Explorando Ambientes com Precisão: Navegação e Mapeamento Autônomo de Robôs Móveis de Pequeno Porte com LiDAR
Resumo
Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema de mapeamento e navegação autônoma para robôs móveis de pequeno porte utilizando sensor LiDAR. A arquitetura proposta adota uma abordagem cliente-servidor, onde a coleta de dados ocorre no robô e o processamento é realizado externamente. Técnicas de fusão de nuvens de pontos e identificação de landmarks foram aplicadas para construir mapas bidimensionais consistentes. Para permitir a navegação em forma de varredura de todo o ambiente, foi utilizado o padrão de movimentação em zigue-zague. Os resultados mostram a viabilidade da solução, com bom desempenho computacional e precisão na representação do ambiente.
Referências
R. Siegwart and I. R. Nourbakhsh, Introduction to Autonomous Mobile Robots. [s.l.]: MIT Press, 2004.
P. Dong and Q. Chen, LiDAR Remote Sensing and Applications. Londres, England: CRC Press, 2017.
F. J. V. do Coito, “Sensor de distância por infravermelhos para a caracterização do espaço de trabalho,” Dissertação de Mestrado em Engenharia Eletrotécnica e de Computadores, Faculdade de Ciências e Tecnologia, Universidade Nova de Lisboa, Setembro 2018.
H. Durrant-Whyte and T. Bailey, “Simultaneous localization and mapping: part i,” IEEE Robotics & Automation Magazine, vol. 13, no. 2, pp. 99–110, 2006.
Ł. Sobczak et al., “Lidar point cloud generation for slam algorithm evaluation,” Sensors, vol. 21, no. 10, p. 3313, 2021.
A. Elfes, “Using occupancy grids for mobile robot perception and navigation,” in Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation. IEEE, 1989, pp. 1166–1172.
S. Thrun and A. Bücken, “Integrating grid-based and topological maps for mobile robot navigation,” in Proceedings of the 13th National Conference on Artificial Intelligence. AAAI Press, 1996.
R. B. Rusu and S. Cousins, “3d is here: Point cloud library (pcl),” in Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). Menlo Park, CA, USA: IEEE, 2011.
S. Thrun, W. Burgard, and D. Fox, Probabilistic Robotics. MIT Press, 2005.
R. Siegwart, I. R. Nourbakhsh, and D. Scaramuzza, Introduction to autonomous mobile robots. MIT press, 2011.
H. Choset, K. M. Lynch, S. Hutchinson, G. A. Kantor, and W. Burgard, Principles of robot motion: theory, algorithms, and implementations. MIT press, 2005.
HENJIN0, “Lidar ld06 python loader,” GitHub repository. [link], 2021, acessado em 12 jun. 2025.
