Transporte de cargas por equipas de robôs

Abstract

Esta dissertação foca-se no problema de transporte de cargas por equipas de robôs móveis autónomos que atuam em coordenação. A equipa utiliza uma estratégia leader - helper e arquiteturas de controlo formalizadas recorrendo à abordagem de atratores dinâmicos para geração de comportamentos. Em trabalhos desenvolvidos anteriormente há comunicação explícita de informação entre o robô leader e o robô helper (na forma de direções). No presente trabalho é apresentada uma solução que permite dotar o robô helper com capacidades de estimar essa informação e eliminar a comunicação entre ele e o robô leader. Esta nova contribuição irá permitir que a equipa de robôs possa movimentar-se em ambientes em que a comunicação não é permitida, adiciona robustez em ambientes em que a comunicação é ruidosa ou, ainda, permite que o robô leader possa ser substituído por um humano, de forma transparente do ponto de vista do robô helper, uma vez que terá capacidades para agir de forma independente. Para o desenvolvimento do módulo estimador foi usado o Filtro de Kalman Estendido que utiliza informação proveniente das medições obtidas para a posição, orientação e velocidade do robô leader, calculadas a partir de informação sensorial do robô helper e do respetivo suporte de apoio à carga a transportar, para gerar uma estimativa da direção de navegação do robô leader. Na validação da solução implementada realizaram-se testes experimentais tanto num ambiente de simulação como num ambiente real, onde diferentes situações foram retratadas. Os resultados obtidos permitem concluir que a solução apresentada é robusta, eficiente para diferentes ambientes, sem que a tarefa de transporte seja comprometida.

This dissertation focus on the problem of payload transportation by teams of autonomous mobile robots that act in coordination. The team uses a leader-helper strategy and the control architectures are formalized, recurring to the dynamic attractors approach to behavior based robotics. On previously developed works there is explicit communication between the leader robot and the helper robot (in the form of heading directions). In this dissertation one develops a module that allows the helper to estimate that information, thus eliminating the need to explicit communication. This contribution will allow the team of robots to move in environments in which communication is restricted, it adds robustness in environments in which the communication is noisy, or it even allows the leader robot to be replaced with a human, in a transparent way from the robot helper’s point of view, since it will have the capacity to act independently. An Extended Kalman Filter was used for the development of the module that estimates the heading direction of the leader robot. As input, this module uses information provided by the measures obtained for the position, orientation and velocity of the leader robot, calculated from the sensorial information gathered from the payload support base in the helper robot. To validate the solution, experimental tests were conducted, in a simulated environment and in a real environment, where different situations were portrayed. The results obtained in simulated environments allows us to conclude that the presented solution is robust, efficient for different environments, without compromising the transportation task.