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Localização de um robô autônomo com filtro de partículas em campo de futebol simulado

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dc.contributor.advisor1Gonçalves, Rogério Sales
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/9474579551520236pt_BR
dc.contributor.referee1Tavares, José Jean-Paul Zanlucchi de Souza
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7957071418601330pt_BR
dc.contributor.referee2Ladeira, Guênia Mara Vieira
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/6803258192983484pt_BR
dc.creatorCorrêa, Pedro Henrique Rodrigues Procópio
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/2052049858555345pt_BR
dc.date.accessioned2025-06-02T17:37:56Z
dc.date.available2025-06-02T17:37:56Z
dc.date.issued2025-05-23
dc.description.abstractThis paper proposes an autonomous robot, equipped with a camera, localization pipeline in a simulated two dimensions soccer field. The pipeline implements Monte Carlo Localization (MCL), using a particle filter to emulate a robots behavior in a known environment and estimate its position based on its, and the particles’, simulated vision readings with OpenCV library. To guarantee proper convergence and to solve robot kidnapping cases, Extended MCL technics were implemented to correctly determine resampling method and assess samples quality in each iteration. The project obtained a working localization pipeline, although dependent on identifying landmarks in case of robot kidnapping (or in pipeline starting iteration).pt_BR
dc.description.degreenameTrabalho de Conclusão de Curso (Graduação)pt_BR
dc.description.resumoEste trabalho propõe um sistema de localização de um robô autônomo, equipado com uma câmera, em um campo de futebol de duas dimensões simulado. O sistema se baseia na Localização de Monte Carlo (MCL), que utiliza um filtro de partículas para emular o comportamento do robô em um ambiente conhecido e estimar sua posição a partir de comparações das leituras da visão simulada com a biblioteca OpenCV das partículas e do robô. Para garantir convergência e solucionar o problema de sequestro de robô, foram utilizadas técnicas da Extended MCL para avaliar a qualidade das amostras e determinar o método correto de reamostragem a cada iteração. O projeto obteve uma localização funcional, porém dependente de identificar pontos de referência em casos de sequestro (ou na iteração inicial do código).pt_BR
dc.description.sponsorshipCAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superiorpt_BR
dc.identifier.citationCORRÊA, Pedro Henrique Rodrigues Procópio. Ajuste de distribuição de probabilidades de variáveis de custo fixo. 2015. 49 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2018.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufu.br/handle/123456789/46020
dc.languageporpt_BR
dc.orcid.putcode185257942
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândiapt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.courseEngenharia Mecatrônicapt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.sizeorduration41pt_BR
dc.subjectLocalização de Monte Carlopt_BR
dc.subjectMonte Carlo Localizationpt_BR
dc.subjectVisão computacionalpt_BR
dc.subjectComputer visionpt_BR
dc.subjectRobótica móvelpt_BR
dc.subjectMobile Roboticspt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICApt_BR
dc.titleLocalização de um robô autônomo com filtro de partículas em campo de futebol simuladopt_BR
dc.title.alternativeAutonomous robot localization with particle filter in a simulated soccer fieldpt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dspace.entity.typePublication

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