DESENVOLVIMENTO DE UM SISTEMA DE NAVEGAÇÃO AUTÔNOMO UTILIZANDO DEEP LEARNING E APRENDIZADO POR REFORÇO PARA UMA CADEIRA DE RODAS MOTORIZADAS.

James Reis Silva Xavier; João Erivando Soares Marques

Título do Trabalho

Autores

James Reis Silva Xavier
João Erivando Soares Marques

Modalidade

SICTI

Área temática

Ciências Exatas e da Terra

Data de Publicação

23/02/2024

País da Publicação

Brasil

Idioma da Publicação

Português

Página do Trabalho

https://www.even3.com.br/anais/iv-congresso-de-pesquisa-pos-graduacao-e-inovacao-351904/712463-desenvolvimento-de-um-sistema-de-navegacao-autonomo-utilizando-deep-learning-e-aprendizado-por-reforco-para-uma-c

ISBN

978-65-272-0307-0

Palavras-Chave

Navegação autônoma, Sensor Lidar, Cadeira de rodas, Odometria

Resumo

ste projeto visa implementar um sistema de navegação autônoma de cadeiras de rodas, para proporcionar maior autonomia e independência às pessoas com mobilidade reduzida. Apresento adiante resumidamente as etapas e procedimentos envolvidos na implementação deste projeto, bem como os principais resultados obtidos e conclusões tiradas. Durante a primeira fase do projeto, as partes mecânicas da cadeira de rodas foram ajustadas. São fabricados suportes customizados para instalação de sensores e demais componentes necessários ao funcionamento do sistema navegação autônomo. Esta etapa se revela muito importante para garantir a integração eficaz e segura dos elementos. Em seguida, os encoders são calibrados e o sensor Lidar é instalado. O codificador foi meticulosamente ajustado para garantir leituras precisas da posição e orientação da cadeira de rodas, enquanto o Lidar foi instalado para fornecer informações detalhadas sobre o ambiente circundante. Além disso, a placa microcontroladora Arduíno foi desenvolvida e o código ajustado para permitir o envio adequado de comandos de velocidade (cmd_vel).A fase de localização e mapeamento foi um dos principais desafios do projeto, utilizando a técnica ACML (Adaptive Monte Carlo Localization) para estimar a posição da cadeira de rodas em relação ao ambiente. No entanto, esta etapa requer um esforço significativo em termos de calibração do sensor e melhoria do algoritmo de Monte Carlo. A precisão posicional provou ser crítica para o sucesso da navegação autônoma. Em termos de posicionamento e mapeamento, é essencial calibrar os sensores de odometria da cadeira de rodas para garantir que a informação recolhida corresponde à realidade. Este processo envolve a coleta de dados de movimento e sua comparação com as leituras do codificador, corrigindo assim quaisquer discrepâncias identificadas. Superados os desafios de posicionamento e mapeamento, passamos à fase de navegação. O Lidar 2D foi aplicado com sucesso para criar mapas detalhados do ambiente, permitindo o cálculo seguro e eficaz das trajetórias das cadeiras de rodas. Esta etapa se configura como um marco crucial do projeto, habilitando a cadeira a movimentar-se de maneira autônoma, desviar-se de obstáculos e alcançar destinos predefinidos com precisão. O resultado preponderante é a comprovação da eficácia do sistema de posicionamento automático da cadeira de rodas em testes práticos. A cadeira é capaz de efetuar deslocamentos autônomos em ambientes complexos, evitando obstáculos e seguindo trajetórias preestabelecidas. Tal conquista representa um avanço substancial na busca por soluções que promovam a autonomia e a qualidade de vida das pessoas com mobilidade reduzida. Em síntese, o projeto de implementação de um sistema automático de posicionamento de cadeira de rodas demonstrou sua viabilidade e sucesso. As etapas de ajuste mecânico, calibração do sensor, posicionamento e mapeamento e navegação são fundamentais para o alcance dos objetivos. O uso da técnica ACML e do sensor Lidar 2D tem se mostrado eficaz na obtenção de resultados precisos. A procura contínua de soluções que melhorem a qualidade de vida das pessoas com mobilidade reduzida é uma aposta fundamental deste projeto inovador.

Título do Evento: IVCPPGI-XXSICTI-IIIJE-IIPIBIEX
Cidade do Evento: Salvador
Título dos Anais do Evento: Anais do IV Congresso de Pesquisa, Pós-Graduação e Inovação e III Jornada de Extensão do IFBA
Nome da Editora: Even3
Meio de Divulgação: Meio Digital

Como citar

XAVIER, James Reis Silva; MARQUES, João Erivando Soares. DESENVOLVIMENTO DE UM SISTEMA DE NAVEGAÇÃO AUTÔNOMO UTILIZANDO DEEP LEARNING E APRENDIZADO POR REFORÇO PARA UMA CADEIRA DE RODAS MOTORIZADAS... In: . Disponível em: https//www.even3.com.br/anais/iv-congresso-de-pesquisa-pos-graduacao-e-inovacao-351904/712463-DESENVOLVIMENTO-DE-UM-SISTEMA-DE-NAVEGACAO-AUTONOMO-UTILIZANDO-DEEP-LEARNING-E-APRENDIZADO-POR-REFORCO-PARA-UMA-C. Acesso em: 18/07/2025