dc.contributor.advisor |
Botelho, Silvia Silva da Costa |
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dc.contributor.advisor |
Oliveira, Vinícius Menezes de |
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dc.contributor.author |
Estrada, Emanuel da Silva Diaz |
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dc.date.accessioned |
2020-06-15T17:00:42Z |
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dc.date.available |
2020-06-15T17:00:42Z |
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dc.date.issued |
2010 |
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dc.identifier.citation |
ESTRADA, Emanuel da Silva Diaz. Navegação autônoma para um Robô de monitoramento de linhas subterrâneas de distribuição de energia. 2010. Dissertação (Mestrado em Modelagem Computacional)- Faculdade de Modelagem Computacional. Universidade Federal do Rio Grande, 2010. |
pt_BR |
dc.identifier.uri |
http://repositorio.furg.br/handle/1/8817 |
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dc.description.abstract |
Neste trabalho é proposta uma arquitetura para navegação autônoma da plataforma
TATUBOT, objetivando o monitoramento de de cabos de energia em linhas de dis-
tribuição subterrânea. Tal arquitetura é composta de dois principais módulos: i. a
extração de características do ambiente; ii a estratégia de navegação. O módulo de
extração de características é baseado no uso do algoritmo detector de borda Canny e
na transformada de Hough, para identi cação de retas a partir de imagens do ambiente
de monitoramento. A retas identi cadas correspondem à conformação dos cabos no
interior do duto. Estas informações servirão para auxiliar o sistema de navegação. Para
a implementação do sistema de navegação foram propostos dois métodos: navegação
através de redes neurais arti ciais e modelagem cinemática com um controle PID. A
arquitetura de navegação pode ser usada em um cenário real ou simulado, sendo validada
e testada em ambiente simulado. |
pt_BR |
dc.description.abstract |
This work proposes an architecture for TATUBOT platform autonomous navigation
system, aiming at monitoring of power cables in underground distribution lines. This
architecture is composed of two modules: i. feature extraction from environment; ii
navigation approach. The module of feature extraction is based on the use of the edge
detector by Canny algorithm and Hough transform for identi cation of lines from images
of environment to monitoring. The lines identi ed correspond to the conformation of the
cables in the duct. This information will serve to help the navigation system. For the
implementation of the navigation system were proposed two methods: navigation based
on arti cial neural network and navigation based on PID control. The architecture of
navigation can be used in real or simulated scenarios, and it was validated and tested in
a simulated environment. |
pt_BR |
dc.language.iso |
por |
pt_BR |
dc.rights |
open access |
pt_BR |
dc.subject |
Navegação autônoma |
pt_BR |
dc.subject |
Visão computacional |
pt_BR |
dc.subject |
Redes neurais artificias |
pt_BR |
dc.subject |
Controle proporcional integral e derivativo |
pt_BR |
dc.subject |
Autonomous navigation |
pt_BR |
dc.subject |
Computer vision |
pt_BR |
dc.subject |
Artificial neural networks |
pt_BR |
dc.subject |
Proportional-integral-derivative controll |
pt_BR |
dc.title |
Navegação autônoma para um Robô de monitoramento de linhas subterrâneas de distribuição de energia |
pt_BR |
dc.type |
masterThesis |
pt_BR |