Hybrid localization for an scale R/C car using sensor fusion

dc.creatorCárdenas Rueda, Miguel Ángel
dc.date2013
dc.date2017-04-02T03:27:03Z
dc.date2017-07-11T19:42:16Z
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dc.date.accessioned2018-03-29T03:31:21Z
dc.date.available2018-03-29T03:31:21Z
dc.identifierCÁRDENAS RUEDA, Miguel Ángel. Localização híbrida para um veículo autônomo em escala usando fusão de sensores: Hybrid localization for an scale R/C car using sensor fusion. 2013. 121 p. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica, Campinas, SP. Disponível em: <http://www.bibliotecadigital.unicamp.br/document/?code=000928182>. Acesso em: 2 abr. 2017.
dc.identifierhttp://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/265907
dc.identifier.urihttp://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/1332383
dc.descriptionOrientador: Janito Vaqueiro Ferreira
dc.descriptionDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica
dc.descriptionResumo: A localização tem sido definido como um dos problemas-chave da navegação autônoma. Este problema levanta a questão em relação ao fato de determinar a posição e orientação em qualquer instante durante uma trajetoria. Um dos métodos mais usados para determinar a localização de um robô movel é a odometria; embora não garanta informação precisa da posição e orientação, esse método é a base dos métodos de localização relativa. Também existem métodos de localização absoluta, que em relação a um referencial fixo provêm informação mais precisa sobre o estado de um robô, como, por exemplo, o GPS. Mas, quando erros de diferentes naturezas ocorrem, e como consequência introduzem ruído em qualquer sistema de localização, é necessário ter informação redundante para estabelecer uma informação mais precisa. Esta dissertação de mestrado propõe um sistema de localização para um veículo em escala baseado em sistemas de odometria visual e odometria clássica a fim de fornecer uma estimativa robusta de posição e orientação através de um sistema de posicionamento global simulado
dc.descriptionAbstract: Localization has been defined as one of the key problems of autonomous navigation. This issue rises the question about the fact of determining the position and orientation at any time while tracking a trajectory. One of the most used methods to determine the localization of a mobile robot is odometry; however, despite the fact that can't provide accurate results for getting the position and orientation, this method is the basis of the relative localization methods. Also, there are methods for absolute localization which provide information more accurately about the state of the robot, such as the commonly used GPS. But when errors of different nature occur, and as a consequence, introduce noise at any localization system, it is necessary to have redundant information to establish a more accurate information. This master thesis proposes a tracking system for a scale indoor vehicle based on classic and visual odometry in order to provide a robust estimation of position and orientation relative through a simulated global positioning system
dc.descriptionMestrado
dc.descriptionMecanica dos Sólidos e Projeto Mecanico
dc.descriptionMestre em Engenharia Mecânica
dc.format121 p. : il.
dc.formatapplication/pdf
dc.publisher[s.n.]
dc.subjectKalman, Filtragem de
dc.subjectSistema de Posicionamento Global
dc.subjectRobôs móveis
dc.subjectVisão por computador
dc.subjectVeículos autônomos
dc.subjectKalman filtering
dc.subjectGlobal posiotoning system
dc.subjectMobile robots
dc.subjectComputer vision
dc.subjectAutonomous vehicles
dc.titleLocalização híbrida para um veículo autônomo em escala usando fusão de sensores : Hybrid localization for an scale R/C car using sensor fusion
dc.titleHybrid localization for an scale R/C car using sensor fusion
dc.typeTesis


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