C Conferentia Proceedings
CBA2018-0673 Robótica

Sistema de Localização de um Robô Móvel baseado em Filtro de Kalman Estendido para SLAM com Kinect em ambientes internos

Danilo Giacomin Schneider1; Marcelo Ricardo Stemmer1

1 Universidade Federal de Santa Catarina

Baixar PDF doi:10.20906/CPS/CBA2018-0673

Resumo

Para que um robô seja inteiramente autônomo ele precisa de alguma forma de representação do ambiente no qual ele esta presente, assim como a sua localização em relação a este ambiente. Localizar-se com precisão e construir um mapa do ambiente permite que o robô possa alcançar metas pré-determinadas. A localização é uma das tarefas mais importantes para a navegação autônoma de robôs móveis, onde robustez e precisão são características fundamentais. Essa tarefa baseia-se no mapa do seu ambiente. Em contrapartida, a construção do mapa do ambiente depende da localização precisa do robô móvel. Em ambientes desconhecidos este é um processo conflitante, mas correlacionado. Este artigo apresenta a implementação, através do ROS, de um Filtro de Kalman Estendido para realizar a fusão de três sensores diferentes e estimar a posição e orientação do robô de forma mais robusta, precisa e, consequentemente, obter um mapeamento também mais fiel do ambiente.

Palavras-chave: EKF; Rgbdslam; SLAM; Kinect; ROS

Como citar

Danilo Giacomin Schneider; Marcelo Ricardo Stemmer. “Sistema de Localização de um Robô Móvel baseado em Filtro de Kalman Estendido para SLAM com Kinect em ambientes internos”. XXII Congresso Brasileiro de Automática. CBA2018. 2018. DOI: 10.20906/CPS/CBA2018-0673