Localização e mapeamento simultâneos em grandes ambientes : uma abordagem híbrida

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2012.Mapeamento e localização simultâneos (SLAM, da sigla em inglês) é um dos assuntos mais pesquisados no campo da robótica. Este trabalho propõe uma abordagem de sistemas dinâmicos híbridos para tratar do problema de SLAM. Dentro desta perspectiva, desenvolve-se um modelomatemático para o problema de localização e mapeamento em grandes ambientes e propõe-se uma modificação no algoritmo do filtro híbrido IMM de forma a se alcançar um melhor desempenho durante o processo de estimação estocástica do vetor de estados do sistema. Este novo algoritmo, juntamente com a formulação mais tradicional FKE-SLAM e do filtro de partículas (FastSLAM), tem seu desempenho comparado por meio de dados de simulação. Sugere-se que a formulação apresentada neste trabalho pode superar os resultados disponíveis na literatura em termos de complexidade computacional. ______________________________________________________________________________ ABSTRACTSimultaneous localization and mapping (the acronym, SLAM) is one of the most interesting topics in the field of robotics. This paper proposes a hybrid dynamic systems approach to address the problem of SLAM. Within this perspective, it develops a mathematical model to the problem of localization and mapping and propose a modification in the hybrid filter IMM algorithm in order to achieve better performance during the estimation process. This new algorithm, together with the formulation EKF-SLAM and FastSLAM, is compared by means of simulation data. It is suggested that the formulation presented in this paper can overcome the results available in the literature in terms of computational complexity