Classificação de Ambientes com LiDAR-2D para Navegação em Robótica Móvel

Abstract

In mobile robotics, techniques for identification and classification of environments aim to assist in route planning. In this context, this work addresses the classification of environments through neural networks applied to readings of a 2D LiDAR on board a mobile robot. The proposed strategy presented a hit rate of more than 90% for the differentiation among room, open area, narrow corridor and wide corridor. The proposed system presents low computational cost, being a powerful and promising tool to assist in the local planning of navigation strategies. Resumo: Em robótica móvel, técnicas de identificação e classificação de ambientes visam auxiliar no planejamento de rotas. Neste contexto, este trabalho aborda a classificação de ambientes por meio redes neurais aplicadas a leituras de um LiDAR 2D a bordo de um robô. A estratégia proposta apresentou uma taxa de acerto superior a 90% para a diferenciação entre sala,área aberta, corredor estreito e corredor largo. O sistema proposto apresenta baixo custo computacional, sendo uma ferramenta poderosa e promissora para auxiliar no planejamento local de estratégias de navegação.