| Journal: | Controle & automacao |
| Database: | PERIÓDICA |
| System number: | 000315457 |
| ISSN: | 0103-1759 |
| Authors: | Sujan, Vivek Anand1 Meggiolaro, Marco Antonio2 Belo, Felipe Augusto Weilemann3 |
| Institutions: | 1Cummins Engine Company, Advanced Controls Division, Columbus, Ohio. Estados Unidos de América 2Pontificia Universidade Catolica do Rio de Janeiro, Departamento de Engenharia Mecanica, Rio de Janeiro. Brasil 3Pontificia Universidade Catolica do Rio de Janeiro, Departamento de Engenharia Eletrica, Rio de Janeiro. Brasil |
| Year: | 2006 |
| Season: | Abr-Jun |
| Volumen: | 17 |
| Number: | 2 |
| Pages: | 189-204 |
| Country: | Brasil |
| Language: | Inglés |
| Document type: | Artículo |
| Approach: | Aplicado |
| English abstract | In field or indoor environments it is usually not possible to provide service robots with detailed a priori environment and task models. In such environments, robots will need to create a dimensionally accurate geometric model by moving around and scanning the surroundings with their sensors, while minimizing the complexity of the required sensing hardware. In this work, an iterative algorithm is proposed to plan the visual exploration strategy of service robots, enabling them to efficiently build a graph model of their environment without the need of costly sensors. In this algorithm, the information content present in sub-regions of a 2-D panoramic image of the environment is determined from the robot's current location using a single camera fixed on the mobile robot. Using a metric based on Shannon's information theory, the algorithm determines, from the 2-D image, potential locations of nodes from which to further image the environment. Using a feature tracking process, the algorithm helps navigate the robot to each new node, where the imaging process is repeated. A Mellin transform and tracking process is used to guide the robot back to a previous node. This imaging, evaluation, branching and retracing its steps continues until the robot has mapped the environment to a pre-specified level of detail. The effectiveness of this algorithm is verified experimentally through the exploration of an indoor environment by a single mobile robot agent using a limited sensor suite |
| Portuguese abstract | Usualmente não é possível fornecer a priori a robôs móveis autônomos um mapa detalhado de seu ambiente de trabalho. Nestes casos, o robô precisa criar um modelo geométrico preciso movendo-se pelo ambiente e utilizando seus sensores. Neste trabalho, um algoritmo iterativo é proposto para planejar a estratégia de exploração de robôs móveis autônomos, permitindo-os construir de forma eficiente um modelo do ambiente em forma de grafo sem a necessidade de sensores de alto custo. Neste algoritmo, o conteúdo de informação presente em sub-regiões de uma imagem panorâmica 2-D do ambiente é determinada a partir da posição atual do robô usando uma única câmera fixada em sua estrutura. Usando uma métrica baseada na teoria da informação de Shannon, o algoritmo determina, a partir da imagem 2-D, localizações potenciais para novos nós do grafo, a partir dos quais serão tomadas novas imagens panorâmicas para prosseguir com a exploração. Uma transformada de Mellin é usada para guiar o robô de volta a um nó previamente explorado. Este processo continua até que todo o ambiente tenha sido explorado em um nível de detalhes pré-especificado. A eficácia do algoritmo é verificada experimentalmente através da exploração de um ambiente interno por um agente robótico móvel dispondo apenas de um conjunto limitado de sensores |
| Disciplines: | Ingeniería |
| Keyword: | Ingeniería biónica y cibernética, Ingeniería de control, Robótica, Robot móvil, Mapeo, Localización, Transformada de Mellin, Técnicas |
| Keyword: | Engineering, Bionics and cybernetics, Control engineering, Robotics, Mobile robot, Mapping, Location, Mellin transform, Techniques |
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