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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Oliveira, Andre Schneider de | - |
Autor(es): dc.contributor | https://orcid.org/0000-0002-8295-366X | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/4006878042502781 | - |
Autor(es): dc.contributor | Arruda, Lucia Valeria Ramos de | - |
Autor(es): dc.contributor | https://orcid.org/0000-0002-5704-8131 | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/8616017152145795 | - |
Autor(es): dc.contributor | Lazzaretti, Andre Eugenio | - |
Autor(es): dc.contributor | https://orcid.org/0000-0003-1861-3369 | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/7649611874688878 | - |
Autor(es): dc.contributor | Oliveira, Andre Schneider de | - |
Autor(es): dc.contributor | https://orcid.org/0000-0002-8295-366X | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/4006878042502781 | - |
Autor(es): dc.contributor | Fabro, Joao Alberto | - |
Autor(es): dc.contributor | https://orcid.org/0000-0001-8975-0323 | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/6841185662777161 | - |
Autor(es): dc.contributor | Arruda, Lucia Valeria Ramos de | - |
Autor(es): dc.contributor | https://orcid.org/0000-0002-5704-8131 | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/8616017152145795 | - |
Autor(es): dc.contributor | Nievola, Julio Cesar | - |
Autor(es): dc.contributor | https://orcid.org/0000-0002-2212-4499 | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/9242867616608986 | - |
Autor(es): dc.creator | Teixeira, Marco Antonio Simoes | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2022-02-21T22:04:01Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2022-02-21T22:04:01Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2021-03-03 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2021-03-03 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2021-01-27 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/24500 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/667037 | - |
Descrição: dc.description | Mobile robots are equipment used to perform tasks that require the equipment to move around the environment. Mobile robots are equipment used to perform tasks that require the equipment to move around the environment. Mobile robots can use machine learning techniques to perform intelligent tasks, such as recognizing objects and making decisions. For a robot to make decisions, it needs to collect data from the environment, process it, and convert it into information. This thesis aims to study environment sensing techniques traditionally used by mobile robots and to propose a new sensing technique, which uses the data provided by the sensors, processes them, and returns information. To achieve the objective of the thesis, a study was carried out on the traditional sensors used in mobile robotics and, then, a new sensing approach was proposed. First, a specific mapping approach was developed for Liquefied Petroleum Gas (LPG) storage tanks só that a climbing inspection robot, developed by UTFPR in partnership with Petrobras, was able to carry out preventive inspection on LPG tanks. This technique could predict the entire surface of the environment without the need for a complete scan. Subsequently, the application of intelligent 3D data processing techniques for navigation and self-preservation of unmanned aerial vehicles (UAVs) was studied. A navigation technique was developed in formation for 4 UAVs, avoiding collisions with the environment and between them, always maintaining the formation throughout the route. This action was only possible by processing the 3D sensor data, converting it into distance information from the center of the UAV, and performing obstacle avoidance tasks and self-preservation. From these first two works, the need to process the sensors’ data to generate useful information for robot decision-making became evident. The next paper of the thesis aimed to develop an approach for processing data from 3D sensors and RGB images to generate information, which can be used by a robot. The approach consisted of using computer vision to identify objects in an RGB image and point cloud processing to identify these objects in the real world. Subsequently, the approach was embedded in a compact device, called a DeepSpatial sensor. This equipment was coupled to a robot and validated for traditional applications in mobile robots, proving the sensor’s information’s efficiency. As a result of this thesis, a new sensing approach was proposed, where traditional sensors are used for intelligent actions. The approach is embedded in a compact device, which can be considered as a new sensor. | - |
Descrição: dc.description | Agência Nacional do Petróleo (ANP) | - |
Descrição: dc.description | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) | - |
Descrição: dc.description | Financiadora de Estudos e Projetos (FINEP) | - |
Descrição: dc.description | Petróleo Brasileiro (Petrobrás) | - |
Descrição: dc.description | Robôs móveis são equipamentos utilizados para executar tarefas que necessitam que o equipamento se locomova no ambiente. Estas tarefas podem ou não ser inteligentes, dependendo da necessidade da ação. Para que um robô seja capaz de tomar decisões, ele precisa coletar dados do ambiente, processar estes dados e convertê-los em informação. Esta tese tem por objetivo estudar técnicas de sensoriamento de ambiente utilizados tradicionalmente por robôs móveis e propor uma nova técnica de sensoriamento, que utiliza os dados fornecidos pelos sensores, os processa e retorna informações. Para alcançar o objetivo esperado, primeiro foi realizado um estudo sobre os sensores tradicionais utilizados na robótica móvel, para posteriormente ser proposto uma nova abordagem de sensoriamento. Primeiro, foi desenvolvida uma abordagem de mapeamento específico para tanques de armazenamento de Gás Liquefeito de Petróleo (GLP) para que um robô de inspeção escalador, desenvolvido pela UTFPR em parceria com a Petrobras, fosse capaz de realizar a inspeção preventiva em tanques de GLP. Esta técnica foi capaz de predizer toda a superfície do ambiente sem a necessidade de uma varredura completa. Posteriormente, foi estudado a aplicação de técnicas inteligentes de processamento de dados 3D para a navegação e autopreservação de veículos aéreos não tripulados (VANT’s). Foi desenvolvido uma técnica de navegação em formação para 4 VANT’s, evitando colisões com o ambiente e entre eles, sempre mantendo a formação durante todo o percurso. Esta ação só foi possível pelo processamento dos dados dos sensores 3D, convertidos em informação de distância a partir do centro do VANT e utilizada para a realização de tarefas de desvio de obstáculo, e autopreservação. A partir destes dois primeiros trabalhos, ficou evidente a necessidade de processar os dados fornecidos pelos sensores para que fossem geradas informações uteis para a tomada de decisão. O próximo trabalho da tese teve como objetivo o desenvolvimento de uma abordagem de processamento de dados provenientes de sensores 3D e imagens RGB para a geração de informações, que podem ser utilizadas por um robô. A abordagem consistiu no uso de uma técnica de visão computacional para identificar objetos em uma imagem RGB e posteriormente, na junção da imagem RGB com os dados 3D provenientes do sensor para a identificação destes objetos no mundo real em relação ao centro do equipamento. Posteriormente, a abordagem foi embarcada em um equipamento compacto, chamado de sensor DeepSpatial. Este equipamento foi acoplado a um robô, e validado para aplicações tradicionais em robôs móveis, comprovando a eficiência das informações fornecidas pelo sensor. Como resultado deste trabalho, uma nova abordagem de sensoriamento foi proposta, onde sensores tradicionais são utilizados para ações inteligentes. A abordagem é embarcada em um equipamento compacto, que pode ser considerado um novo sensor. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | en | - |
Publicador: dc.publisher | Universidade Tecnológica Federal do Paraná | - |
Publicador: dc.publisher | Curitiba | - |
Publicador: dc.publisher | Brasil | - |
Publicador: dc.publisher | Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial | - |
Publicador: dc.publisher | UTFPR | - |
Direitos: dc.rights | openAccess | - |
Direitos: dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | - |
Palavras-chave: dc.subject | Robótica | - |
Palavras-chave: dc.subject | Sensores | - |
Palavras-chave: dc.subject | Robôs móveis | - |
Palavras-chave: dc.subject | Veículos aéreos não tripulados | - |
Palavras-chave: dc.subject | Sistemas de controle inteligente | - |
Palavras-chave: dc.subject | Gás liquefeito de petróleo - Inspeção | - |
Palavras-chave: dc.subject | Robotics | - |
Palavras-chave: dc.subject | Sensors | - |
Palavras-chave: dc.subject | Mobile robots | - |
Palavras-chave: dc.subject | Unmanned aerial vehicles | - |
Palavras-chave: dc.subject | Intelligent control systems | - |
Palavras-chave: dc.subject | Liquefied petroleum gas - Inspection | - |
Palavras-chave: dc.subject | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO | - |
Palavras-chave: dc.subject | Engenharia Elétrica | - |
Título: dc.title | Mobile robots: a study on sensing and perception systems | - |
Título: dc.title | Robôs móveis: um estudo sobre sensores e sistemas de percepção | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT |
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