Fusão Multisensorial para

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1 Universidade de Coimbra Faculdade de Ciências e Tecnologia Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores Fusão Multisensorial para Navegação Autónoma de Veículos Inteligentes António José Pereira Surrécio Coimbra, 2007

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3 Fusão Multisensorial para Navegação Autónoma de Veículos Inteligentes Dissertação Submetida ao Departamento de Engenharia Electrotécnica da Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade de Coimbra satisfazendo parcialmente os requisitos para a obtenção do grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica e de Computadores, área de especialização em Automação e Robótica Submetida por António José Pereira Surrécio Sob orientação de Prof. Doutor Urbano José Carreira Nunes Coimbra, 2007

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5 aos meus pais, Arminda e João Surrécio, por terem subido a corda a pulso, proporcionado-me o horizonte que me permite ser hoje o autor desta tese.

6 Se te perderes olha para o céu, lá encontrarás a origem e também o destino do teu caminho, terás então consciência do teu lugar no mundo das coisas. António Surrécio.

7 Agradecimentos O meu agradecimento aos colegas do ISR: Abel Mendes, Ana Lopes, Cristiano Premebida, Fernando Moita, Gabriel Pires, Gonçalo Monteiro, João Alves pela disponibilidade relativamente ao pêndulo de calibração da IMU, Luciano Oliveira, Rodrigo Maia e Marcelo Coelho. À comunidade escolar da Escola Básica 2,3 com Secundário, João Garcia Bacelar, na Tocha. Também ao João Esteves (Critical Software) pelas infindáveis mas interessantes discussões sobre Ciência e a relação entre os contextos académico e empresarial de I&D. Aos amigos da Secção Experimental de Yoga da Universidade de Coimbra, pelo reconforto sempre disponível, um bem haja a todos. Agradecimento especial para o Professor Urbano Nunes, orientador deste trabalho de tese. Ao ISR-Coimbra (Instituto de Sistemas e Robótica - Pólo de Coimbra) pelas condições de trabalho e meios disponibilizados. i

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9 Resumo A presente dissertação apresenta um sistema de estimação de pose (VPES) para um Veículo Inteligente (VI), usando técnicas de fusão sensorial. A localização adotada neste trabalho é absoluta, sendo a pose determinada num referencial de navegação global e a posição inicial conhecida, embora com um certo grau de incerteza. A informação sensorial utilizada, prende-se com características cinemáticas do movimento, e também com características do ambiente referenciadas num mapa a priori. As metodologias de fusão sensorial estudadas e implementadas, envolveram Filtros de Kalman (KF), Filtros de Kalman Estendidos (EKF) e Filtros de Partículas (PF), tal como métodos de associação de dados, neste caso a técnica Nearest Neighbour (NN). Foi efectuada uma análise sistemática, recorrendo a um simulador desenvolvido para esse propósito, no qual as várias abordagens foram submetidas a diversas perturbações e restrições ambientais com características realistas. O VPES desenvolvido, usando como fontes de informação auxiliar da odometria, duas Réguas de Sensores Magnéticos (RSMs), um Laser Range Finder (LRF) e um giroscópio, foi plenamente implementado, mostrando um bom desempenho tanto em ambiente simulado como real. Para que essa implementação fosse efectiva, foi desenvolvida uma arquitectura de controlo de navegação (ACNA) para um veículo real, usando a norma POSIX conjuntamente com módulos de tempo-real RTAI. Este trabalho insere-se num projecto mais amplo em desenvolvimento no Instituto de Sistemas e Robótica - Pólo de Coimbra (ISR-UC), no qual se estuda o desenvolvimento de VIs para ambientes complexos, como o ambiente urbano. iii

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11 Abstract This thesis presents a pose estimator system (VPES) for an Intelligent Vehicle (VI), using sensorial fusion techniques. The localization adopted in this work is absolute, being the pose determined in a global navigation referential and the initial position known, although with a degree of uncertainty. The sensorial information used, relates on the movement kinematic characteristics as well as environment feactures referenced on a priori map. The sensorial fusion methodologies studied and implemented, involve Kalman Filters (KF), Extended Kalman Filters (EKF) and Particle Filters (PF) as well as data association methods, in this case the Nearest Neighbor technique (NN). A systematic analysis has been performed, using a simulator developed for this purpose, in which the various approaches have been subjected to several disturbances and environmental constraints with realistic features. The VPES developed, using as odometry aiding information, two Magnetic Sensor Rules (RSMs), a Laser Range Finder (LRF) and a gyroscope, has been fully implemented, showing a good performance, both in real and simulated environment. For an effective implementation of VPES, a navigation control architecture (ACNA) for a real vehicle has been developed. This architecture relies on the POSIX standard along with real-time modules developed in RTAI. This work presented in this thesis is part of a wider project in development at the Institute for Systems and Robotics - University of Coimbra (ISR-UC), which examines the VI s development for complex environments, such as the urban environment. v

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13 Índice Lista de Figuras xiv Lista de Tabelas xv Lista de Acrónimos e Glossário xix 1 Introdução Motivação Enquadramento e objectivos deste trabalho Trabalho realizado e contribuições Organização da tese Navegação e Fusão sensorial Controlo e navegação de veículos O problema da localização em robótica móvel Fusão sensorial aplicada à navegação Veículo e sistemas sensoriais Veículo base de trabalho Codificadores das rodas e direcção Réguas de sensores magnéticos (RSMs) Laser Range Finder (LRF) Unidade de medição inercial (IMU) vii

14 viii 4 Modelos e métodos de fusão sensorial para localização Modelos de cinemática e ruído Modelo de estado aumentado para odometria Modelo de erro na odometria - Aproximação Modelo de erro na odometria - Aproximação Modelo de erro na odometria - Aproximação Modelos de observação Observação de distância-orientação através de método directo Observação de distância-orientação através de método indirecto Observação de distância-orientação com estado aumentado Observação de orientação com giroscópio Métodos de fusão sensorial Fusão de odometria com observação absoluta Fusão de odometria com medida relativa Associação de dados Ferramenta de simulação de navegação Arquitectura geral do simulador CyberSim Configuração do RM e controlo Emulação de sistemas sensoriais e perturbações Desenho de mapas e cenários Simulação e análise com o CyberSim Simulação de métodos de localização multisensorial Arquitectura de suporte à simulação Auxílio de odometria através de RSMs

15 ix 6.3 Auxílio de odometria através de LRF Baseado em EKF e observação de distância-orientação por método indirecto Baseado em EKF e PF com observação de distância-orientação por método directo Métodos com giroscópio Estimação de Bias do giroscópio com KF Auxílio de odometria através de giroscópio usando KF Multi-auxílio de odometria através de giroscópio e LRF Análise comparativa de resultados Arquitectura distribuída de controlo de navegação autónoma Configuração de hardware a bordo Arquitectura de software Recursos e metodologias empregues Visão geral da arquitectura Operação dos subsistemas na ACNA Comunicação entre entidades na arquitectura Estrutura interna do VPES integrado na ACNA Ensaios e resultados experimentais Caracterização da IMU Calibração estática e dinâmica Modelação da calibração dinâmica Ensaios e resultados da calibração dinâmica Ensaios experimentais Configuração experimental

16 x Ambiente e Modus Operandis Resultados experimentais Odometria sem auxílio e auxiliada por giroscópio LRF com EKF a auxiliar a odometria LRF com EKF e giroscópio integrados a auxiliar a odometria LRF com PF e giroscópio integrados a auxiliar a odometria Resultados estatísticos dos ensaios Conclusões e trabalho futuro Conclusões Trabalho futuro Bibliografia 151

17 Lista de Figuras 3.1 Estrutura geral do Robucar Vista de cima da estrutura do chassis do Robucar Esquema mecatrónico do veículo Robucar a) Estrutura do sistema de tracção. b) Sistema tracção Codificadores do sistema de tracção Codificadores do sistema de direcção a) Módulo de uma RSM. b) Diagrama conceptual de uma RSM a) Magneto. b) Componente vertical do campo magnético de um magneto Princípio de funcionamento de um LRF com tecnologia TOF a) Modelo de LRF utilizado neste trabalho, o LMS200. b) Representação ilustrativa de um varrimento de dados dum sensor LRF Unidade de medições inerciais RGA300CA utilizada neste trabalho Geometria de um RM diferencial Cinemática de um RM diferencial Relações geométricas de um RM usando RSMs e LRF Estimação do Bias do giroscópio e fusão Estimação e realimentação de erros para calibração dinâmica dos modelos Arquitectura de Simulink simplificada do CyberSim Selecção dos níveis de depuramento Selecção do intervalo de depuramento xi

18 xii LISTA DE FIGURAS 5.4 Bloco de Simulink da dinâmica: planta dos motores e controladores Menu de configuração de parâmetros de dimensão Menu de configuração de parâmetros de fusão sensorial Menu de configuração de perturbações do CyberSim Editor de obstáculos do CyberSim com o menu de formas aberto Interface gráfica do CyberSim Opções de controlo de simulação Menu de opções de análise Arquitectura de suporte à simulação Resultado de simulação para fusão de odometria com RSMs Erro de posição para fusão de odometria com RSMs Erro de orientação para fusão de odometria com RSMs Inovações para as medições das RSMs Resultado de simulação para fusão de odometria e LRF com EKF Inovações para medidas de LRF Erro de posição para fusão de odometria com LRF usando EKF Orientação para fusão de odometria com LRF usando EKF Resultados de simulação para fusão de odometria e LRF com EKF e PF Erro de posição para fusão de odometria com LRF usando EKF e PF Erro de orientação para fusão de odometria com LRF usando EKF e PF Erro de posição para fusão de odometria com LRF usando PF com 100 e 500 partículas Erro de orientação para fusão de odometria com LRF usando PF com 100 e 500 partículas Orientação e erro de orientação entre o giroscópio sem compensação de Bias e o real

19 LISTA DE FIGURAS xiii 6.16 Erro de orientação entre o giroscópio com Bias compensado e o real Resultado de simulação para fusão de odometria e giroscópio Erro de posição da fusão de odometria e giroscópio Erro de orientação da fusão de odometria e giroscópio Planta do VPES com giroscópio e LRF Resultado de simulação para fusão de odometria, giroscópio e LRF Configuração de hardware a bordo do veículo Esquema de implementação e comunicação da arquitectura Diagrama de sequência de um ciclo de navegação Objecto utilizado na comunicação entre subsistemas na ACNA Diagrama de actividade do módulo funcional VPE Forças actuantes num pêndulo em movimento Pêndulo utilizado na calibração dinâmica da IMU Resultados da calibração dinâmica da IMU RGA300CA a 31 o C de temperatura interna Ambiente dos ensaios experimentais Planta de controlo utilizada nos ensaios Ensaios de VPES sem correcção de odometria e com fusão de odometria com giroscópio Ensaios de VPES com fusão de odometria e LRF usando EKF Ensaios de VPES com fusão de odometria, giroscópio e LRF usando EKF Erro de posição de VPES com fusão de odometria, giroscópio e LRF usando EKF Erro de orientação de VPES com fusão de odometria, giroscópio e LRF usando EKF Ensaios de VPES com fusão de odometria, giroscópio e LRF usando PF

20 xiv LISTA DE FIGURAS 8.12 Erro de posição de VPES com fusão de odometria, giroscópio e LRF usando EKF e PF Erro de orientação de VPES com fusão de odometria, giroscópio e LRF usando EKF e PF

21 Lista de Tabelas 3.1 Características técnicas do LMS Valores estatísticos para simulação com EKF no percurso da Figura Valores estatísticos para simulação com KF no percurso da Figura Valores estatísticos para 1 e 10 voltas Dados estatísticos de simulação do VPES Parâmetros de calibração obtidos para duas temperaturas Dados estatísticos de VPES em ambiente real xv

22 xvi LISTA DE TABELAS

23 Lista de Acrónimos e Glossário ABS ACAS ACC ACNA ADAS ASR AVCS CAN CID CVHS DGPS ECBS EKF ESP FDS ICC IEKF IMU INRIA Anti-lock Braking System Automotive Collision Avoidance System Adaptive Cruise Control Aplicação de Controlo de Navegação Autónoma Advanced Driver Assistance System Anti-Slip Regulation Advanced Vehicle Control System Controlled Area Network Codificadores Incrementais das Rodas Cooperative Vehicle-Highway System Diferential Global Positioning System Electronically Controlled Braking System Extended Kalman Filter Electronic Stability Control Fadigue Detection System Instantaneous Center of Curvature Iterated EKF Inertial Measurement Unit National Institute for Research in Computer Science and Control xvii

24 xviii LISTA DE ACRÓNIMOS E GLOSSÁRIO INS ISR-UC ITS GPS KF LGS LRF LS ML MTDTS NN NTP PDC PDF PF PFC PI RDA RSM RPC RTAI RV SIS SIR SLAM Inertial Navigation System Instituto de Sistemas e Robótica - Pólo de Coimbra Intelligent Transportation System Global Positioning System Kalman Filter Lane Guard System Laser Range Finder Least Squares Maximum Likehood Multiple Target Detection and Tracking System Nearest Neighbour Network Time Protocol Parking Distance Control Probability Density Function Particle Filter Path Following Controller Proporcional-Integral Road Departure Avoidance Régua de Sensores Magnéticos Remote Procedure Call Real Time Application Interface Região de Validação Sampling Importance Sampling Sampling Importance Resampling Simultaneous Localization and Map Building

25 LISTA DE ACRÓNIMOS E GLOSSÁRIO xix TCS TOF RM UKF UML VI VPES WGN Traction Control System Time Of Flight Robô Móvel Unscented KF Unified Modelling Language Veículo Inteligente Vehicle Pose Estimator System White Gaussian Noise

26 xx LISTA DE ACRÓNIMOS E GLOSSÁRIO

27 Capítulo 1 Introdução Conteúdo 1.1 Motivação Enquadramento e objectivos deste trabalho Trabalho realizado e contribuições Organização da tese ESTE Capítulo apresenta, de forma sucinta, por um lado as motivações e o enquadramento deste trabalho, e por outro, os desenvolvimentos e contribuições referentes ao período subjacente à realização desta tese de Mestrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores, área de especialização em Automação e Robótica. As primeiras secções expõem a motivação deste trabalho, estabelecendo a sua importância e o seu respectivo enquadramento no contexto científico actual. As secções seguintes apresentam os objectivos e as contribuições desta dissertação. Finalmente a última secção apresenta a organização da tese. 1

28 2 CAPÍTULO 1. INTRODUÇÃO 1.1 Motivação Em muitos ambientes urbanos, a utilização do automóvel privado levou a graves problemas relativamente a poluição, ruído, segurança e degradação geral da qualidade de vida. No contexto Europeu, embora o tráfego rodoviário tenha vindo a crescer gradualmente, o número de acidentes fatais foi reduzido em 50% durante as últimas décadas. Ainda assim, as estatísticas de análise de sinistralidade rodoviária publicadas pela Comissão Europeia (CE), indicam uma mortalidade de 40 mil pessoas por ano nas estradas Europeias num universo de cerca de 1.4 milhões de acidentes rodoviários, gerando além de morte brutal, lesões graves, muitas vezes irreversíveis e trauma social em geral. O efeito positivo da redução da mortalidade rodoviária pode ser atribuído principalmente aos dispositivos passivos de segurança automóvel já habituais, tais como Airbags, sistemas de travagem melhorados, bem como melhorias nas carroçarias dos automóveis. Contudo, os ainda elevados níveis de sinistralidade e fatalidade, obrigam ao renovar do esforço colectivo e à aplicação de estratégias mais ambiciosas conducentes à solução deste grave problema da sociedade moderna. Segundo estudos da CE, 95% da sinistralidade rodoviária envolve algum tipo de erro humano e 76% dos casos é da exclusiva responsabilidade dos condutores (Minarini, 2004). Desta forma, torna-se evidente a necessidade de integrar sistemas avançados de assistência à condução (ADAS), que minimizem os efeitos de pequenas distrações dos condutores, condições atmosféricas adversas, estrada em mau estado, ou ainda análise incorrecta de vários factores, tais como, velocidade excessiva na abordagem de uma curva apertada, ou erros de percepção, aos quais o Ser Humano está naturalmente sujeito. A utilização de sistemas activos de segurança e de controlo de veículos, originando o conceito de Veículo Inteligente (VI), deve assim desempenhar um papel importante na estratégia actual de redução da sinistralidade, mas também na melhoria da qualidade de vida em geral do cidadão, ao tender no limite, para soluções que possibilitem dotar os veículos, de sistemas integralmente autónomos na tarefa de condução, com elevado desempenho e resposta superior em situações críticas.

29 1.1. MOTIVAÇÃO 3 A nível Europeu no ano de 2001, no contexto do RSAP (Road Safety Action Program), a CE estabeleceu o objectivo de reduzir a fatalidade rodoviária para 50% até 2010 e a ERTICO (Europe s Intelligent Transportation System Organization (ERTICO, 2004)), estabelece o objectivo de no espaço Europeu, até à mesma data, ter 20% de automóveis equipados com alguma forma de ADAS. No âmbito do RSAP, o esafety (esafety, 2005), uma das suas componentes chave, consiste numa iniciativa conjunta de governos e indústria para promover a segurança rodoviária através da utilização de tecnologias inovadoras, com o objectivo de acelerar o desenvolvimento e uso de Sistemas Inteligentes e Integrados de Segurança Rodoviária, de modo a atingir os objectivos propostos para Por sua vez, em cada um dos países ou em parceria, desenrolam-se na actualidade vários projectos de interesse na área dos VIs com participação público-privada 1, como o caso do CARSENSE (LaRa, 2003) em França, relacionado com fusão sensorial e com um investimento de 7.1 milhões de euros, do INVENT (INVENT, 2001) na Alemanha com um investimento de 76 milhões de euros e também com uma forte componente de fusão sensorial, do IVSS (IVSS, 2003) na Suécia com um investimento total de 80 milhões de dolares, ou do CVHS (VISION2030, 2003) no Reino Unido. Outro exemplo é o projecto Cybercars (Cybercars, 2001) com um investimento de 10 milhões de euros, no qual um novo conceito funcional de VI autónomo tem emergido, utilizando as vantagens do automóvel, mas sob a forma de um sistema público, em que uma pequena frota de veículos é partilhada por um grande número de utilizadores. Também fora da Europa existem projectos relacionados com o objectivo de dotar os sistemas de transporte terrestes com maiores níveis de segurança e autonomia, como é o caso dos projectos AHS (AHSRA, 2003) e VICS (VICS, 2002) no Japão, ou o IVBSS (IVBSS, 2004) nos E.U.A.. Sendo a maioria destes programas relacionados com a integração entre o veículo e a infra-estrutura, não pode ser minimizada a importância dos sistemas a bordo do veículo, pois deles depende em grande medida a eficiência do sistema cooperativo global. Além do contexto de investigação, os ADAS 2 estão hoje, alguns deles, já em 1 Dados de investimentos retirados de (Bishop, 2005). 2 Refere-se apenas aos sistemas autónomos ao invés dos cooperativos, os quais podem ser analisados em (Bishop, 2005).

30 4 CAPÍTULO 1. INTRODUÇÃO funcionamento em certos modelos comerciais de gama média e alta, manifestando a preocupação da indústria, e antevendo a tendência de generalização da integração destes sistemas. Exemplos destes sistemas, dos mais vulgares aos mais recentes e evoluídos são: o Sistema Anti-derrapagem (ABS) ou o (ECBS), o Sistema de Controlo de Tracção (TCS), o Sistema de Controlo Anti-patinagem (ASR), o Sistema de Controlo de Estabilidade (ESP), o Controlo de Distância de Parqueamento (PDC), o Controlo de Velocidade de Cruzeiro Adaptativo (ACC), o Controlo de velocidade de Cruzeiro Adaptativo a baixa velocidade (Low-Speed ACC), o Sistema de Detecção de Fadiga (FDS), o Sistema de Manutencão na Faixa de Rodagem (LGS), o Assistente de Prevenção de Estrada em Mau Estado (RDA), o Sistema de Adaptação Inteligente da Velocidade (ISA), o Sistema de Prevenção de Colisões (ACAS), e entre muitos outros como meta final, o Sistema Avançado de Controlo de Veículo (AVCS), que permitirá inevitavelmente no futuro próximo, a condução plenamente autónoma. No contexto relacionado com um AVCS total, ou apenas com um ADAS parcial, um sistema de localização ou posicionamento desempenha um papel crucial. Neste sentido, um sistema como o Vehicle Pose Estimator System (VPES) será certamente incluído no conjunto de sistemas presentemente reconhecidos como fundamentais para uma abordagem moderna de qualquer veículo terrestre. O desenvolvimento de VPES com elevada precisão, e consequentemente sistemas de navegação tendencialmente autónomos, cataliza o desenvolvimento de uma nova relação entre o indíviduo e o veículo, aumentando a sua qualidade de vida em geral, e específicamente, a sua segurança. 1.2 Enquadramento e objectivos deste trabalho Esta dissertação enquadra-se no contexto dos trabalhos que estão a ser desenvolvidos no Instituto de Sistemas e Robótica - Universidade de Coimbra (ISR-UC, 2007), designadamente em projectos de investigação relacionados com sistemas de percepção, navegação, detecção, e classificação de objectos em tarefas de robótica móvel e veículos autónomos, de que são exemplo os projectos internacionais Cybercars (Cybercars, 2001),

31 1.3. TRABALHO REALIZADO E CONTRIBUIÇÕES 5 CyberC3, e o MTDTS04 financiado pela Fundação para a Ciência e a Tecnologia (FCT). Dentro deste contexto e considerando alguns dos trabalhos já iniciados no ISR-UC (Barata, Nunes, Bento, & Mendes, 2004) e (Bento & Nunes, 2005), esta dissertação dá-lhes continuidade. Coadjuvado pela motivação expressa na secção anterior deste Capítulo introdutório, o objectivo deste trabalho prende-se com o estudo, desenvolvimento e implementação de um VPES baseado em fusão sensorial, robusto e dotado de elevada precisão, capaz de conjuntamente com outros sistemas, proporcionar um grau elevado de autonomia. Pretende-se que este sistema venha a atingir um nível de maturidade e flexibilidade suficiente, de modo a tornar-se viável para integração num sistema de controlo de navegação de um VI, ou de um Robô Móvel (RM), mas também num âmbito mais alargado, em sistemas em que a cooperação entre veículos, e destes com a infra-estrutura, seja uma realidade. 1.3 Trabalho realizado e contribuições Neste trabalho, desenvolveu-se em primeiro plano, um VPES para um VI destinado a operar em ambiente exterior semi-estruturado. Este sistema utiliza a informação conjugada de vários sistemas sensoriais, de modo a fornecer uma estimação de pose com elevada precisão. Os sistemas sensoriais utilizados pertencem a dois grupos distintos. Os relativos, que procuram medir quantidades relacionadas com o estado interno do sistema, tal como o movimento do VI, sendo neste caso utilizados Codificadores Incrementais das Rodas (CIR) e um giroscópio; e os sistemas sensorias ditos absolutos, que neste caso específico, medem a relação geométrica do VI com o mundo que o rodeia, tendo sido utilizados um Laser Range Finder (LRF) e duas Réguas de Sensores Magnéticos (RSMs). O trabalho efectivo desenvolvido nesta tese compreendeu: O estudo do problema da navegação robótica, no qual se inclui a análise das soluções apresentadas pela comunidade científica internacional nos últimos anos, e a

32 6 CAPÍTULO 1. INTRODUÇÃO determinação das metodologias mais viáveis à resolução do problema da localização, tal como dos sistemas requeridos a tais soluções; A modelação de diversas estratégias de fusão sensorial relacionadas com a determinação de pose de alta precisão, partindo do caso de estudo de um RM diferencial, de modo a serem aplicadas num VPES de um VI. Esta modelação compreendeu o estabelecimento de várias abordagens para os modelos do processo e da medida, tal como das metodologias de fusão sensorial e associação de dados adequadas, recorrendo a sistemas sensoriais, tais como CIR, LRF, RSMs e giroscópio; O desenvolvimento de uma ferramenta de simulação e análise adequada ao estudo dos métodos de localização utilizados neste trabalho, tal como de outros aspectos da navegação robótica, como o caso do planeamento e controlo de seguimento de trajectórias. Esta ferramenta, de nome CyberSim, consiste na base de suporte ao trabalho analítico efectuado nesta tese; A análise sistemática das metodologias estabelecidas, utilizando a ferramenta CyberSim. Esta análise compreendeu por um lado, o estudo comparativo do comportamento de diferentes metodologias a nível individual (aplicação de diferentes filtros para a mesma finalidade, Filtros de Kalman (KF), Filtros de Kalman Extendidos (EKF) e Filtros de Partículas (PF)), em ambiente emulado, quando sujeitas a diversas perturbações e diferentes contextos, e por outro lado, o estudo da contribuição para a localização de um RM, da utilização de múltiplos sistemas sensoriais conjugados por forma a constituir um VPES mais robusto; O desenvolvimento de uma arquitectura distribuída de controlo de um VI real, com base numa estratégia que conjuga componentes funcionais na norma POSIX, com módulos de tempo-real RTAI. Esta arquitectura foi desenvolvida com o propósito de permitir a análise do comportamento em contexto real das abordagens em estudo neste trabalho, integrando o VPES como seu componente funcional; A caracterização da Unidade de Medição Inercial (IMU) utilizada, através da sua calibração dinâmica, utilizando para essa finalidade uma plataforma constituída por

33 1.3. TRABALHO REALIZADO E CONTRIBUIÇÕES 7 um pêndulo e um codificador absoluto a ele acoplado; A análise experimental das metodologias e sistemas em foco neste trabalho através de ensaios reais efectuados, usando um veículo real, o Robucar, e a arquitectura de controlo desenvolvida. Uma das principais contribuições deste trabalho foi o estudo de estratégias relacionadas com a localização de veículos terrestres com rodas, utilizando diversos sistemas sensoriais em diferentes combinações. Tal contribuição traduziu-se no desenvolvimento de um VPES, cuja flexibilidade permite a sua aplicação em qualquer veículo, desde que lhe sejam fornecidos os parâmetros adequados e as entradas sensoriais necessárias. Esta flexibilidade fica-se a dever à independência entre os sistemas sensoriais utilizados em cada aplicação, operando o VPES sem qualquer problema, apenas com os sistemas sensoriais disponíveis, apesar da possível menor precisão com que calcula a pose do veículo. A utilização em diferentes veículos requer apenas um processo de calibração prévio, no qual o veículo é colocado em condução manual segundo uma trajectória conhecida, registando os dados sensoriais para que de forma off-line, possam ser determinados os seus parâmetros de funcionamento. Outra contribuição importante foi o desenvolvimento da ferramenta de simulação CyberSim, que permite ser utilizada como uma plataforma de estudo dos vários componentes funcionais de um sistema de navegação, tais como o VPES, em foco neste trabalho, um Planeador de Trajectórias ou um Path Following Controller (PFC), apresentando um ambiente com grande flexibilidade e interface amigável. Esta ferramenta permite também funcionar como sistema de calibração off-line do VPES real. Contribuiu-se ainda no desenvolvimento de uma arquitectura de controlo de navegação autónoma (ACNA) para um VI integrando o VPES 3. 3 Na abordagem seguida neste trabalho, o VPES é integrado na aplicação de controlo de navegação, porém poderia ser um módulo independente em execução numa unidade de processamento dedicada.

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