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Dissertação

{en_GB=Outdoor Multi-Sensor Navigation of an Unmanned Ground Vehicle} {} EVALUATED

Detalhes: {pt=Desde o desenvolvimento do Sistema de Posicionamento Global (GPS), o problema de localização no exterior foi significativamente atenuado devido à disponibilidade de estimativas de posição. No entanto, em certas condições, localização ainda se revela desafiante. Atualmente, em áreas como cidades, a existência de estruturas com elevada dimensão limita o número de satélites disponíveis para obter uma estimativa de posição. Nestes casos, os recetores GPS podem não ter disponíveis sinais de satélites suficientes para calcular uma estimativa. Nessas condições, é necessário confiar em métodos de dead reckoning para atualizar a estimativa de posição. Ainda assim, correções para essas estimativas precisam ser realizadas à medida que sua incerteza aumenta. Nesta tese, apresentamos métodos de localização para um veículo terrestre não tripulado. Os métodos desenvolvidos pretendem diminuir a sua dependência nas medições de GPS, confiando em diferentes configurações de odometria e duas Unidades de Medida Inerciais (IMUs) para atualizar a estimativa de posicionamento. Finalmente, realizámos um conjunto de experiências no interior e exterior para avaliar a precisão dos métodos propostos quando comparados a uma estimativa obtida usando medidas de GPS. Os resultados mostram que os métodos fornecem uma estimativa de posição e orientação fiável para curtas distâncias., en=Since the development of the Global Positioning System (GPS), the outdoor localization problem was significantly overcome due to the availability of outdoor position estimates. Yet, localization is still a difficult problem under certain constraints. Currently, in several areas such as cities, the urban canyon often limits the number of satellites in view used to obtain a position estimate. In these cases, the GPS receivers cannot obtain enough satellites signals to compute an estimate. In these conditions, it is often necessary to rely on dead reckoning methods to update the position estimate. Still, corrections to these estimates need to be performed as its uncertainty increases. In this thesis, we present localization methods for an Unmanned Ground Vehicle (UGV). The developed methods intend to decrease the resilience of GPS measurements by relying on different configurations of wheel odometry and two Inertial Measurement Units (IMUs) to update the pose estimate. A set of indoor and outdoor experiments were performed to assess the accuracy of the proposed methods when comparing these to an estimate obtained using GPS measurements. Results showed that our methods do provide a continuously reliable pose estimate over short distances.}
Keywords: {pt=Localização, Calibração da odometria, Modelação de sensores, Fusão de dados, Veı́culo terrestre não tripulado, en=Localization, Odometry calibration, Sensor modeling, Sensor fusion, Outdoor un-manned ground vehicle}

Discussão: novembro 12, 2018, 12:0