser; Projeção a partir do mapa 3D. Em relação ao cenário do experimento 2, obteve-se os mapas correspondentes mostrados nas Figuras 11 e 12, onde evidencia-se assim como no cenário anterior, que a projeção criada a partir do mapa 3D considera os obstáculos não detectados no mapa gerado pelo laser. Figura 11: Mapas 2D encontrado para Cenário 02. Obtido pelo Laser; Projeção a partir do mapa 3D. Figura 12: Mapas 3D obtidos do Cenário 2. Mapa 3D colorido obtido com RGBDSLAM; Mapa 3D Binário usado para projeção em 2D. Nota-se, pelas características visuais dos mapas, que os mesmos podem ser considerados satisfatórios, visto que compreendem de fato a representação dos obstáculos encontrados no ambiente. Dessa forma, possibilitam a navegação, além de manter uma representação coesa do cenário. Emrelaçãoaoexperimento3,aFigura13ilustrada abaixo, mostra um conjunto de pontos azuis (linha contínua) que formam a trajetória obtida a partir da estimação da posição do robô com AMCL, assim como os pontos vermelhos (linha tracejada) obtidos da estimação a partir da posição das câmeras, permitindo a comparação entre eles. 6

7 Figura 13: Comparação do Posicionamento do robô. Observa-se na Figura 14 que o erro obtido é consideravelmente pequeno, visto que os dados obtidos com o sistema de localização AMCL são aproximadamente iguais aos obtidos com a câmera. O erro médio obtido para o caminho seguido foi de 0,0145 m. Isso demonstra que os procedimentos realizados e os algoritmos implementados alcançaram os objetivos estabelecidos, ou seja, permitiram uma correta localização dentro do ambiente avaliado. Neste trabalho, objetivou-se a geração de mapas para auxiliar na localização e navegação de um manipulador móvel de grande altura em um ambiente doméstico. Usou-se um sensor bidimensional a laser e um sensor Kinect. A metodologia deste artigo foi validada à partir dos experimentos realizados com a plataforma robótica MARIA, que mostraram que os mapas obtidos foram coerentes com os respectivos ambientes e cenários de testes. De maneira geral, este trabalho entrega uma nova metodologia de mapeamento para robôs de grande altura, sendo parte integrante de uma pesquisa que visa o desenvolvimento de um robô pessoal para ajuda em tarefas domésticas. Um aspecto interessante que pode ser observado no desenvolvimento do trabalho, refere-se ao baixo custo computacional demandado para a geração dos mapas, o que tornou o processo bastante viável. Percebe-se ainda que a representação obtida pelos mapas, fora muito próxima da visão humana. Convém salientar que, devido ao ângulo limitado de visão do sensor Kinect, existe uma dificuldade de detectar o entorno a uma distancia de abertura horizontal de 1,15 metros para direita e 1,15 metros para esquerda. Assim, em ambientes com grandes dimensões o robô poderia ter inconvenientes para realizar o mapeamento. Contudo, com o uso do laser esse problema é minimizado, visto que consegue-se construir um mapa bidimensional com um alcance maior. De igual forma, o campo de visão horizontal é mais amplo, o que acaba contornando as dificuldades que o Kinect apresenta para ambientes longos. O principal objetivo da obtenção dos mapas é permitir que o robô consiga alcançar autonomia no seu ambiente de trabalho. Partindo destes mapas, consegue-se definir a localização e estrutura dos obstáculos, possibilitando programar o robô de forma que o mesmo possa localizar-se no cenário em questão, planejar sua trajetória, navegar e explorar o ambiente como um todo. Esses procedimentos, de maneira geral possibilitam que o robô possa realizar tarefas domésticas, como limpeza, manutenção e etc. Agradecimentos Figura 14: Comparação entre as estimativas de posição baseadas no mapa obtido (AMCL) e aquelas obtidas pelo sistema visual externo ao robô na posição x; na posição y. 6 Conclusões O presente trabalho é financiado pela Fapemig. Diana Albán é bolsista da Secretaria de Educación Superior, Ciencia y Tecnologia SENESCYT- Equador, e Guilherme Pereira é bolsista do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico CNPq-Brasil. Referências Arcos, A. (2009). Sistema de navegación y modelado del entorno para un robot móvil, PhD thesis, Universidad Politécnica de Madrid. Burgard,W.,Cremers,A.andFox,D.(1998). The interactive museum tour-guide robot, Proceedings of the fifteenth national/tenth conference on Artificial intelligence/innovative applications of artificial AAAI 98/IAAI 98 intelligence pp Dryanovski, I. and Morris, W. (2010). Multivolume occupancy grids: An efficient pro- 7

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