Proposta de um método de localização e mapeamento simultâneos para robôs móveis em ambientes internos baseado em visão computacional e redes de Petri

Abstract

Os estudos na área de robótica móvel têm avançado nos últimos anos, sobretudo devido à evolução da tecnologia e à necessidade crescente de soluções automatizadas e dinâmicas em setores como indústria, transportes e agricultura. Precisão, rapidez e eficiência são características cada vez mais exigidas e descrevem os principais atributos de um robô móvel. Entretanto, esses dispositivos são complexos e, apesar da vasta literatura publicada, o método ideal para localização, mapeamento do ambiente explorado e navegação dos robôs móveis autônomos muda conforme a aplicação. Considerando este contexto, o objetivo geral deste trabalho é propor um método de localização e mapeamento simultâneos para robôs móveis autônomos em ambientes internos, utilizando Visão Computacional (VC) e Rede de Petri (RP). O algoritmo foi desenvolvido em Python, utilizando a biblioteca Snakes e o plugin gv (Graphviz) para gerar a RP e a biblioteca OpenCV para manipulação e tratamento das imagens capturadas no ambiente. Ao lado de cada porta da região analisada foi colocada uma baliza e são adquiridas imagens à medida que os cômodos do ambiente são explorados. O algoritmo faz o processamento das imagens obtidas, utilizando técnicas de visão computacional, para contabilizar e identificar as portas presentes na região analisada. Após essa etapa, é criada uma transição na RP para cada porta encontrada. Os cômodos conectados por essas portas são representados pelos lugares da RP. Em seguida, uma das portas é atravessada, novas imagens são obtidas e o processo se repete até que todos os cômodos sejam explorados. Ao fim do processo de navegação, o algoritmo gera uma rede de Petri, que pode ser representada por um arquivo de imagem (.png) ou por um arquivo na extensão .pnml. Os resultados comparam o layout de cinco ambientes com as respectivas RPs geradas e mostram ser possível modelar um mapa topológico de um ambiente utilizando esta técnica, bem como é possível se localizar nesse mapa utilizando visão computacional. Ainda, são propostos seis critérios avaliativos para validação das redes de Petri enquanto mapa topológico de ambientes. Conclui-se que utilizar RP para esta finalidade apresenta originalidade e potencial inovação, sendo uma técnica de SLAM para ambientes internos, que demanda baixo custo computacional