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dc.contributor.advisorAmorim, Heraldo José dept_BR
dc.contributor.authorTonin, Carlos Miguel Prescendopt_BR
dc.date.accessioned2018-11-29T02:45:57Zpt_BR
dc.date.issued2018pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/185232pt_BR
dc.description.abstractVeículos guiados automaticamente (AGVs – Automated Guided Vehicles) representam uma solução popular para a movimentação de materiais em ambientes industriais devido à sua alta flexibilidade. No entanto, os sistemas de orientação mais utilizados para estes veículos de-mandam a instalação e manutenção de infraestrutura adicional, o que acaba por reduzir signi-ficativamente a atratividade da introdução de AGVs em uma planta. Este trabalho descreve a integração de um algoritmo para localização e mapeamento simultâneos (SLAM – Simultane-ous Localization And Mapping) a um AGV industrial, tendo como foco o desenvolvimento e adaptação de algoritmos de modo a integrar os diferentes sistemas presentes, tanto para a ope-ração do veículo, como para a execução dos algoritmos referidos. O método para solução do problema SLAM foi selecionado após a análise das técnicas clássicas e dos recursos disponí-veis para realização dos mesmos, sendo então realizada a instalação de sensores e o desenvol-vimento dos algoritmos demandados para a comunicação entre os diferentes componentes do AGV. Os mapas gerados para o ambiente de testes refletiram o espaço navegado, assim como as posições obtidas para a localização do veículo apresentaram desvios considerados aceitá-veis para o caso. Entretanto, a etapa de navegação livre não teve sucesso em manter o veículo em sua trajetória. A análise dos testes de validação indica que a utilização do algoritmo SLAM para navegação em “tempo real” requer profundas alterações nos algoritmos selecio-nados visando melhorar o desempenho dos mesmos. Por outro lado, a metodologia adotada se mostrou viável, desde que o sistema seja capaz de suportar o intenso processamento de dados.pt
dc.description.abstractAutomated guided vehicles (AGVs) are a popular solution for material handling in industrial environments due their high versatility and flexibility. However, most usual guidance systems require the installation and maintenance of additional hardware or infrastructure, which is a hinderance to the AGV’s versatility. This work describes the integration of a simultaneous localization and mapping (SLAM) algorithm to an industrial AGV, focusing on the develop-ment and adaption of algorithms in order to link both the vehicle’s and the SLAM’s computer systems. The methodology adopted for solving the SLAM problem was selected after an analysis of the classic techniques along with the available resources, following by the installa-tion of additional hardware to the AGV and the development of the necessary software. The mapping process allowed accurate representations of the testing environment, as well as rela-tively precise position values generated by the localization branch of the algorithm. However, the navigation algorithm developed was unable to keep the AGV on the stablished path. Analysis of experimental data indicates that the SLAM algorithm adopted demands strong adaptations to allow the achievement of industry-compatible performance in “real-time” navi-gation. Nevertheless, the adopted methodology proved to be viable provided the hardware is able to cope with the data processing demands of the algorithm.en
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectSLAMen
dc.subjectEngenharia de controle e automaçãopt_BR
dc.subjectAGVen
dc.subjectNavigationen
dc.subjectMappingen
dc.subjectPositioningen
dc.titleDesenvolvimento de um sistema de navegação para sistemas AGV através do método SLAMpt_BR
dc.typeTrabalho de conclusão de graduaçãopt_BR
dc.contributor.advisor-coLorini, Flavio Josept_BR
dc.identifier.nrb001073549pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentEscola de Engenhariapt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2018pt_BR
dc.degree.graduationEngenharia de Controle e Automaçãopt_BR
dc.degree.levelgraduaçãopt_BR


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