Desenvolvimento de um sistema de localização para robôs móveis baseado em filtragem Bayesiana não-linear

Abstract

Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema de localização para robôs móveis em ambientes externos. O sistema é baseado na integração da odometria, de um receptor de GPS e de uma unidade de navegação inercial contendo um giroscópio, acelerômetro e magenetômetro triaxiais. A fusão sensorial é realizada por meio de algoritmos de Filtragem Bayesiana não-linear, em especial o Filtro de Kalman Estendido e o Filtro de Kalman Unscented. Devido a problemas com a coleta de dados do GPS, foi realizada a estimação da posição e da velocidade do robô apenas por meio da odometria e os filtros foram utilizados na estimação da atitude. Os resultados encontrados validam a abordagem adotada. Este trabalho foi realizado no contexto de competições de robótica baseadas em navegação autônoma e, assim, espera-se que ele contribua como uma base para o desenvolvimento sistema de localização robusto para os robôs da equipe DROID.