Dissertação
{pt_PT=RADAR vs LIDAR for obstacle detection and collision avoidance} {} EVALUATED
{pt=A área de veículos autónomos é um campo científico dinâmico e em constante crescimento cuja popularidade tem vindo a crescer recentemente. A investigação nesta área tem-se focado no desenvolvimento de sistemas de sensores cada vez mais precisos e versáteis para integração em algoritmos robustos de navegação autónoma, culminando em veículos altamente autónomos. A diversidade de sensores é alta, havendo um elevado número de sensores capazes de adquirir diversos tipos de dados do ambiente úteis para navegação autónoma. Esta dissertação tem como foco dois dos sensores mais utilizados na área de veículos autónomos, LIDAR e RADAR Doppler, explorando a tecnologia por trás destes sistemas. O principal objectivo deste trabalho é o desenvolvimento de um sistema de detecção de obstáculos e prevenção de colisões incorporando estes sensores e a sua implementação num robô de pequena escala capaz de navegar ambientes desconhecidos autonomamente com a finalidade de atingir um ou vários pontos de referência. É desenvolvido um protótipo real, assim como o seu correspondente virtual para simular o seu comportamento em ambientes controlados e sem riscos de danos, destinado a testes de segurança. A modularidade é um factor significativo deste trabalho, com o intuito de facilitar a integração deste protótipo em qualquer rede Wi-Fi. As capacidades da plataforma ROS são exploradas com a sua integração no sistema. Numa fase final, o sistema é testado num conjunto de cenários, avaliando o desempenho de cada um dos sensores em separado bem como a sua integração (através da fusão sensorial) em ambientes estáticos e dinâmicos., en=The field of autonomous vehicles is a dynamic and ever-growing field of research which has seen a rise in popularity in recent years. Research in this area has mostly shifted towards development of increasingly accurate and versatile sensing systems to be integrated in robust autonomous navigation algorithms, culminating in highly autonomous vehicles. Diversity in the field of sensing is significant, with a high number of developed sensing methods to acquire a variety of environment data used in autonomous navigation. This thesis focuses on two of the most commonly used sensors, LIDAR and Doppler RADAR, exploring the technology behind these devices. The main goal of this work is the development of an obstacle detection and collision avoidance system incorporating these sensors and its implementation in a small-scale robot capable of autonomously navigating unknown environments to reach a single or multiple waypoints. A physical prototype is developed as well as its virtual counterpart to simulate its behaviour in a controlled, risk-free environment intended for prior testing. Modularity is a significant factor in this work, with the intent of easing the integration of the prototype in any Wi-Fi network. The capabilities of the ROS framework are explored with its integration in the assembly. Finally, the sensing system is tested in a set of trials, evaluating the performance of the standalone sensors as well as its coupling (through sensor fusion) in static and dynamic environments.}
outubro 12, 2020, 9:0
Publicação
Obra sujeita a Direitos de Autor
Orientação
