Skip navigation
Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/52878

Compartilhe esta página

Título: Detecção, rastreamento e estimativa de velocidade de obstáculos móveis para navegação autônoma utilizando lidar bidimensional
Autor(es): LIMA, Caio Cesar Marinho de
Palavras-chave: Robôs móveis; Navegação autônoma; Detecção de obstáculos; Rastreamento de obstáculos dinâmicos
Data do documento: 29-Set-2023
Citação: LIMA, Caio César Marinho de. Detecção, rastreamento e estimativa de velocidade de obstáculos móveis para navegação autônoma utilizando lidar bidimensional. 2023. 88 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) - Curso de Engenharia Mecânica, Departamento de Engenharia Mecânica, Centro de Tecnologia e Geociências, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2023.
Abstract: Este trabalho busca propor uma abordagem para a detecção e rastreamento de obstáculos dinâmicos no contexto da navegação autônoma. Inicialmente, é apresentada uma contextualização dos conceitos pertinentes ao assunto abordado, assim como uma discussão sobre trabalhos existentes na área. Para o desenvolvimento da solução, se faz necessária a adoção de um modelo para o processamento dos obstáculos no domínio sensorial, assim como a análise de dados para estimativa de velocidade, direção e trajetória dos obstáculos dinâmicos. Os testes são realizados em ambiente controlado, visando a análise qualitativa das técnicas utilizadas e uma avaliação da viabilidade do método escolhido. As técnicas desenvolvidas neste trabalho fornecem, na forma de um nó ROS, os meios necessários para a identificação, rastreamento estimativa de velocidade obstáculos móveis.
URI: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/52878
Aparece nas coleções:(TCC) - Engenharia Mecânica

Arquivos associados a este item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
TCC Caio César Marinho de Lima.pdf997,32 kBAdobe PDFThumbnail
Visualizar/Abrir


Este arquivo é protegido por direitos autorais



Este item está licenciada sob uma Licença Creative Commons Creative Commons