Detecção e localização de robôs móveis em espaços inteligentes utilizando redes neurais artificiais

Abstract

RESUMO: A presença cada vez mais frequente da tecnologia e da robótica tem impactado significativamente as atividades diárias. A robótica móvel, em particular, tem evoluído consideravelmente, permitindo que robôs realizem percursos e executem tarefas em diferentes lugares. No entanto, saber a localização precisa desses robôs móveis é fundamental para controlar suas trajetórias. Com o objetivo de coletar dados de posição em imagens e fornecer um serviço de reconstrução da localização tridimensional, serão propostos novos serviços de detecção e reconstrução da postura de robôs móveis no espaço inteligente do IFES Campus Guarapari. Para obter essa detecção em imagens capturadas pelas câmeras, serão utilizadas redes neurais convolucionais. Esse novo serviço tem como propósito gerar dados de posição mais precisos, explorando a possibilidade de substituir o serviço existente de localização, que requer o uso de marcadores fixados nos robôs. Para validar essa abordagem, serão realizados experimentos comparando a posição estimada pelo novo serviço, a posição fornecida pelo marcador e a posição de referência (ground truth). Esses experimentos visam avaliar a eficácia e a viabilidade do novo serviço de reconstrução de posição dos robôs móveis, bem como sua aplicabilidade em odometria visual. Por meio dessa análise comparativa, busca-se obter resultados que respaldem a utilização do novo serviço e possa promover avanços na localização na robótica móvel do espaço inteligente do Campus.

ABSTRACT: The increasingly frequent presence of technology and robotics has had a significant impact on daily activities. Mobile robotics, in particular, has evolved considerably, enabling robots to navigate and perform tasks at different distances. However, knowing these mobile robots’ precise location is essential for controlling their trajectories. In order to collect position data from images and provide a service for reconstructing three- dimensional localization, new services for detection and posture reconstruction of mobile robots will be proposed in IFES Campus Guarapari intelligent space. Convolutional neural networks will be used to detect objects in images captured by cameras. This new service aims to generate more accurate position data by exploring the possibility of replacing the existing localization service, which requires the use of markers attached to the robots. To validate this approach, experiments will be conducted comparing the estimated position provided by the new service, the position provided by the marker, and the ground truth position. These experiments aim to evaluate the effectiveness and feasibility of the new service for reconstructing the position of mobile robots, as well as its applicability in visual odometry. Through this comparative analysis, it seeks to obtain results that support the use of the new service and promote localization advancements in the intelligent space’s mobile robotics, on Campus.