| Processo: | 12/03777-3 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Iniciação Científica |
| Data de Início da vigência: | 01 de maio de 2012 |
| Data de Término da vigência: | 30 de novembro de 2013 |
| Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação |
| Pesquisador responsável: | Vanderlei Bonato |
| Beneficiário: | Leandro de Souza Rosa |
| Instituição Sede: | Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil |
| Bolsa(s) vinculada(s): | 12/20224-8 - Um hardware para o EKF-SLAM em ponto fixo para robótica embarcada, BE.EP.IC |
| Assunto(s): | Robótica Sistemas de computação Circuitos FPGA Teorema do ponto fixo Aritmética |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | arquitetura de hardware | Filtro de Kalman Estendido | Fpga | Ponto fixo | Robótica autônoma |
Resumo Localização e mapeamento são duas das mais importantes capacidades dos robôs móveis autonomos e um importante método para lidar com esses problemas é o Filtro de Kalman Estendido (EKF - Extended Kalman Filter), que ao mesmo tempo mapeia o ambiente, estimando um modelo para este e a posição do robô. Este problema é conhecido na literatura como SLAM (simultaneous localization and mapping). Em contrapartida, o EKF, geralmente implementado usando representações de ponto flutuante, possuí uma ordem computacional elevada (O(n2)) onde n é o número de elementos no mapa) fazendo com que, para mapas grandes, seja necessário um sistema de computação com alto poder computacional de modo a permitir a solução do SLAM em tempo de navegação (on-line). Para contornar tais restrições, este projeto objetiva implementar uma arquitetura de hardware e software para o EKF-SLAM com aritmética de ponto fixo em hardware/FPGA (Field-Programable Gate Array), permitindo que ele possa ser embarcado em robôs móveis de forma a aproveitar melhor os recursos computacionais. | |
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