Paulo Sérgio Silva RodriguesFELIPE MESSIAS DO LAGOGUSTAVO VINICIUS RODRIGUES CONCEIÇÃOLINCOLN CÉSAR GONÇALVES DIASPEDRO HENRIQUE INDALÉCIO SCHIAVOMRAFAEL DA SILVA2024-08-152024-08-152020-06-17https://repositorio.fei.edu.br/handle/FEI/5478Uma 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.54pt-BRRestritoAGVNavegação internaFábricaLogísticaYOLOSLAMROSVisão computacionalNavegação autônomaTomada de decisãoTrabalho de Conclusão de Curso