Ciência da Computação
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Trabalho de Conclusão de Curso UM MODELO DE NAVEGAÇÃO PARA ROBÔS AUTÔNOMOS EM AMBIENTES INTERNOS(2020-06-17) FELIPE MESSIAS DO LAGO; GUSTAVO VINICIUS RODRIGUES CONCEIÇÃO; LINCOLN CÉSAR GONÇALVES DIAS; PEDRO HENRIQUE INDALÉCIO SCHIAVOM; RAFAEL DA SILVAUma das tecnologias utilizadas dentro de fábricas são os chamados Autonomous Guided Vehicles (AGV’s). Os AGV’s são robôs que geralmente são utilizados como parte essencial da logística de uma empresa, uma vez que com eles é possível transportar peças de forma autônoma. Tradicionalmente, essa tarefa é realizada através de sensores e faixas fixas no caminho, que os AGV’s utilizam para navegar de um ponto a outro. O trabalho apresenta uma implementação de uma metodologia com foco em AGV’s autônomos, que não dependem de faixas para guiá-los. Para isso, serão utilizados os algoritmos de SLAM, sensor Lidar e o AMCL contido no ROS (coleção de frameworks de software para desenvolvimento de robôs). O SLAM, para a criação do mapa de um ambiente. O sensor Lidar, para verificar as distâncias entre o robo e os objetos em sua frente. E por ultimo, o algoritimo AMCL para a localização do robo dentro do ambiente. Ao final do projeto, será apresentada uma implementação em que o AGV seja capaz de criar um mapa de ambiente, propor uma trajetória de um ponto ao outro, seguir a trajetória criada, caso detecte um obstáculo como uma pessoa ou um cone, o AGV deve ser capaz de detectá-lo, desviar e, por fim, seguir o caminho planejado.Trabalho de Conclusão de Curso Gamificação na programação de robôs domésticos usando ROS no contexto da competição RoboCup@Home(2023-12-06) Zymberg, Guilherme; Carvalho, Kawê Vinicius Barbosa de; Marinaro, Leonardo Pilotto; Mercês, Pedro Henrique Paizam das; Martins, Rafael CarraroEste trabalho foi desenvolvido com o objetivo de tornar a programação de robôs domésticos com ROS, mais atrativa e dinâmica, além de suavizar a curva de aprendizado dos conceitos de robótica apresentada pelos novos integrantes da RoboFEI. Dessa forma, o trabalho consistiu na criação de um jogo utilizando a engine Unity, onde o jogador faz tarefas inspiradas na competição RoboCup@Home. O jogo foca em quebra cabeças de programação orientada a blocos, buscando simplificar o processo de programação de uma forma divertida e introduzir aos seus jogadores conceitos básicos de programação, lógica e robótica, que gradativamente vão aumentando o grau de complexidade conforme o jogador avança nos níveis do jogo, com o objetivo de facilitar a passagem da barreira inicial observada em alunos novos de robótica, e buscando com que o jogador lembre dos conceitos apresentados e tenha mais facilidade em uma eventual tentativa de estudar robótica em um ambiente real. O jogo consta com dois modos, sendo um modo de história, onde o jogador aprende os temas por via de tutoriais e quebra-cabeças planejados com objetivos determinados, além de ensinar alguns outros conceitos com a história do jogo. Além disso, o jogo também tem o modo livre, onde o jogador pode realizar os comandos que quiser sem ter que cumprir um objetivo fixo, permitindo que o jogador converta o código feito no jogo para um código real capaz de ser simulado na própria Hera, robô utilizado pela FEI nas competições, a fim de mostrar o que o jogador criou por meio do jogo em um contexto real e permitir que o jogador crie códigos funcionais de uma maneira mais dinâmica.- Evaluation of ROS Navigation Stack for Social Navigation in Simulated Environments(2021-08-05) PIMENTEL, F. A. M.; Plinio Thomaz Aquino Junior© 2021, The Author(s), under exclusive licence to Springer Nature B.V.Accuracy and safety are necessary characteristics in social navigation. These characteristics still constitute a challenge in this area. Yet, human comfort is the main goal in interactions involving human beings. The ROS Navigation Stack (RNS) allows the variation of local path planning methods. This paper consists in a comparative study of methods related to social navigation. This study promotes better social navigation on Home Environment Robot Assistant (HERA). This is a robot platform developed by FEI University Center. This work evaluated various parameter combinations: type of environments, types of obstacles, local and global planning algorithms and costmaps. The work also evaluated people in static, dynamic and interacting ways. This study observed aspects of safety, accuracy of estimated time and space. Other aspects observed are the smooth trajectory realized and respect for personal space. The experiments performed 1000 attempts for 37 combinations of methods, environments and sensors. In total, the experiments counted 37000 attempts. With these experiments, was possible to select a configuration for the navigation system. The point to the Timed Elastic Band (TEB) as a local planner and a proxemic costmap as a good combination. The results reach 97.6% of success in a more complex environment with this combination.