English (United Kingdom)

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/featured_content/oa?rat=en

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/highlighted_journal/

Global: Zendy Plus annual

Presents the access of premium content as premium feature

Premium Content

Presents the keyphrase highlighting as premium feature

Keyphrase Highlighting

Presents the summarisation as premium feature

Summarisation

Insights

Presents the pdf analysis as premium feature

PDF Analysis

Presents the zaia usage as premium feature

ZAIA

Global: Zendy Tools annual

Global: Zendy Free Plan

Global: Zendy Tools monthly

Global: Zendy Plus monthly

This paper presents a methodology for teaching mobile robotics for engineering courses at the Federal University of Minas Gerais (UFMG Brazil). During the course “Mobile Robotics Laboratory”, undergraduates use LEGO Mindstorms NXT robotics kits, sensors embedded in an Android cellular and the Robot Operating System (ROS) to implement and experimentally verify techniques regarding localization and mapping, sensory fusion and probabilistic filters. The activities are divided into three main practices based on a line follower robot, where students must: (i) calculate the path traveled using wheel odometry, (ii) fuse the results with cellular IMU data using Kalman filter (EKF), and (iii) perform the simultaneous localization and mapping (SLAM) combining data from a distance sensor through a RaoBlackwellized particle filter. The article presents theories addressed during the course, describing the practices proposed using ROS and the results obtained so far. Resumo: Este artigo apresenta uma proposta de metodologia para ensino de robótica móvel para cursos de engenharia da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG). Durante a disciplina Laboratório de Robótica Móvel os alunos de graduação utilizam kits de robótica LEGO Mindstorms NXT, sensores embarcados em um celular com sistema operacional Android e o Robot Operating System (ROS) para aplicar na prática conhecimentos sobre modelos cinemáticos, fusão sensorial e filtros probabiĺısticos. As atividades são divididas em três principais práticas que têm como base um robô seguidor de linha, onde os alunos devem (i) calcular o caminho percorrido utilizando odometria das rodas, (ii) fundir os resultados com dados da IMU do celular utilizando filtro de Kalman (EKF), e (iii) realizar o mapeamento simultâneo (SLAM) do ambiente combinando os dados de um sensor de distância através de filtro de part́ıculas Rao-Blackwellized. O artigo apresenta as teorias abordadas durante a disciplina, descrevendo as práticas propostas utilizando o ROS e os resultados obtidos até o momento.

Utilização do Robot Operating System (ROS) em conjunto com o Kit Didático Lego Mindstorms no Ensino de Robótica Móvel