Estimação de custo energético para navegação autônoma em ambientes não-estruturados em ambiente outdoor

• Processo: 22/07306-7
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de abril de 2023
• Data de Término da vigência: 31 de março de 2024
• Área de conhecimento: Interdisciplinar
• Pesquisador responsável: Marcelo Becker
• Beneficiário: Pedro Arthur do Prado Francoso
• Instituição Sede: Escola de Engenharia de São Carlos (EESC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Assunto(s): Agricultura Robôs móveis Robótica
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Agricultura | robôs móveis | Robótica | Robotica Terrestre | Rovers | Automação, Mecatrônica e Robótica

Resumo

A navegação de robôs móveis autônomos pode ser baseada em definição de "pontos seguros" que definem um trajeto completo. Entretanto, esse método chamado "WayPoint based" - tem se mostrado inefetivo, lento e dependente da intervenção humana principalmente em ambientes desconhecidos e não-estruturados. Isso ocorre pois podem existir diversas variáveis que devem ser detectadas como árvores caídas, buracos, solos arenosos e acidentados entre outras. Além desse método, aqueles que buscam visualizar caminhos através do LiDAR (leitura via sensores de laser do ambiente) usam análises geométricas relacionadas. Um exemplo disto é empregar o volume como forma de identificar obstáculos deduzindo se dado trajeto é possível ou não de ser executado. Entretanto, em ambientes não-uniformes ou não-estruturados, como florestas, muitas vezes as informações geométricas também não são suficientes para determinar a transponibilidade dos obstáculos. Uma grama alta, por exemplo, seria identificada como um formato geométrico não transponível pelos métodos usuais, mas pode ser ultrapassada, já que não oferece resistência para robôs de médio ou grande porte. Neste cenário, este projeto busca calcular um coeficiente de transponibilidade relacionado ao custo energético para transpor obstáculos e desenvolver um algoritmo que, baseado nesse coeficiente e com o uso de uma rede neural auxilie na navegação de robôs autônomos em ambientes ao ar livre e completamente aleatórios e desconhecidos.