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https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/46020| ORCID: |  http://orcid.org/0009-0006-5785-6450 |
| Tipo do documento: | Trabalho de Conclusão de Curso |
| Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
| Título: | Localização de um robô autônomo com filtro de partículas em campo de futebol simulado |
| Título(s) alternativo(s): | Autonomous robot localization with particle filter in a simulated soccer field |
| Autor(es): | Corrêa, Pedro Henrique Rodrigues Procópio |
| Primeiro orientador: | Gonçalves, Rogério Sales |
| Primeiro membro da banca: | Tavares, José Jean-Paul Zanlucchi de Souza |
| Segundo membro da banca: | Ladeira, Guênia Mara Vieira |
| Resumo: | Este 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). |
| Abstract: | This 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). |
| Palavras-chave: | Localização de Monte Carlo Monte Carlo Localization Visão computacional Computer vision Robótica móvel Mobile Robotics |
| Área(s) do CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA |
| Idioma: | por |
| País: | Brasil |
| Editora: | Universidade Federal de Uberlândia |
| Referência: | CORRÊA, 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. |
| URI: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/46020 |
| Data de defesa: | 23-Mai-2025 |
| Aparece nas coleções: | TCC - Engenharia Mecatrônica |
Arquivos associados a este item:
| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| LocalizacaoRoboAutonomo.pdf | Trabalho de Conclusão de Curso | 1.23 MB | Adobe PDF |  Visualizar/Abrir |
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