Dissertação

Enhancing Lifelong Localization in Known Environments with Sensor Health Analysis EVALUATED

Esta tese apresenta uma abordagem de monitorização de sensores para melhorar a precisão e a resiliência da localização de robôs em ambientes estruturados, tanto interiores (como túneis ou minas) como exteriores (como campos de golfe). O sistema funde medições provenientes de sensores heterogéneos, cuja qualidade dos dados pode degradar-se devido a fatores externos (por exemplo, vegetação, terreno, multipath) ou internos (por exemplo, desvio, ou erros de calibração). Para mitigar estes problemas, é desenvolvido um Monitor da Saúde de Sensores (Sensor Health Monitor) com componentes passivas e ativas. O módulo passivo avalia a qualidade dos dados de cada sensor e atribui pontuações que complementam a informação de covariância, enquanto o módulo ativo atua sobre essas pontuações para descartar medições pouco fiáveis. Adicionalmente, é proposta uma variante a longo plano que armazena mapas de saúde de sensores espacialmente indexados e reutiliza-os quando ocorre revisitação de áreas previamente observadas. O método proposto é integrado numa estrutura de localização baseada em ROS e avaliado em conjuntos de dados reais. Os resultados demonstram que a incorporação de informação sobre o estado dos sensores pode melhorar a robustez da localização durante falhas ou degradação acentuada dos sensores, reduzindo os erros médio e máximo de pose e prevenindo a divergência em condições degradadas.
Robótica, Robôs Móveis, Localização de Robôs, Fusão Sensorial, Deteção de Falhas, Sensores

novembro 26, 2025, 10:0

Documentos da dissertação ainda não disponíveis publicamente

Orientação

ORIENTADOR

John Lewis Devassy

ISR

Estudante Doutoramento

ORIENTADOR

Alberto Manuel Martinho Vale

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores

Professor Auxiliar