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Document Type: Dissertação
Title: Planejamento de movimento para robôs móveis baseado em uma representação compacta da Rapidly-Exploring Random Tree (RRT)
Other Titles: Motion planning for mobile robots based on a compact representation of Rapidly-Exploring Random Tree (RRT)
Authors: Sousa, Stephanie Kamarry Alves de
Issue Date: 17-Feb-2017
Advisor: Molina, Lucas
Resumo : A evolução na área de robótica móvel tem direcionado as pesquisas nesse campo para a solução de tarefas cada vez mais complexas. Nessas tarefas, quando comportamentos otimizados são especificados, faz-se necessário um processo de deliberação para determinar a melhor ação a ser tomada antes de executá-la. Em arquiteturas de navegação, o processo de deliberação é normalmente realizado por uma estratégia de planejamento de movimento. Uma das técnicas de planejamento de movimento que tem recebido grande parte da atenção dos pesquisadores dessa área nos últimos tempos é a Rapidly-exploring Random Tree (RRT), pela sua capacidade de reduzir a dimensão da representação de forma rápida. A maioria dos trabalhos de pesquisa desenvolvidos utilizando RRT, até o momento, tem como foco principal desenvolver variantes dessa técnica para problemas específicos, sem apresentar análises aprofundadas quanto a influência das diferentes variáveis do algoritmo clássico. Neste trabalho de mestrado o foco é, justamente, suprir essa carência, investigando a influência das diferentes variáveis que compõem o algoritmo clássico da RRT, ou seja, uma análise detalhada dos graus de liberdade da RRT e suas influências no resultado final. Além disso, diferentemente da maioria dos trabalhos em RRT, em que o objetivo é encontrar o melhor caminho entre dois pontos, esta dissertação apresenta uma nova abordagem nas pesquisas em RRT ao combinar a busca por uma representação compacta e completa do espaço de configuração com um baixo custo computacional e com o conhecimento a priori apenas da configuração de destino do robô. Para validar e analisar os resultados obtidos, testes por simulação são realizados.
Abstract: The evolution of mobile robotics has directed research in this area to solve increasingly complex tasks. In these tasks, when optimized behaviors are specified, a deliberative process is required in order to determine the best action before executing it. In navigation architectures, the deliberation process is usually accomplished by a motion planning strategy. One of the motion planning techniques which has received much of the attention from the researches is the Rapidly-exploring Random Tree (RRT), because of its capacity to reduce representation dimension quickly. The vast majority of the research developed in this area, so far, is mainly focused on developing variants of the RRT for specific problems, not providing detailed analyzes regarding the influence of different variables in the classical algorithm. In this master’s work the focus is precisely to fill this gap by investigating the influence of different variables that compose the classic RRT algorithm, in other words, a detailed analysis of the RRT degrees of freedom and its influence on the final result. In addition, unlike most RRT papers, where the objective is to find the best path between two points, this dissertation presents a new approach in RRT searches by combining the search for a compact and complete representation of the configuration space with a low computational cost and knowledge of only the robot’s goal configuration. To validate and analyze the results obtained, tests by simulation are performed.
Keywords: Engenharia elétrica
Robótica
Planejamento experimental
Algoritmos de computador
RRT
PRM
Planejamento de movimento
Robótica
Planejamento probabilístico
Subject CNPQ: ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
Sponsorship: Fundação de Apoio a Pesquisa e à Inovação Tecnológica do Estado de Sergipe - FAPITEC/SE
Language: por
Country: Brasil
Publisher / Institution : Universidade Federal de Sergipe
Institution: UFS
Program Affiliation: Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
Citation: SOUSA, Stephanie Kamarry Alves de. Planejamento de movimento para robôs móveis baseado em uma representação compacta da Rapidly-Exploring Random Tree (RRT). 2017. 67 f. Dissertação (Pós-Graduação em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal de Sergipe, São Cristóvão, SE, 217.
Rights: Acesso Aberto
URI: https://ri.ufs.br/handle/riufs/5034
Appears in Collections:Mestrado em Engenharia Elétrica

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