Banca de QUALIFICAÇÃO: ANDRESSA MARTINS OLIVEIRA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : ANDRESSA MARTINS OLIVEIRA
DATA : 28/07/2025
HORA: 14:00
LOCAL: Remoto
TÍTULO:

Filtro de partículas estendido baseado no critério de máxima correntropia para localização de robôs móveis em ambientes internos

PALAVRAS-CHAVES:

Filtro de Partículas, Critério de Máxima Correntropia, Localização de Robôs Móveis, Ruído Não-Gaussiano, Estimação de Estado.

PÁGINAS: 80
RESUMO:

O aumento da automação em ambientes internos, como na Indústria 4.0, logística e serviços de assistência, estimula a demanda por Robôs Móveis Autônomos (AMRs) que possuam capacidade de localização robusta e precisa. A navegação autônoma nestes cenários é um desafio devido à ausência de sinais GNSS (\textit{Global Navigation Satellite System}), à presença de ruído não-Gaussiano e outliers nos dados dos sensores. Abordagens probabilísticas, como o Filtro de Partículas (PF), são uma classe de soluções utilizadas para estimar a melhor posição do robô no ambiente e em algoritmos como o SLAM, mas sua eficácia é comprometida por estes ruídos, que podem levar à degenerescência das partículas, empobrecimento amostral e à consequente divergência do filtro.

Este trabalho propõe a otimização e a adaptação de um Filtro de Partículas Estendido baseado no Critério de Máxima Correntropia (MCEEPF), visando a robustez da localização de robôs móveis. A estratégia consiste no aprimoramento da função de densidade de importância, que guia o processo de amostragem das partículas. Para este fim, emprega-se um Filtro de Kalman Estendido, baseado pelo critério de correntropia, para gerar os parâmetros da distribuição. Essa abordagem tem como finalidade suprimir o impacto de dados discrepantes (outliers) e direcionar as novas amostras para regiões de alta verossimilhança no espaço de estados do robô. O objetivo é, portanto, refinar e aplicar esta metodologia ao domínio específico da robótica móvel interna, validando os ganhos de acurácia e robustez em relação à abordagem convencional do Filtro de Partículas, especialmente em cenários com ruído não ideal.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 2579664 - ALLAN DE MEDEIROS MARTINS
Interno - 1242315 - PABLO JAVIER ALSINA
Externo ao Programa - ***.542.394-** - ÍCARO BEZERRA QUEIROZ DE ARAÚJO