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De forma geral, o projeto visa a aplicação dos conhecimentos adquiridos dentro do Laboratório eRobótica do Departamento de Engenharia Elétrica da Universidade Federal de Campina Grande a partir de aulas ministradas pelos professores doutores Antonio Marcus Nogueira Lima, Marcos Ricardo Alcântara Morais e Gutemberg Gonçalves dos Santos Júnior. Por meio da criação de uma plataforma robótica de tração diferencial com diferentes sensores, estudar e por fim solucionar o problema de localização. Realizado por meio da leitura e fusão de dados advindos dos sensores, tanto proprioceptivos quanto exteroceptivos, por exemplo, encoders ópticos, LiDAR, IMU, Câmera RGB-D. Esta fusão foi a priori, por meio do Filtro de Kalman Estendido(EKF - Extend Kalman Filter). As simulações e estudos iniciais foram realizadas na plataforma de simulação Gazebo, utilizando o software ROS para realizar a comunicação. Utilização e comparação de diferentes métodos de mapeamento e localização.
| # | Etapas | Status |
|---|---|---|
| 1 | Implementação do modelo no Gazebo |  |
| 2 | Inclusão dos sensores no modelo | |
| 3 | Uso dos atuadores e sensores fisícos | |
| 4 | Fusão dos dados dos sensores |  |
| 5 | Mapeamento do ambiente por meio dos sensores exteroceptivos | |
| 5 | Localização da plataforma por meio de algoritmos de correspondencia de mapa | |
| 6 | Realizar a análise comparativa entre os resultados de diferentes algoritmos |  |
- Jetson Nano 4 GB
- Arduino Mega
- Chassi do Robô
- Conversor Buck-boost
- Bateria de 12V
Este Readme.md contém apenas tópicos principais e gerais do desenvolvimento do projeto, cada seção possui Readme’s secundários que ilustram o funcionamento e como utilizar cada dispositivo e ferramenta que compõem o projeto.
Contém diretórios associados a cada sensor e atuador que foi aplicado no projeto. Possuindo arquivos para configuração do ambiente, exemplos e testes.
Contém pacotes secundários usados em paralelo aos desenvolvidos para cada sensor. Seja para melhor visualização e auxiliar em cálculos feitos tomando como base os dados oferecidos pelos sensores.
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Faça o clone deste repositório
git clone https://github.com/gabrielhvs/sensory-fusion-in-mobile-robot-location.git
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Instale as bibliotecas necessárias
Use a instalação padrão python:
pip install (nome da biblioteca)
pip3 install (nome da biblioteca)
Ou use a instalação padrão do sistema LInux:
sudo apt-get install (nome da biblioteca ou módulo)
Obs: Para melhores explicações sobre execuções de partes específicas do projeto, ou problemas na instalação entre em contato, por meio de nossas redes.
 Breno Meneses |
 Gabriel Henrique |
 Marina Batista |
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