Localização de robôs móveis por meio de fluxo ótico e fusão sensorial em ambientes de mineração.

Abstract

Atualmente, veículos autônomos, em mineração a céu aberto, usam GNSS para localização. Devido a fenômenos atmosféricos, o sinal GNSS pode tornar-se instável, podendo fazer com que equipamentos autônomos parem seus movimentos, diminuindo assim a produtividade da mina. Esta dissertação propõe métodos para estimar a localização 2D de veículos terrestres através do fluxo óptico de imagens de uma câmera apontada para o chão, IMU e encoders de rodas, com foco nos ambientes de mineração. A utilização de uma câmera voltada para o solo é mais robusta a partículas no ar, como neblina e poeira, do que as técnicas que utilizam sensores voltados para o horizonte. Analisamos cinco implementações para localização: (1) usando encoders de roda, (2) um método visual, (3) usando a orientação IMU e deslocamento linear por informação visual, (4) obtido pela fusão de dados de encoders de roda e IMU usando Filtro Kalman Estendido (EKF), e (5) EKF usando dados visuais, encoders e IMU. Testes são feitos em ambientes semelhantes a minas em simulação e em experimentos de campo. As simulações são implementadas no software CoppeliaSim e faz uso de texturas realistas. Nos experimentos de campo, usamos um robô móvel equipado com uma câmera, IMU e receptor GNSS com correção RTK, o qual consideramos a posição real do robô (ground truth). Os resultados mostram que os métodos propostos são promissores, porém com o tempo o erro na localização cresce acima do limiar permitido.