Resumo da Tese apresentada à COPPE/UFRJ como parte dos requisitos necessários para a obtenção do grau de Mestre em Ciências (M.Sc.)

Localização de um Robô Autônomo Guiado por Trilhos Baseado em Filtro de Partículas

Guilherme Pires Sales de Carvalho

Março/2016

Orientador:

Ramon Romankevicius Costa

Programa:

Engenharia Elétrica

      Recentemente, tem-se observado um crescente interesse no uso de sistemas rob óticos em instalaçõ es de pro dução na indústria de óleo e gás, sobretudo em plataformas offshore. Um dos problemas nessas instalações é a manutenção de plantas de processo, que atualmente exige que operadores sejam embarcados para efetuar inspeções e intervenções no local, sendo submetidos aos riscos do ambiente agressivo característico e representando custos devidos à logística complexa.
      O robô DORIS está sendo desenvolvido pela COPPE em parceria com a Petrobras e Statoil como uma solução para esse problema, tendo o objetivo de realizar tarefas de inspeção de maneira autônoma em plantas de processo no topside de plataformas. O robô se movimenta através de um trilho instalado em regiões de interesse na planta e é dotado de diversos sensores capazes de fornecer informações do ambiente a um operador remoto.
      Este trabalho apresenta a implementação de um algoritmo de localização para o sistema de navegação autônoma do robô DORIS utilizando uma abordagem probabilística. Um filtro de partículas, que integra informações de movimentação e percepção do robô, é utilizado para estimar sua localização no trilho. Uma técnica proposta neste trabalho, baseada no histórico recente de eventos observados pelo robô, é adicionada ao algoritmo de Monte Carlo padrão para adicionar robustez, reduzir a complexidade computacional e acelerar a convergência da localização.
      Simulações com dados de testes de campo com o robô mostram que o algoritmo proposto estima sua localização no trilho com erro inferior a 25cm, se mostrando superior à odometria e ao filtro de partículas padrão. Além disso, o algoritmo é capaz de resolver importantes problemas de localização para um robô autônomo: os problemas de condição inicial, localização global e o problema do robô sequestrado.