UM MODELO DE NAVEGAÇÃO PARA ROBÔS AUTÔNOMOS EM AMBIENTES INTERNOS
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Tipo de produção
Trabalho de Conclusão de Curso
Data
2020-06-17
Autores
FELIPE MESSIAS DO LAGO
GUSTAVO VINICIUS RODRIGUES CONCEIÇÃO
LINCOLN CÉSAR GONÇALVES DIAS
PEDRO HENRIQUE INDALÉCIO SCHIAVOM
RAFAEL DA SILVA
GUSTAVO VINICIUS RODRIGUES CONCEIÇÃO
LINCOLN CÉSAR GONÇALVES DIAS
PEDRO HENRIQUE INDALÉCIO SCHIAVOM
RAFAEL DA SILVA
Orientador
Paulo Sérgio Silva Rodrigues
Periódico
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Citação
Texto completo (DOI)
Palavras-chave
AGV,Navegação interna,Fábrica,Logística,YOLO,SLAM,ROS,Visão computacional,Navegação autônoma,Tomada de decisão
Resumo
Uma 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.
One of the technologies used within factories are the so-called Autonomous Guided Vehicles (AGV’s). AGV’s are robots that are generally used as an essential part of a company’s logistics, since with them it is possible to transport parts autonomously. Traditionally, this task is performed through sensors and fixed tracks on the way, which the AGV’s use to navigate from one point to another. The paper presents an implementation of a methodology focused on autonomous AGV’s, which do not depend on tracks to guide them. For this, the SLAM, Lidar sensor and AMCL algorithms contained in ROS (collection of software frameworks for robot development) will be used. The SLAM, for the creation of the map of an environment. The Lidar sensor, to check the distances between the robot and the objects in front of it. And finally, the AMCL algorithm for locating the robot within the environment. At the end of the project, an implementation will be presented in which the AGV be able to create an environment map, propose a trajectory from one point to another, follow the created trajectory, if an obstacle is detected as an example of a person or a cone, the AGV must be able to detect it, deviate, and ultimately follow the planned path.
One of the technologies used within factories are the so-called Autonomous Guided Vehicles (AGV’s). AGV’s are robots that are generally used as an essential part of a company’s logistics, since with them it is possible to transport parts autonomously. Traditionally, this task is performed through sensors and fixed tracks on the way, which the AGV’s use to navigate from one point to another. The paper presents an implementation of a methodology focused on autonomous AGV’s, which do not depend on tracks to guide them. For this, the SLAM, Lidar sensor and AMCL algorithms contained in ROS (collection of software frameworks for robot development) will be used. The SLAM, for the creation of the map of an environment. The Lidar sensor, to check the distances between the robot and the objects in front of it. And finally, the AMCL algorithm for locating the robot within the environment. At the end of the project, an implementation will be presented in which the AGV be able to create an environment map, propose a trajectory from one point to another, follow the created trajectory, if an obstacle is detected as an example of a person or a cone, the AGV must be able to detect it, deviate, and ultimately follow the planned path.