| Processo: | 14/09096-3 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Doutorado |
| Data de Início da vigência: | 07 de outubro de 2014 |
| Data de Término da vigência: | 06 de junho de 2015 |
| Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação |
| Pesquisador responsável: | Denis Fernando Wolf |
| Beneficiário: | Alberto Yukinobu Hata |
| Supervisor: | Fabio Tozeto Ramos |
| Instituição Sede: | Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil |
| Instituição Anfitriã: | University of Sydney, Austrália |
| Vinculado à bolsa: | 12/02354-1 - Localização de veículos autônomos em ambientes urbanos utilizando mapas métricos contínuos, BP.DR |
| Assunto(s): | Processos gaussianos |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | localização | Processos Gaussianos | Veículos autônomos | Robótica Móvel |
Resumo A localização é uma informação fundamental para carros autônomos por tornar possível manobras como ultrapassagem, conversão e direção nas estradas. Dispositivos GPS comerciais possem uma alta imprecisão, principalmente em ruas urbanas devido à presença de construções que bloqueiam o recebimento dos sinais de GPS. Uma solução largamente adotada para a estimação da localização é a combinação das informações do sensor com um mapa previamente construído do ambiente. Mapas métricos têm sido adotados para localização veicular, porém são sensíveis à oclusão e associados a um alto consumo de memória. Em vias urbanas, características das ruas (formato da rua, sinalização vertical e horizontal) são geralmente utilizados na localização de veículos. Assim, carros e pedestres podem dificultar na detecção das características das ruas, os quais podem prejudicar na localização veicular.Recentemente, Simon O'Callaghan e Fábio Ramos propuseram um método de mapeamento inovador denominado mapa contínuo de processo gaussiano (GPOM). A grande vantagem desta representação é a sua robustez à oclusões e a sua capacidade de representar o ambiente por meio de um espaço contínuo e assim, dispensar a representação por grades (mapa métrico). Através da representação GPOM é possível estimar a ocupação de áreas bloqueadas por obstáculos e que os sensores não puderam observar.Este projeto propõe o desenvolvimento de um método de localização que usa estrutura GPOM para obter a posição de veículos em áreas urbanas. A percepção do ambiente será realizada exclusivamente por um sensor laser multi-feixe. A principal contribuição deste trabalho será o método de localização que não requer processamento adicional para lidar com obstáculos. Além disso, a representação de ambientes extensos pode ser otimizada por dispensar a discretização do mapa, como ocorre nos mapas métricos tradicionais. A localização será testada em um protótipo de carro autônomo percorrendo vias urbanas. (AU) | |
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