Uma nova abordagem para o planejador de movimentos RRT e para o algoritmo de campos potenciais artificiais
Nome: LUIZ MIGUEL MONTEIRO NASCIMENTO PESSOTTI TAVARES
Data de publicação: 29/10/2024
Orientador:
Nome |
Papel |
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| DANIEL KHEDE DOURADO VILLA | Orientador |
Banca:
| Nome |
Papel |
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| DANIEL KHEDE DOURADO VILLA | Presidente |
| DIEGO NUNES BERTOLANI | Examinador Externo |
| ELIETE MARIA DE OLIVEIRA CALDEIRA | Examinador Interno |
| FELIPE NASCIMENTO MARTINS | Examinador Externo |
| MARIO SARCINELLI FILHO | Coorientador |
Resumo: Esta dissertação apresenta o desenvolvimento de um planejador de movimentos para robôs móveis terrestres em ambientes dinâmicos, utilizando um LiDAR 360 . O sistema proposto integra o algoritmo RRT (Rapidly-Exploring Random Trees) com campos potenciais artificiais modificados para evitar colisões com obstáculos estáticos e dinâmicos. Para lidar com as limitações do RRT em ambientes dinâmicos, é introduzido um RRT local que replaneja trajetórias em tempo de controle, sem interromper a navegação do robô. Além disso, um novo algoritmo de desvio de obstáculos baseado em campos potenciais artificiais é implementado. A união dessas duas técnicas foi capaz de superar limitações clássicas como mínimos locais e dificuldade de atravessar passagens estreitas. Experimentos foram realizados utilizando o robô móvel LIMO nas configurações diferencial e omnidirecional, em cenários com obstáculos estáticos e dinâmicos. Os resultados demonstram que o sistema proposto permite
ao robô navegar de forma eficiente em ambientes dinâmicos, adaptando-se rapidamente às mudanças no ambiente. No entanto, algumas colisões foram observadas durante os testes, especialmente na configuração diferencial, devido a limitações como a zona morta do LiDAR e distorções no mapa local durante rotações abruptas. Essas colisões ressaltam a necessidade de aprimoramentos no sistema de percepção para melhorar a segurança e a robustez da navegação. As simulações realizadas reforçam a eficácia do método em comparação com algoritmos tradicionais, evidenciando o potencial da abordagem para aplicações em robótica móvel. Apesar das colisões observadas, o método proposto mostrou-se promissor, indicando direções para trabalhos futuros focados na adição de sensores e melhoria do algoritmo de mapeamento para reduzir incidentes e aumentar a confiabilidade do sistema.
