Implementação de algoritmo Hector Slam em veículos terrestre não tripulado em ambiente dinâmico e sem acesso a GPS.

Abstract

A procura por robôs móveis que realizam a tarefa de transporte autônomo tem crescido nos institutos de pesquisa, como o Polo de Inovação Manaus/IFAM, e a tecnologia para sua fabricação, configuração e implementação em ambiente industrial abrange diversos problemas da atualidade e do próximo futuro que a robótica se propõe a resolver, problemas esses que por vezes parecem fáceis para seres humanos, como andar, se comunicar e registrar o ambiente à sua volta por meio de mapas. Tais tarefas requerem a integração de atuadores, sensores e sistemas voltados para a odometria e elaboração de registros cartográficos, os desafios aumentam quando o robô em questão incumbido pelo mapeamento deve trabalhar em um ambiente dinâmico, ou seja, onde obstáculos, que devem ser evitados, podem aparecer, sumir ou se movimentar pelo mapa. Um dos frameworks1 desenvolvidos com o objetivo de alcançar essas funcionalidades é o ROS (Robot Operating System2) que disponibiliza uma plataforma para a criação de código, em Python e em C++, e de ferramentas para serem usadas em sistemas robóticos em geral, com destaque em aplicações como AGVs (Automated Guided Vehicle3) industriais, VTNTs (Veículo Terrestre Não Tripulado) militares, veículos de resposta emergencial e exploradores espaciais como ROVER MARS 2020, e talvez mais importante, para compartilhamento das soluções entre os mais diversos tipos de robôs. Este trabalho apresenta a construção de um robô teleoperado com a capacidade de mapear ambientes a partir de um sensor LiDAR (Light Detection and Ranging4) usando algoritmo HECTOR SLAM e empregando a plataforma ROS como o sistema robótico responsável por sincronizar sensores, atuadores e algoritmos. Embora entregue resultados satisfatórios, a plataforma robótica desenvolvida encontra dificuldades na geração de odometria devido a problemas na leitura dos sensores encoders e no escorregamento das rodas em terreno liso.