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Doutorado - Marco Antonio Simões Teixeira

por dirppg-ct publicado 28/12/2020 08h14, última modificação 28/12/2020 08h14
ROBÔS MÓVEIS: Um estudo sobre sensores e sistemas de percepção
Quando
28/01/2021
de 08h30 até 12h30
(America/Sao_Paulo / UTC-300)
Onde
Via videoconferência
Pessoa de contato
Prof. Andre Schneider de Oliveira
Participantes
Orientador(a): Prof. Andre Schneider de Oliveira, Dr. - UTFPR
Coorientador(a): Profa. ‪Lucia Valeria Ramos de Arruda, Dra. - UTFPR
Banca examinadora:
Presidente: Prof. Andre Schneider de Oliveira, Dr. - UTFPR
Prof. André Eugenio Lazzaretti, Dr. - UTFPR
Prof. João Alberto Fabro, Dr. - UTFPR
Prof. José Lima, Dr. - Politécnico de Bragança
Prof. Dr. Júlio César Nievola - PUCPR
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Resumo: Robôs móveis são equipamentos utilizados para executar tarefas que necessitam que o equipamento se locomova no ambiente. Estas tarefas podem ou não ser inteligentes, dependendo da necessidade da ação. Para que um robô seja capaz de tomar decisões, ele precisa coletar dados do ambiente, processar estes dados e convertê-los em informação. Esta tese tem por objetivo estudar técnicas de sensoriamento de ambiente utilizados tradicionalmente por robôs móveis e propor uma nova técnica de sensoriamento, que utiliza os dados fornecidos pelos sensores, os processa e retorna informações. Para alcançar o objetivo esperado, primeiro foi realizado um estudo sobre os sensores tradicionais utilizados na robótica móvel, para posteriormente ser proposto uma nova abordagem de sensoriamento. Primeiro, foi desenvolvido uma abordagem de mapeamento específico para tanques de armazenamento de Gás Liquefeito de Petróleo (GLP) para que um robô de inspeção escalador, desenvolvido pela UTFPR em parceria com a Petrobras, fosse capaz de realizar a inspeção preventiva em tanques de GLP. Esta técnica foi capaz de predizer toda a superfície do ambiente sem a necessidade de uma varredura completa. Posteriormente, foi estudado a aplicação de técnicas inteligentes de processamento de dados 3D para a navegação e autopreservação de veículos aéreos não tripulados (VANT’s). Foi desenvolvido uma técnica de navegação em formação para 4 VANT’s, evitando colisões com o ambiente e entre eles, sempre mantendo a formação durante todo o percurso. Esta ação só foi possível pelo processamento dos dados dos sensores 3D, convertidos em informação de distância a partir do centro do VANT e utilizada para a realização de tarefas de desvio de obstáculo, e autopreservação. A partir destes dois primeiros trabalhos, ficou evidente a necessidade de processar os dados fornecidos pelos sensores para que fossem geradas informações uteis para a tomada de decisão. O próximo trabalho da tese teve como objetivo o desenvolvimento de uma abordagem de processamento de dados provenientes de sensores 3D e imagens RGB para a geração de informações, que podem ser utilizadas por um robô. A abordagem consistiu no uso de uma técnica de visão computacional para identificar objetos em uma imagem RGB e posteriormente, na junção da imagem RGB com os dados 3D provenientes do sensor para a identificação destes objetos no mundo real em relação ao centro do equipamento. Posteriormente, a abordagem foi embarcada em um equipamento compacto, chamado de sensor DeepSpatial. Este equipamento foi acoplado a um robô, e validado para aplicações tradicionais em robôs móveis, comprovando a eficiência das informações fornecidas pelo sensor. Como resultado deste trabalho, uma nova abordagem de sensoriamento foi proposta, onde sensores tradicionais são utilizados para ações inteligentes. A abordagem é embarcada em um equipamento compacto, e pode ser considerado um novo sensor.

Palavras-chave: Robótica móvel. Sensores. Percepção 3D. YoLo. DeepSpatial

MOBILE ROBOTS:A study on sensing and perception systems
Abstract: Mobile robots are equipment used to perform tasks that require the equipment to move around the environment. These tasks may or may not be intelligent, depending on the need for action. For a robot to make decisions, it needs to collect data from the environment, process this data, and convert it into information. This thesis aims to study environment sensing techniques traditionally used by mobile robots and to propose a new sensing technique, which uses the data provided by the sensors, processes them, and returns information. To achieve the expected goal, a study was first carried out on the traditional sensors used in mobile robotics, and then a new sensing approach was proposed. First, a specific mapping approach was developed for Liquefied Petroleum Gas (LPG) storage tanks so that a climbing inspection robot, developed by UTFPR in partnership with Petrobras, was able to carry out preventive inspection on LPG tanks. This technique could predict the entire surface of the environment without the need for a complete scan. Subsequently, the application of intelligent 3D data processing techniques for navigation and self-preservation of unmanned aerial vehicle (UAVs) was studied. A navigation technique was developed in formation for 4 UAVs, avoiding collisions with the environment and between them, always maintaining the formation throughout the route. This action was only possible by processing the 3D sensor data, converted iAs a result of this work, a new sensing approach was proposed, where traditional sensors are used for intelligent actions. The approach is embedded in compact equipment, and can be considered a new sensor.nto distance information from the UAV center, and used to perform obstacle avoidance tasks and self-preservation. From these first two works, it became evident the need to process the data provided by the sensors to generate useful information for decision making. The next work of the thesis aimed to develop an approach for processing data from 3D sensors and RGB images to generate information, which can be used by a robot. The approach consisted of using computer vision technology to identify objects in an RGB image and junction of the RGB image with the 3D data from the sensor to identify these objects in the real world in relation to the center of the equipment. Subsequently, the approach was embedded in a compact device, called a sensor DeepSpatial. This equipment was coupled to a robot and validated for traditional applications in mobile robots, proving the efficiency of the sensor's information. As a result of this thesis, a new sensing approach was proposed, where traditional sensors are used for intelligent actions. The approach is embedded in compact equipment and can be considered a new sensor.
Keywords: Mobile robotics. Sensors. 3D perception. YoLo. DeepSpatial

Lista de publicações:
Journals

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TEIXEIRA, Marco Antonio Simoes; NEVES-, FLAVIO ; KOUBAA, ANIS ; DE ARRUDA, LUCIA VALERIA RAMOS ; DE OLIVEIRA, ANDRE SCHNEIDER . A Quadral-Fuzzy control approach to flight formation by a fleet of unmanned aerial vehicles. IEEE Access, v. 8, p. 1-1, 2020.

TEIXEIRA, M. A. S.; NOGUEIRA, R. C. M. ; DALMEDICO, NICOLAS ; SANTOS, H. B. ; ARRUDA, LUCIA VALERIA RAMOS DE ; NEVES-JR, FLAVIO ; PIPA, D. R. ; RAMOS, J. E. ; DE OLIVEIRA, ANDRE SCHNEIDER . Intelligent 3D Perception System for Semantic Description and Dynamic Interaction. SENSORS, v. 19, p. 3764, 2019.

DALMEDICO, NICOLAS ; SIMÕES TEIXEIRA, MARCO ANTÔNIO SIMÕES ; BARBOSA SANTOS, HIGOR BARBOSA ; NOGUEIRA, RAFAEL DE CASTRO MARTINS ; RAMOS DE ARRUDA, LÚCIA VALÉRIA RAMOS DE ; Neves, Flávio . Sliding Window Mapping for Omnidirectional RGB-D Sensors. SENSORS, v. 19, p. 5121, 2019.

TEIXEIRA, Marco Antonio Simoes; SANTOS, HIGOR BARBOSA ; DALMEDICO, NICOLAS ; DE ARRUDA, LUCIA VALERIA RAMOS ; NEVES, FLAVIO ; DE OLIVEIRA, ANDRE SCHNEIDER . Intelligent environment recognition and prediction for NDT inspection through autonomous climbing robot. JOURNAL OF INTELLIGENT \& ROBOTIC SYSTEMS, v. 92, p. 323-342, 2018.

SANTOS, H. B. ; TEIXEIRA, M. A. S. ; DE OLIVEIRA, ANDRE SCHNEIDER ; DE ARRUDA, LUCIA VALERIA RAMOS ; NEVES, FLAVIO . Quasi-Omnidirectional Fuzzy Control of a Climbing Robot for Inspection Tasks. JOURNAL OF INTELLIGENT & ROBOTIC SYSTEMS, v. 91, p. 333-347, 2017.

Book chapter

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Kalempa, Vivian Cremer ; TEIXEIRA, Marco Antonio Simoes ; de Oliveira, André Schneider . Versatile and Massive Experimentation of Robot Swarms in Industrial Scenarios. Advances in Intelligent Systems and Computing. 2ed.: Springer International Publishing, 2020, v. , p. 279-290.

DALMEDICO, NICOLAS ; SANTOS, HIGOR BARBOSA ; Slongo, Juliano Scholz ; Teixeira, Marco Antônio Simões ; Palar, Piatan Sfair ; Terres, Vinicius Vargas ; de Oliveira, André Schneider ; de Arruda, Lúcia Valéria Ramos ; Neves Júnior, Flávio ; Ramos, Julio Endress . CRAS (Climbing Robot for Autonomous InSpection): The Challenges of a High-Temperature Tank. Advances in Intelligent Systems and Computing. 2ed.: Springer International Publishing, 2020, v. , p. 327-338.

DALMEDICO, NICOLAS ; Simões Teixeira, Marco Antônio ; Barbosa, Higor Santos ; de Oliveira, André Schneider ; Ramos de Arruda, Lucia Valeria ; Neves Jr, Flavio . GPU and ROS the Use of General Parallel Processing Architecture for Robot Perception. Studies in Computational Intelligence. 3ed.: Springer International Publishing, 2019, v. , p. 407-448.

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Congresses

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MARTINELLI, DIEISSON ; SOUSA, ALEX LUIZ ; AUGUSTO, MARIO EZEQUIEL ; Kalempa, Vivian Cremer ; OLIVEIRA, ANDRE SCHNEIDER DE ; Rohrich, Ronnier Frates ; TEIXEIRA, MARCO ANTONIO . Remote Control for Mobile Robots Using Gestures Captured by the RGB Camera and Recognized by Deep Learning Techniques. In: 2019 Latin American Robotics Symposium (LARS), 2019 Brazilian Symposium on Robotics (SBR) and 2019 Workshop on Robotics in Education (WRE), 2019, Rio Grande. 2019 Latin American Robotics Symposium (LARS), 2019 Brazilian Symposium on Robotics (SBR) and 2019 Workshop on Robotics in Education (WRE), 2019. p. 98.

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