Robótica Inteligente e Veículos Autônomos: Novos Desafios para a Computação

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1 Dia Fernando da Computação UNOCHAPECÓ, Cursos Março de 2004 Informática Colaboradores: Prof.Dr.Christian MSc.Túlio Cláudio Jung (Eng. (Eng. da Comput.) Eletr.) e Veículos Autônomos: Novos Desafios para a Computação UNISINOS Mestrado em Computação Aplicada - PIPCA Web: Grupo de inteligência Artificial - PIPCA - Unisinos Web: Grupo de Pesquisas em Veículos Autônomos: Web: GIA / PIPCA GPVA - Unisinos e Veículos Autônomos GIA- Grupo de Inteligência Artificial GVPA Grupo de Pesquisas em Veículos Autônomos Temas Principais: Tipos de Robôs Sensores e Atuadores Inteligência & Robôs Modelos Sensoriais Modelos Cinemáticos Controle Robótico: Controle Reativo Controle Deliberativo Controle Hierárquico Mapas do Ambiente: Construção de Mapas Planejamento de Trajetórias SMPA - Sense Model Plan Act Problemas: Desvio de Obstáculos Posicionamento Soluções: Controle Robusto Híbrido Simulação - SimRob3D 1

2 e Veículos Autônomos GIA- Grupo de Inteligência Artificial GVPA Grupo de Pesquisas em Veículos Autônomos Temas Principais: Tipos de Robôs Sensores e Atuadores Inteligência & Robôs Modelos Sensoriais Modelos Cinemáticos Controle Robótico: Controle Reativo Controle Deliberativo Controle Hierárquico Mapas do Ambiente: Construção de Mapas Planejamento de Trajetórias SMPA - Sense Model Plan Act Problemas: Desvio de Obstáculos Posicionamento Soluções: Controle Robusto Híbrido Simulação - SimRob3D 1. Controle Reativo 2. Controle Deliberativo 3. Controle Hierárquico C0 C1 M1 C2 C3 C4 C5 M2 Controle Reativo Sensorial-Motor: Sentir => Agir C7 C6 IF S1 < Limite and S2 < Limite and S3 < Limite and S4 < Limite THEN Action (Go_Forward) IF S1 < Limite and S2 < Limite and S3 > Limite and S4 > Limite THEN Action(Turn_Left) IF S2 > Limite and S3 > Limite and S2 > S3 and S1 > S4 THEN Action(Turn_Right) 2

3 1. Controle Reativo 2. Controle Deliberativo 3. Controle Hierárquico Sensorial-Motor: Sentir => Agir 1. Controle Reativo 2. Controle Deliberativo 3. Controle Hierárquico Sensorial-Motor: Sentir => Agir 3

4 1. Controle Reativo 2. Controle Deliberativo 3. Controle Hierárquico Mapa, Grafo de Visibilidade, Caminho Otimizado (Dijkstra) 1. Controle Reativo 2. Controle Deliberativo 3. Controle Hierárquico Controle Hierárquico: - Camadas - Prioridades - Troca de Informações Figures From: Brooks, R. A. MIT A.I. Memo 864 Sept Brooks - Arquitetura Subsumption 4

5 1. Controle Reativo 2. Controle Deliberativo 3. Controle Hierárquico / Híbrido Farlei Heinen Mapa do Ambiente Navegação baseada em Mapa Geométrico 5

6 Contrução do Mapa do Ambiente: SMPA - SENSE / MODEL / PLAN / ACT Mapa do Ambiente Flávio Alves Contrução do Mapa do Ambiente: SMPA - SENSE / MODEL / PLAN / ACT Mapa do Ambiente Sebastian Thrun / CMU 6

7 Planejamento de Trajetórias SMPA - SENSE / MODEL / PLAN / ACT PLAN: A*, Dijkstra,... PROBLEMAS: Execução de Tarefas * Desvio de Obstáculos - Obstáculos conhecidos - Obstáculos desconhecidos (parados) - Obstáculos desconhecidos (em movimento) * Posicionamento - Qual a posição atual do robô? - Como garantir que após me deslocar ainda sei onde o robô está? - Erro e Imprecisão: Translação / Rotação 7

8 PROBLEMAS: Execução de Tarefas * Desvio de Obstáculos - Obstáculos conhecidos - Obstáculos desconhecidos (parados) - Obstáculos desconhecidos (em movimento) PROBLEMAS: Execução de Tarefas * Posicionamento - Qual a posição atual do robô? - Como garantir que após me deslocar ainda sei onde o robô está? - Erro e Imprecisão: Translação / Rotação Farlei Heinen 8

9 Temas Principais: GIA-PIPCA Tipos de Robôs Sensores e Atuadores Inteligência & Robôs Modelos Sensoriais Modelos Cinemáticos Controle Robótico: Controle Reativo Controle Deliberativo Controle Hierárquico Mapas do Ambiente: Construção de Mapas Planejamento de Trajetórias SMPA - Sense Model Plan Act Problemas: Desvio de Obstáculos Posicionamento Soluções: Controle Robusto Híbrido Simulação - SimRob3D 9

10 Simulação com o SimRob3D Simulação em Ambiente Estático com Localização Monte Carlo 10

11 Simulação em Ambiente Estático com Localização Monte Carlo Simulação em Ambiente Alterado em Relação a Representação Interna 11

12 Simulação em Ambiente com Obstáculos Móveis Relocalização com Monte Carlo 12

13 Ambiente Tridimensional Complexo com Texturas Ambiente Tridimensional Complexo com Texturas 13

14 Pesquisas em Desenvolvimento... GIA / GPVA Visão Computacional / Veículos Inteligentes Joystick Veículos Inteligentes Data Reconhecimentode GloveGestos TelefoneCelular Mini-Baja Buggy: Interfaces Profs. Kelber e Osório 14

15 Rally de VeículosMóveisAutônomos Inteligentes Veículos Móveis: Protótipos - Prof. Kelber Lane Follow Detecção das Bordas da Pista Prof. Cláudio Jung Visão Computacional 15

16 Visão Computacional Navegação Visual Prof. Fernando Osório Sequência de Imagens previamente Armazenadas Correlação entre Imagens da BI e ICR (Rota de Navegação Visual) Geração de Comando (set-point): Prof.Dr.Christian MScFarleiHeinen-http://ncg.unisinos.br/robotica/ Fernando Kelber-http://www.eletrica.unisinos.br/~autonom/ Osório-http://inf.unisinos.br/~osorio/ Esquerda, Direita ou Avançar Exemplos: Cláudio Estacionar, Navegação Jung ACC autônoma + Follow+ CollisionAvoidance, e Veículos Autônomos GIA- Grupo de Inteligência Artificial GVPA Grupo de Pesquisas em Veículos Autônomos Robótica, Visão e Automação Inteligente - Níveis de Controle Comando / Acionamento Drive by Wire Joystick, Celular, Data Glove comandando Controle / Apoio ao Motorista AGV, ACC, Lane Follow, Avoidande Condução / Dirigir Autonomamente UNISINOS Mestrado em Computação Aplicada - PIPCA Web: Grupo de inteligência Artificial - PIPCA - Unisinos Web: Grupo de Pesquisas em Veículos Autônomos: Web: GIA / PIPCA GPVA - Unisinos 16

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