Estratégia de desvio de obstáculos e planejamento de trajetória para uma cadeira de rodas autônoma

Ribeiro, Rodolpho Costa

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DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor	Lizarralde, Fernando Cesar	-
dc.contributor.author	Ribeiro, Rodolpho Costa	-
dc.date.accessioned	2022-08-05T20:22:04Z	-
dc.date.available	2023-12-21T03:00:22Z	-
dc.date.issued	2015-03	-
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11422/18215	-
dc.language	por	pt_BR
dc.publisher	Universidade Federal do Rio de Janeiro	pt_BR
dc.rights	Acesso Aberto	pt_BR
dc.subject	Planejamento de Trajetória	pt_BR
dc.subject	Robótica Autônoma	pt_BR
dc.subject	Percepção	pt_BR
dc.title	Estratégia de desvio de obstáculos e planejamento de trajetória para uma cadeira de rodas autônoma	pt_BR
dc.title.alternative	Obstacle avoidance strategy and trajectory planning for an autonomous wheelchair	pt_BR
dc.type	Trabalho de conclusão de graduação	pt_BR
dc.contributor.referee1	Leite, Antonio Candea	-
dc.contributor.referee2	Peixoto, Alessandro Jacound	-
dc.description.resumo	Este trabalho apresenta uma estratégia de planejamento de trajetória para que um robô, partindo de qualquer posição inicial, atinja uma dada referência sem sofrer colisões com obstáculos estáticos ou móveis utilizando o Método dos Campos Potenciais Artificiais. Também é apresentada a implementação dessa estratégia em uma cadeira de rodas motorizada. A cadeira é um robô não-holonômico que detecta os obstáculos utilizando um laser scanner, cujos dados são enviados ao computador de bordo e recebe os comandos de velocidade de um microcontrolador Arduino. O software utilizado para a implementação é o Robot Operating System (ROS), um framework cross-platform que simplifica o desenvolvimento de sistemas robóticos e contém muitas bibliotecas úteis ao trabalho. Também é apresentada, como aplicação prática do planejamento de trajetória, uma tarefa de navegação em que a cadeira se move de forma autônoma por corredores, recebendo apenas comandos simples de virar à esquerda, à direita ou seguir em frente. Esses comandos podem ser dados por joystick ou por ondas cerebrais. Dessa forma, esse sistema de navegação autônoma pode ser usado por pessoas com deficiência física que utilizem a cadeira. Para essa parte do trabalho, é utilizado também um método de extração de linhas a partir dos dados do laser scanner conhecido como Random Sample Consensus (RANSAC) e o método de localização do robô PlICP.	pt_BR
dc.publisher.country	Brasil	pt_BR
dc.publisher.department	Escola Politécnica	pt_BR
dc.publisher.initials	UFRJ	pt_BR
dc.subject.cnpq	CNPQ::ENGENHARIAS	pt_BR
dc.embargo.terms	aberto	pt_BR
Appears in Collections:	Engenharia de Controle e Automação

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