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metadata.teses.dc.title: O uso do algoritmo mapa de rotas probabilístico na robótica móvel: planejamento de caminhos para ambientes estáticos com foco em casas de vegetação
metadata.teses.dc.title.alternative: The use of algorithm probabilistic roadmap in mobile robotics: planning of pathsfor static environments with focus on greenhouses
metadata.teses.dc.creator: Magalhães Júnior, Antonio Mendes
metadata.teses.dc.subject: Planejamento de caminhos
Robótica móvel
Casas de vegetação
metadata.teses.dc.date.issued: 2018
metadata.teses.dc.identifier.citation: MAGALHÃES JÚNIOR, Antonio Mendes. O uso do algoritmo mapa de rotas probabilístico na robótica móvel: planejamento de caminhos para ambientes estáticos com foco em casas de vegetação. 2018. 53p. Monografia (Graduação em Engenharia de Controle e Automação) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2018.
metadata.teses.dc.description.resumo: A Robótica Móvel vem se destacando nos últimos anos e tendo como um de seus principais campos de pesquisa os métodos para geração de percursos mínimos entre pontos de determinados ambientes. O presente trabalho consiste na geração de caminhos por meio do algoritmo de Mapa de Rotas Probabilístico (MRP) para o deslocamento de uma plataforma robótica simulada em uma representação de uma casa de vegetação, buscando a facilitação da automatização de aplicações de agentes químicos de controle de pragas agrícolas em ambientes controlados por meio de robôs móveis. O algoritmo recebe os pontos de partida e chegada do robô e, considerando a menor distância entre estes no grafo gerado pelo MRP e as restrições do ambiente em que se encontra, traça a rota a ser percorrida. Para tal, a representação do ambiente, que é estático, foi fornecida previamente ao robô de maneira off-line. Inicialmente foi realizado o tratamento das imagens representando os mapas, com utilização do software Matlab, a fim de obter a discretização das mesmas. Foram escolhidos mapas de diferentes complexidades para que se testasse a robustez e eficiência do método MRP. Por meio da ferramenta de planejamento de caminhos presente na toolbox de sistemas robóticos (Robotic System Toolbox) do software Matlab, foi executado o algoritmo MRP e encontrada uma matriz de conjunto de pontos que descrevem o caminho de menor custo a ser percorrido. O robô simulado foi então alimentado com essa matriz e foram configurados os parâmetros do robô, como tamanho, velocidade linear e velocidade angular de acordo com o requerido na situação. A utilização de bibliotecas existentes no Matlab tornou a realização do projeto facilitada, ajudando no planejamento do caminho e na simulação do robô, levando em consideração as características do ambiente e do robô. Dessa maneira, este estudo mostrou que o algoritmo é robusto e eficiente em mapas de diferentes complexidades, provando-se uma ótima opção de ferramenta para planejamento de rotas em ambientes estáticos, fazendo deste um método promissor para aplicações em casas de vegetação.
metadata.teses.dc.description.abstract: Mobile Robotics is increasingly evolving in recent years; one of its main fields of research is the fundamental task of path planning, generating the shortest path for a robot towards the goal point in determinant environments. This study used the algorithm of Probabilistic Roadmaps (PRM) for path planning, considering the displacement of a simulated robotic platform of a greenhouse. The aim was to facilitate the applications of chemical agents for the control of agricultural pests in controlled environments. The algorithm received the starting and ending points of the robot, tracing the route to be traveled. It considered the smaller distance from the graph generated by the PRM and the constraints of the environment. For this, the representation of the environment, which is static and already known, was previously provided to the robot in off-line mode. Initially, the treatment of the images representing the maps was performed using the Matlab software in order to obtain image discretization. Different complexity maps were chosen in order to test the robustness and efficiency of the PRM algorithm. Using the path planning tool present in the Robotic System Toolbox of Matlab software, the PRM was run and a two-dimensional point set matrix was found that describes the least cost path to be covered. The simulated robot was then fed with this matrix and the robot parameters, such as size, linear velocity, and angular velocity were configured as required in the situation. The use of existing Matlab libraries favoredthe path planning and simulation taking into account the characteristics of the environment and the robot. Therefore, this study showed that the algorithm is robust and efficient for maps of different complexities, being a great tool option for path planning in static environments, which can be a promising method for greenhouse applications.
metadata.teses.dc.identifier.uri: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/45521
metadata.teses.dc.publisher: Universidade Federal de Lavras
metadata.teses.dc.language: pt_BR
Appears in Collections:PROGRAD - Engenharia de Controle e Automação (Trabalhos de Conclusão de Curso)

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