Atividades previstas para 2011/1

Atividades de Desenvolvimento Previstas

• Terminar módulo Carmen da IMU
  • Este módulo deve gerar, sob o controle do usuário (arquivo Carmen.ini)
    • Mensagens de odometria 3D de uma IMU específica e/ou
    • Mensagens de odometria normal de uma IMU específica (iguais às do robô Pioneer) e/ou
    • Mensagens de dados crus de uma IMU específica (os dados gerados pela IMU)

2. Terminar o módulo Carmen do GPS a. Este módulo deve gerar, sob o controle do usuário (arquivo Carmen.ini) i. Mensagens de odometria 3D de um GPS específico e/ou ii. Mensagens de odometria normal de um GPS específico (iguais às do robô Pioneer) e/ou iii. Mensagens de dados crus de um GPS específico (os dados gerados pelo GPS) 3. Implementar módulo Carmen de odometria otimizada que integre os dados de odomentria do robô, de uma IMU específica e de um GPS específico em uma informação de odometria mais precisa específica (usar filtro de Kalman ou de outro tipo para fazer a fusão dos sensores) a. Este módulo deve gerar, sob o controle do usuário (arquivo Carmen.ini) i. Mensagens de odometria 3D de um módulo de odometria otimizada específico e/ou ii. Mensagens de odometria normal de um módulo de odometria otimizada específico (iguais às do robô Pioneer) 4. Terminar módulo Carmen do sensor Kinect a. Este módulo deve gerar, sob o controle do usuário (arquivo Carmen.ini) i. Mensagens com a imagem da câmera de um Kinect específico e/ou ii. Mensagens com o mapa de profundidades de um Kinect específico e/ou iii. Mensagens com o som captado pelos microfones de um Kinect específico 5. Terminar módulo Carmen da câmera estéreo Bumblebee a. Este módulo deve gerar, sob o controle do usuário (arquivo Carmen.ini) i. Mensagens com o par de imagens de uma câmera Bumblebee específica e/ou ii. Mensagens com o mapa de profundidades de uma câmera Bumblebee específica 6. Aperfeiçoar novo algoritmo estéreo a. Este módulo deve prover i. Alta qualidade do mapa de profundidades e ii. Alta velocidade de operação (mais que 15 quadros por segundo) e baixa latência (menor que 1/15 segundos) via CUDA 7. Implementar módulo Carmen que, a partir de um mapa de profundidades, gere mensagens como as do laser Sick a. Este módulo deve gerar, sob o controle do usuário (arquivo Carmen.ini) i. Mensagens equivalentes à de um laser Sick específico a partir dos dados de um sensor Kinects específico ou ii. Mensagens equivalentes à de um laser Sick específico a partir dos dados de uma câmera Bumblebee específica 8. Implementar módulo Carmen SLAM que faça a fusão de vários sensores laser Sick e mapas de profundidades em um mapa 3D de 360 graus a. Este módulo deve gerar, sob o controle do usuário (arquivo Carmen.ini) i. Mensagens com mapas de ocupação 2D ou ii. Mensagens com mapas de ocupação 3D b. Este módulo deve possuir interface 3D de visualização 9. Implementar Pioneer Ackermann a. Implementar hardware Ackermann para nosso Pioneer b. Implementar software de controle de baixo nível do Pioneer Ackermann c. Implementar módulo Carmen do Pioneer Ackermann 10. Implementar localization e SLAM para veículos Ackermann a. Implementar módulo Carmen simulador de Pioneer Ackermann b. Implementar módulo Carmen localization para Ackermann motion model c. Implementar módulo Carmen SLAM para Ackermann motion model 11. Implementar navigation para o Ackermann motion model a. Implementar módulo Carmen navigation para Ackermann motion model com obstacle avoidance embutido 12. Implementar módulo Carmen de “Road finding” a. Este módulo indica a distância para o centro da pista em que o carro tem que ficar 13. Implementar “navigation para estradas” para o Ackermann motion model a. Implementar módulo Carmen “navigation para estradas” para Ackermann motion model com obstacle avoidance embutido 14. Implementar “navigation para estacionar” para o Ackermann motion model a. Implementar módulo Carmen “navigation para estacionar” para Ackermann motion model com obstacle avoidance embutido 15. Implementar módulo Carmen de detecção e acompanhamento de obstáculos móveis (carros e pessoas) a. Este módulo indica a posição e velocidades de obstáculos móveis

Atividades definidas em 06/12/2010

• Fazer a navegação por meio do modelo de velocidade, com ajuste das velocidades linear e angular segundo o algoritmo descrito em "The dynamic window approach to collision avoidance (pdf acessível apenas na UFES)" para reação em casos de emergência - Todos (tempo indeterminado)

Atividades definidas em 29/11/2010

• Fazer o FastSLAM 2.0 com mapa de landmarks obtidas via SURF Features - Todos (até 06/12/2010 - beta)
• Fazer o FastSLAM para grid com scan matching e comparar com o que está feito - Todos (até 13/12/2010)

Atividades definidas em 25/10/2010

• Fazer o EKF SLAM com mapa de landmarks obtidas via SURF Features. Usar Local submaps [Leonard et al.99, Bosse et al. 02, Newman et al. 03] para reduzir o custo computacional - Todos (até 22/11/2010)

Atividades definidas em 04/10/2010

• Fazer o mapa do corredor usando o Pioneer e incorporando o modelo de mapa com origem atualizada automaticamente em função da pose do robô - Todos (até 25/10/2010)

Atividades definidas em 04/10/2010

• Controlar o Pionner no MRDS via Dashboard - Todos (até 18/10/2010) - FEITO
• Debbugar a versão do Monte Carlo Localization com LRF e likelihood field sensor model - Todos (até 18/10/2010) - FEITO
• Implementar a gravação e reprodução de uma "história" "vivida" pelo robô - Todos (até 18/10/2010)

Atividades definidas em 20/09/2010

• Mudar o mecanismo de armazenamento do likelihood field para um bmp - Vitor (até 27/09/2010) - FEITO
• Implementar uma versão do Monte Carlo Localization com LRF e likelihood field sensor model - Mariella (até 04/10/2010) - FEITO
• Examinar o código e propor um modo de implementar a gravação e reprodução de uma "história" "vivida" pelo robô - Todos (até 04/10/2010)
• Estudar o localization EKF - Todos (até 27/09/2010) - FEITO
• Estudar e/ou terminar de implementar o UKF - Todos (até 04/10/2010) - FEITO

Atividades definidas em 23/08/2010

• Examinar o código e pensar sobre como implementar a gravação e reprodução de uma "história" "vivida" pelo robô - Todos (até 13/09/2010)
• Fazer o teste do beam range finder model - Todos (até 13/09/2010) - FEITO
• Implementar o likelihood field model para o LRS - Todos (até 13/09/2010) - FEITO
• Fazer experimentos que ilustrem os modelos "sampling" vistos na aula - Todos (até 30/08/2010) -> FEITO em 30/08/2010