SSC-5880(Denis)
SSC-5880 Algoritmos de Estimação para Robótica Móvel
Prof. Denis F. Wolf
Horário: terça-feira das 14:00 às 17:00
Sala: 3-104
Objetivos
Esta disciplina aborda algoritmos avançados da área de robótica móvel. São abordadas técnicas inteligentes para controle de sistemas autônomos e aplicação de teoria probabilística e fusão de sensores na solução de problemas envolvendo robôs móveis. São também apresentadas e discutidas aplicações práticas de robôs móveis que ilustram os conceitos estudados. As aulas abordam os aspectos teóricos da área bem como propõe implementações práticas para complementar o aprendizado.
Conteúdo Fusão de sensores e aplicação de teoria probabilística na solução de problemas: filtro de Bayes, filtro de Kalman, filtro de partículas e premissa de Markov - Navegação de robôs móveis. - Localização: Localização Global e Local. Métodos de Markov, Monte Carlo e Kalman - Mapeamento: métrico e topológico e 3D. - Mapeamento e localização simultâneos, SLAM, EKF – SLAM e Fast SLAM - Exploração de ambientes
Avaliação
Nota final = Seminário * 0.4 + Trabalhos * 0.6
Cronograma (tentativa)
7/5 – Apresentação + Revisão de Teoria Probabilística 14/5 – Localização Markov + Monte Carlo 22/5 – Localização EKF + Mapeamento 28/5 – Filtro de Kalman + Mapeamento Semântico 4/6 – SLAM (Loc. e Map. Simultâneos) 11/6 – Planejamento (PDM) + Seminários 18/6 – Seminários 25/6 – IEEE IV (Não haverá aula)
Bibliografia
1) SEBASTIAN THRUN, WOLFRAM BURGARD, DIETER FOX (2005), Probabilistic Robotics, MIT Press, ISNB: 026220162-3, 667 páginas.
2) STUART RUSSELL, PETER NORVIG (2003),Artificial Intelligence: A Modern Approach, ISBN: 0137903952, 1132 páginas.
3) Artigos científicos da área
Material Didático:
Arquivo:SSC5880 - Aula 1 Intro.pdf
Arquivo:SSC5880 - Aula 2 Localização em Grid.pdf
Arquivo:SSC5880 - Aula 2 Localização de Monte Carlo.pdf
Arquivo:Localização em Grid.txt
Arquivo:SSC5880 - Trabalho 1.pdf
Arquivo:SSC5880 - Aula 3 Localização com Filtro de Kalman.pdf
Arquivo:SSC5880 - Aula 3 Mapeamento.pdf
Arquivo:SSC5880 - Aula 4 Mapeamento Semântico.pdf
Arquivo:SSC5880 - Trabalho 2.pdf
Arquivo:Localização com filtro de Kalman.txt
Arquivo:SSC5880 - Aula 5 SLAM 1.pdf
Arquivo:SSC5880 - Aula 5 SLAM 2.pdf
Arquivo:SSC5880 - Trabalho 3.pdf
Seminários:
1- (Andres 11/6) A Probabilistic Framework for Decision-Making in Collision Avoidance Systems
2- (Fernando 11/6) Cooperative Driving With a Heavy-Duty Truck in Mixed Traffic: Experimental Results
3- (Carlos 11/6) Cooperative Adaptive Cruise Control Implementation of Team Mekar at the Grand Cooperative Driving Challenge
4- (João 18/6) Integrated Lane and Vehicle Detection, Localization, and Tracking: A Synergistic Approach
5- (Pedro 18/6) Improving Accuracy of the Vehicle Attitude Estimation for Low-Cost INS/GPS Integration Aided by the GPS-Measured Course Angle
6- (Leonardo 18/6) Team AnnieWAY’s Entry to the 2011 Grand Cooperative Driving Challenge
7- (Rayza 18/6) A Learning Approach Towards Detection and Tracking of Lane Markings
8- (Tiago 18/6) GPS Localization Accuracy Classification: A Context-Based Approach
9- (Fernando Z.) An Efficient Computational Architecture for a Collision Early-Warning System for Vehicles, Pedestrians, and Bicyclists