Técnica de navegação de um robô móvel baseado em um sistema de visão para integrá-lo a uma célula flexível de manufatura

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorAlfaro, Sadek Crisóstomo Absi-
Autor(es): dc.creatorCano, Carlos Enrique Villanueva-
Data de aceite: dc.date.accessioned2021-10-14T17:51:44Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2021-10-14T17:51:44Z-
Data de envio: dc.date.issued2011-01-05-
Data de envio: dc.date.issued2011-01-05-
Data de envio: dc.date.issued2011-01-05-
Data de envio: dc.date.issued2006-05-12-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://repositorio.unb.br/handle/10482/6363-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/617966-
Descrição: dc.descriptionDissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Departamento de Engenharia Mecânica, 2006.-
Descrição: dc.descriptionAtualmente o controle dos veículos guiados automaticamente (AGV), é baseado no estudo das diferentes técnicas de navegação existentes. Estas técnicas, utilizam diferentes tipos de sensores (infravermelho, ultra-som, táctil, visão, etc) como parte do equipamento do robô móvel para realizar suas tarefas de movimentação e controle desde uma posição inicial até uma posição final definida. A contribuição principal deste trabalho consiste em apresentar uma técnica de navegação baseada em um sistema de visão, para integrar um robô móvel à célula flexível de manufatura (FMC), a qual está sendo implementada no laboratório GRACO – UNB, trabalhando como um veículo guiado automaticamente (AGV), assim como também apresentar as vantagens e desvantagens do tipo de navegação implementada. O sistema de navegação proposto é composto por cinco módulos principais: O primeiro módulo é da captura de imagens no formato RGB através da placa de captura Matrox Meteor; O segundo módulo de pré-processamento, que realiza o tratamento das imagens capturadas através da aplicação de algoritmos de visão computacional. O terceiro módulo de extração de pontos das linhas seguidas, que extrai da imagem binarizada os pontos mais importantes da cena como é o caso da extração de dois pontos da linha para calcular a sua inclinação para depois ser comparada com os erros mínimos permitidos. O quarto módulo é o de reconhecimento dos sinais através da utilização de algoritmos baseados em redes neurais; e finalmente o quinto módulo é o de controle, que com base à informação gerada nos módulos anteriores, trabalha nos motores do robô para gerar ou corrigir os movimentos ao longo da linha rastreada ou executar uma ação de movimento dependendo do sinal reconhecido. O sistema de navegação utilizado, pelo robô móvel, é modelado utilizando técnicas de objetos orientados, através da linguaje UML. ______________________________________________________________________________ ABSTRACT-
Descrição: dc.descriptionNowadays, the control of the automatic guided vehicles (AGV), is based on the study of different navigation existing techniques. Those utilize different kinds of sensors (infrared, ultrasound, tactile, vision, etc) as part of the equipment included in the mobile robot carrying out their tasks of movement and control since an initial position to a defined final position. The main contribution of this work is developing a navigation technique based on a vision system, by integrating a mobile robot to a flexible manufacturing cell (FMC), that is being implemented on the GRACO – UnB laboratory. On the mobile robot, working as an automatic guided vehicle (AGV), are shown, as well, the advantages and disadvantages of this kind of navigation. The system of proposed navigation is building up for five main modules: The first module is images capture module in RGB format through the Matrox Meteor board. The second module of pre-processing, carries out the processing of the captured images through the application of computational vision algorithms. The third is the line points extraction module, to extract from the image the most important points of the scene as is in the case of the slope line tracking calculation and comparing it with the minimum permitted errors in the tracking line. The fourth module of signs recognition through the utilization of algorithms based in neural nets ; and finally the fifth module of control, that base on the information generated in the previous modules, works in the motor control of the robot, generating the correct movements during the tracking line or executing an action of movement depending on the recognized sign. The navigation system utilized by the mobile robot will be modelled, utilizing techniques of objects oriented, through the UML language. ______________________________________________________________________________ RESUMEN-
Descrição: dc.descriptionActualmente el control de los vehículos guiados automáticamente (AGV), esta basado en el estudio de las diferentes técnicas de navegación existentes. Estas, utilizan diferentes tipos de sensores (infrarrojos, ultrasonido, táctiles, visión, etc.) como parte del equipo del robo móvil para realizar sus tareas de navegación y control, desde una posición inicial hasta una posición final definidas. La principal contribución de este trabajo consiste en presentar una técnica de navegación basada en un sistema de visión para integrar un robot móvil a una célula flexible de manufactura, a cual está siendo implementada en el laboratorio de automatización y control GRACO-UnB, trabajando como un vehículo guiado automáticamente, así como también presentar las ventajas y desventajas del tipo de navegación que esta siendo implementada. El sistema de navegación propuesto está compuesto por cinco módulos principales: un primer módulo de captura de imágenes en formato RGB a través da placa Matrox Meteor de el robot móvil. Un segundo módulo de pre-procesamiento de las imágenes capturadas a través de la aplicación de algoritmos de visión computacional. Un tercer módulo de extracción de puntos de las líneas seguidas por el robot para calcular su inclinación a cual será comparada posteriormente con los errores mínimos permitidos. O cuarto módulo de reconocimiento de señales a través del uso de algoritmos basados en redes neurales; y finalmente el quinto módulo de control, el cual en base a la información generada por los módulos anteriores, trabaja en el control de los motores del robot los cuales generan el correcto desplazamiento durante el rastreo de las líneas o ejecutan alguna otra acción de movimiento dependiendo de la señal reconocida. El sistema de navegación que está siendo implementado en el robot móvil será modelado utilizando técnicas de objetos orientados a través del uso del lenguaje UML.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Direitos: dc.rightsAcesso Aberto-
Palavras-chave: dc.subjectMecatrônica-
Palavras-chave: dc.subjectRobôs móveis-
Palavras-chave: dc.subjectVisão por computador-
Título: dc.titleTécnica de navegação de um robô móvel baseado em um sistema de visão para integrá-lo a uma célula flexível de manufatura-
Título: dc.titleMobile robot navigation technique based in vision system for integrate it to a flexivel manufacturing cell (FMC)-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
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