Use este identificador para citar ou linkar para este item:
http://hdl.handle.net/1843/74155
Tipo: | Dissertação |
Título: | Análise comparativa de aplicações de sistemas de inferência nebulosa na navegação de robôs móveis em ambientes desconhecidos |
Título(s) alternativo(s): | Comparative analysis of fuzzy inference systems applications on mobile robot navigation in unknown environments |
Autor(es): | Leandro Daros Oliveira |
Primeiro Orientador: | Armando Alves Neto |
Primeiro membro da banca : | Leonardo Amaral Mozelli |
Segundo membro da banca: | Victor Costa da Silva Campos |
Resumo: | A tarefa de navegação de um robô móvel em um caminho livre de colisões é um problema central da robótica móvel, e quando se trata de uma navegação em ambientes desconhecidos, essa tarefa pode se tornar desafiadora tanto do ponto de vista de garantir a sua conclusão quanto do ponto de vista de implementação da solução, de modo que diversos estudos sobre o tema vêm sendo realizados nas últimas décadas. Este trabalho busca investigar a aplicação de Sistemas de Inferência Nebulosa (FIS) na solução da tarefa de navegação de um Robô Móvel Movido a Duas Rodas (TWMR) não-holonômico em ambientes desconhecidos, dividindo esta tarefa em dois comportamentos: I) ir até o objetivo; e II) evitar obstáculos. Foi realizada uma análise comparativa de três métodos de navegação de robôs móveis que utilizam FIS: I) Campo Potencial Artificial Nebuloso (FAPF) em que se utiliza um sistema de inferência nebulosa para ponderar o valor da força de atração e da força de repulsão do método dos campos potenciais artificiais; II) Múltiplo Sistema de Inferência Nebulosa (MFIS) em que se utiliza dois controladores FIS para cada comportamento, buscando controlar diretamente as velocidades das rodas esquerda e direita do robô; e III) Sistema de Inferência Neuro-Nebuloso Adaptativo (ANFIS) no qual um algoritmo híbrido é utilizado para ajustar e atualizar os parâmetros antecedentes e consequentes de um FIS baseado nos métodos do gradiente descendente e dos mínimos quadrados médios, buscando determinar a velocidade angular do robô no comportamento de evitar obstáculos. Para validar e comparar os métodos foram utilizados seis cenários, nos quais o nível de dificuldade da tarefa aumenta de um cenário para outro: I) um ambiente com uma passagem estreita; II) um ambiente com um caminho estreito; III) um ambiente com um obstáculo gerando um problema de mínimo local; IV) um ambiente desordenado; V) um ambiente denso e desordenado; e VI) um ambiente com um obstáculo gerando um problema de mínimo local seguido de uma passagem estreita e de um caminho estreito. Os resultados da simulação foram apresentados utilizando o software MATLAB integrado ao CoppeliaSim e o método clássico do Campo Potencial Artificial (APF) foi utilizado como base para a comparação. As análises estatísticas foram realizadas utilizando o software Jamovi. O método FAPF apresentou um bom desempenho relacionado à distância percorrida, entretanto, apresentou um baixo desempenho relacionado ao tempo de execução da tarefa. O método MFIS apresentou um bom desempenho relacionado ao tempo de execução da tarefa, entretanto, apresentou em determinados casos um baixo desempenho com relação à distância percorrida. Já o método ANFIS apresentou um bom desempenho tanto com relação à distância percorrida quanto ao tempo de execução da tarefa. |
Abstract: | The navigation task of a mobile robot on a collision-free path is a central problem in mobile robotics, and when it comes to navigating in unknown environments, this task can become challenging both in terms of ensuring its completion and in terms of implementing the solution, so that several studies on the subject have been carried out in the past few decades. This work seeks to investigate the application of fuzzy inference systems (FIS) in solving the navigation task of a non-holonomic Two-Wheeled Mobile Robot (TWMR) in unknown environments, dividing this task into two behaviors: I) go to goal; and II) obstacle avoidance. A comparative analysis of three mobile robot navigation methods that uses FIS was carried out: I) Fuzzy Artificial Potential Field (FAPF) in which a fuzzy inference system is used to weigh the value of the attractive force and repulsive force of the artificial potential field method; II) Multiple Fuzzy Inference System (MFIS) in which two FIS controllers are used for each behavior, seeking to directly control the robot’s left and right wheel velocities; and III) Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) in which a hybrid algorithm is used to tune and update the premise and consequent parameters of a FIS based on the gradient descent method and the least mean squares method, seeking to determine the robot angular velocity in the obstacle avoidance behavior. To validate and compare the methods, six scenarios were used, in which the difficulty level of the task increases from one scenario to another: I) an environment with a narrow gap; II) an environment with a narrow path; III) an environment with an obstacle generating a local minima problem; IV) a cluttered environment; V) a dense cluttered environment; and VI) an environment with an obstacle generating a local minima problem followed by a narrow gap and a narrow path. The simulation results were presented using MATLAB software integrated with CoppeliaSim and the classical Artificial Potential Field (APF) method was used as a basis for comparison. Statistical analyses were performed using Jamovi software. The FAPF method presented a good performance related to the traveled distance, however, it presented a low performance related to the task execution time. The MFIS method presented good performance related to task execution time, however, in certain cases it presented low performance in relation to the traveled distance. The ANFIS method presented good performance both in terms of traveled distance and task execution time. |
Assunto: | Engenharia elétrica Robôs Robótica Inferência (Lógica) Algoritmos - Simulação por computador Caminhada |
Idioma: | por |
País: | Brasil |
Editor: | Universidade Federal de Minas Gerais |
Sigla da Instituição: | UFMG |
Departamento: | ENG - DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA ELÉTRICA |
Curso: | Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica |
Tipo de Acesso: | Acesso Aberto |
metadata.dc.rights.uri: | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/pt/ |
URI: | http://hdl.handle.net/1843/74155 |
Data do documento: | 12-Dez-2023 |
Aparece nas coleções: | Dissertações de Mestrado |
Arquivos associados a este item:
Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
---|---|---|---|---|
Análise comparativa de aplicações de sistemas de inferência nebulosa na navegação de robôs móveis em ambientes desconhecidos.pdf | 36.08 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Este item está licenciada sob uma Licença Creative Commons