douglas g. macharet , alysson a. de oliveira , armando ... · douglas g. macharet , alysson a. de...

X SBAI – Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente18 a 21 de setembro de 2011São João del-Rei - MG - Brasil

ISSN: 2175-8905 - Vol. X 193

UM SISTEMA ASSISTIVO AO CONTROLE DE ROBOS DE TELEPRESENCA

Douglas G. Macharet∗, Alysson A. de Oliveira ∗, Armando Alves Neto∗,Mario F. M. Campos∗

∗ Universidade Federal de Minas GeraisDepartamento de Ciencia da Computacao

Laboratorio de Visao Computacional e RoboticaBelo Horizonte - MG - Brasil

Emails: [email protected], [email protected], [email protected],

[email protected]

Abstract— Nowadays, the interest in telepresence robots has increased gradually. The main goal of thesesystems is to represent a particular person that is physically located elsewhere. These robots have mostly notno power of decision, being most of the time teleoperated. Due to limitations of the information provided tothe operator and possible communication failures, the control becomes a difficult task, thus compromising therobot’s safety while navigating through the environment. Therefore, this article aims to present a methodologybased on the potential field technique that will assist in the control and navigation of telepresence robots, alsoallowing a better interaction with people in the environment.

Keywords— Telepresence, Navigation, Human-robot interation.

Resumo— Atualmente, o interesse em robos de telepresenca tem aumentado gradativamente. O principalobjetivo desses sistemas e representar determinada pessoa que se encontra fisicamente em outro lugar. Essesrobos em sua maioria nao possuem nenhum poder de decisao, sendo totalmente teleoperados. Devido a limitacoesdas informacoes passadas ao operador e possıveis falhas de comunicacao, o controle se torna uma tarefa difıcil,comprometendo assim a seguranca da navegacao do robo pelo ambiente. Logo, esse artigo tem como objetivoapresentar uma metodologia baseada na tecnica de campos potenciais que ira auxiliar no controle e navegacao derobos de telepresenca, alem disso, permitira tambem uma melhor interacao com pessoas presentes no ambiente.

Palavras-chave— Telepresenca, Navegacao, Interacao homem-robo.

1 Introducao

Os primeiros sistemas roboticos desenvolvidospossuıam baixa (ou nenhuma) autonomia, sendoem sua maioria teleoperados. Robos teleoperadospossuem, ainda hoje, aplicacao em diversas areascomo cirurgias (presenciais ou remotas), desarmede bombas, inspecao, operacoes de busca e salva-mento, auxılio a deficientes fısicos e mais recente-mente em sistemas de telepresenca.

Embora o conceito de telepresenca seja muitoamplo, sistemas utilizados para esse fim sao, emsua maioria, compostos por robos moveis e tele-operados. O principal objetivo com o uso dessessistemas e representar um operador humano (lo-calizado remotamente), permitindo a esse a capa-cidade de interagir de maneira ativa com o meioonde o robo se encontra. Nesses sistemas, o ope-rador recebe informacoes do ambiente atraves desensores do sistema robotico e atua sobre essemesmo ambiente de forma indireta.

Dentre as principais aplicacoes de robos de te-lepresenca podemos mencionar a possibilidade deutilizacao em ambientes que contenham eventossociais (por exemplo, reunioes ou conferencias).Uma caracterıstica fundamental nesse tipo de am-biente e a interacao que ocorre entre as pessoasreais e tambem entre as pessoas “virtuais” (repre-sentadas por seus robos de telepresenca).

Essa interacao social aumenta a dificuldade no

controle por parte do operador. Sendo necessariomanter o foco da atencao de forma a realizar ocontrole e a navegacao segura do robo, ao mesmotempo em que nao se deve deixar que essa tarefainterfira com suas demais atividades de interacaosociais (uma conversa, por exemplo).

Entretanto, diversos desafios estao envolvidosno desenvolvimento e uso de robos de telepresenca.Dentre as principais dificuldades podemos desta-car a quantidade restrita de informacao que o ope-rador recebe do ambiente e os problemas de comu-nicacao que podem, eventualmente, ocorrer entrea central de controle e o robo (uma vez que redessem fio sao muito suscetıveis a falhas).

Assim, torna-se importante atribuir a essesrobos certo grau autonomia, de forma que eles se-jam capazes de tomar decisoes (em nıvel local)durante a navegacao sempre que necessario. Issoe fundamental especialmente em ambientes dina-micos e desconhecidos onde o robo pode (e deve)interagir com outros robos e pessoas. Logo, o con-trole realizado por parte do operador e facilitadoe a navegacao se torna mais segura.

Logo, esse artigo possui como principal obje-tivo a aplicacao de tecnicas que auxiliem o opera-dor no controle de um robo de telepresenca. Ini-cialmente, utilizamos a tecnica de campos poten-ciais para introduzir uma camada de seguranca anavegacao do robo, dando a este autonomia emuma tarefa simples como o desvio de obstaculos.


ISSN: 2175-8905 - Vol. X 194

Em seguida, propomos um metodo de navegacaocompletamente autonomo baseado na interacaocom outra pessoa presente no ambiente.

2 Trabalhos Relacionados

Robos teleoperados possuem aplicacao em diver-sas areas e tarefas. Logo, e possıvel encontrar naliteratura diversos trabalhos nos mais diferentesfocos a respeito desse tipo de agente.

Em (Casper and Murphy, 2003) discute-se autilizacao desses robos em missoes de busca e sal-vamento, tendo como principal exemplo a buscade vıtimas do ataque terrorista ao World TradeCenter.

Esses robos tambem podem ser utilizadoscomo forma de aprimorar e reduzir os erros na areamedica, auxiliando em cirurgias e exames (Taylorand Stoianovici, 2003).

A robotica assistiva tambem deve ser desta-cada. Nessa area estuda-se como a robotica podeser utilizada como uma ferramenta de auxılio adeterminadas limitacoes fısicas de uma pessoa.Como exemplo, em (Levine et al., 1999) vemoso emprego de uma cadeira de rodas com auxılio anavegacao, sendo capaz de desviar de obstaculosde forma autonoma. Para isso sao utilizadas astecnicas VFF (Vector Force Field) e MVFH (Mi-nimum Vector Field Histogram).

Um estudo a respeito da interface de interacaohomem-robo e apresentada em (Chen et al., 2007).Sao analisadas as varias formas de controle (con-trole direto, controle semi-autonomo e controleautonomo), os fatores que afetam a percepcao re-mota e os diferentes tipos de interfaces com ousuario.

Robos teleoperados com autonomia parao desvio de obstaculos sao apresentados em(Cahyadi et al., 2008; Slawinski et al., 2006). Em(Cahyadi et al., 2008) foi utilizado o metodo decampos potenciais em conjunto com a teleopera-cao. Em (Slawinski et al., 2006), e apresentadauma abordagem para o problema de desvio de obs-taculo e comunicacao operador-robo com atraso.

A segunda parte de nossa metodologia propoedar autonomia ao robo para seguir uma pessoa noambiente. Diversos trabalhos na literatura abor-dam esse problema, que pode ser subdividido emduas partes, a deteccao da pessoa e a parte rela-tiva ao controle.

Em (Kobilarov et al., 2006) sao utilizadosrobos equipados com um laser e uma camera om-nidirecional, e sao apresentadas duas abordagenspara resolver este problema. Em (Lee et al., 2006),o robo segue uma pessoa usando as informacoesdas caracterısticas das pernas dessa pessoa. Ca-racterısticas geometricas sao extraıdas utilizandoum laser, a frequencia e a fase do movimento daspernas ao andar sao analisadas e e utilizado o EKF(Filtro de Kalman Estendido).

Em (Hu et al., 2007), o robo segue pessoausando uma abordagem baseado em visao, o me-todo proposto combina caracterısticas das rou-pas como a cor e o contorno da cabeca e om-bro para rastrear a pessoa e segui-la. Em (Schulzet al., 2003), o autor apresenta um metodo pro-babilıstico para rastreamento de pessoas em mo-vimento com um robo movel afim de estimar aposicao e velocidade dessas pessoas.

Em (Dai et al., 2008), as pessoas sao detecta-das pelo robo atraves de um laser, e a pessoa alvo(aquela que sera seguida) e identificada atraves dacamera. Um filtro de partıculas e utilizado paraestimar a posicao e a velocidade da pessoa a serseguida.

3 Metodologia

A metodologia proposta neste artigo baseia-se nouso da tecnica de Campos Potenciais. Essa tecnicatrata o robo como um ponto sobre a influencia deum campo potencial artificial ~U em um ambienteW conhecido (Siegwart and Nourbakhsh, 2004).

O robo comeca em uma posicao inicial ~qinit,sobre total controle de um operador humano.Esse, por sua vez, fornece como entrada um con-junto de dados por intermedio de um joystick. Osistema e realimentado por meio de um conjuntode sensores que compoem o robo. Esses dispo-sitivos capacitam o veıculo a detectar pessoas eobstaculos no ambiente, alem de dar alguma in-formacao sobre o posicionamento do robo.

O robo utilizado e modelado (sem perda de ge-neralizacao) como um sistema integrador simples,

ou seja ~q = ~u. O sistema de controle proposto for-nece como saıda um vetor de controle ~u, compostopelas velocidades linear v e angular ω do veıculo.

Nesse ponto, e necessario deixar claro quetodo o metodo e descrito apenas em relacao aoreferencial inercial do robo, o que torna sua apli-cacao mais simples e flexıvel em relacao ao tipo doambiente (externo ou interno). Assim sendo, te-mos que o campo potencial que governa o sistemapode ser calculado segundo a Equacao 1.

~U(~q) = ~Ua(~q) +

|O|∑i

~U ir (~q). (1)

onde ~q representa a posicao do robo no espaco deconfiguracoes em Rn, ~Ua e o campo atrativo rela-tivo, produzido pela configuracao alvo ~qgoal, e ~Ur

sao campos repulsivos produzidos pelo conjunto Ode obstaculos.

Assumindo que o campo potencial e diferen-ciavel, e possıvel entao calcular uma forca artificial~F (~q) que atua na posicao ~q, dada pela Equacao 2.

~F (~q) = −∇~U(~q). (2)


ISSN: 2175-8905 - Vol. X 195

De forma semelhante, as forcas tambem po-dem ser decompostas em forcas atrativas e repul-sivas, como mostrado na Equacao 3.

~F (~q) = ~Fa(~q) +

|O|∑i

~F ir (~q)

= −∇~Ua(~q)−|O|∑i

∇~U ir (~q).

(3)

Nesse trabalho, o sistema opera de duas for-mas diferentes. Chamamos de malha aberta omodo em que o operador envia comandos de con-trole diretamente ao robo. Veremos mais a frenteque esse processo se da de forma assistida. O se-gundo e o modo em malha fechada, onde o sistemade controle atua sem a necessidade de intervencaohumana direta.

Quando o operador estiver controlando ma-nualmente o robo, nao existira um objetivo defi-nido para a movimentacao. Por isso, a navegacaoe livre (a menos das restricoes do ambiente, comoveremos mais a frente). Dessa forma, tambem naohavera forca atrativa para o controle de baixo nı-vel.

As forcas atrativas aparecem apenas a par-tir da deteccao de pessoas presentes no ambiente.Nesse momento, caso o operador o modo de ope-racao em malha fechada, a posicao daquela pessoaem relacao ao referencial do robo passa a ser umalvo para a navegacao do sistema (tracking). Emoutras palavras, o robo deve acompanhar a pessoa,sempre a uma distancia mınima positiva dmin.

Ja as forcas repulsivas sao calculadas com basena distancia medida entre o robo e os obstaculosOdetectados. Essas forcas estao sempre presentes,mesmo quando o sistema esta em modo de malhaaberta, e sao responsaveis por prover um modo deoperacao mais seguro para o operador.

Finalmente, e computada uma acao de con-trole ~u que transforma essas forcas em comandosde velocidade para o robo. A Figura 1 apresentauma visao geral da metodologia. A seguir cadaetapa e descrita em detalhes.

3.1 Calculo da Forca Atrativa

Na tecnica de campos potenciais, normalmentea forca atrativa e proporcional a distancia queo robo se encontra de um determinado objetivo(goal). Esse objetivo surge no sistema quando orobo encontra e identifica uma pessoa no ambi-ente com o qual interage. Nesse ponto, a operacaomuda de malha aberta para a malha fechada e orobo passa a seguir aquela pessoa usando a tecnicade campos potenciais.

O sistema possui a capacidade de detectarpessoas no ambiente de maneira autonoma. Umavez que essa deteccao aconteca, o centro de massada pessoa na imagem da camera ~ccam passa a ser

escolha domodo deoperacao

malhaaberta?

controlador

tracking

comandos

obstaculos

v, w

Figura 1: Diagrama operacional do sistema: aforca de atracao do robo e intercalada entre a acaodireta do operador (comandos) e a interacao comas pessoas (tracking) de acordo com o mode ope-racao, enquanto a forca de repulsao e baseada naleitura dos sensores do robo.

utilizado como goal para a navegacao do robo.Utilizando-se uma camera com informacoes decor e profundidade (cameras RGB-D), temos que~ccam ∈ R3 (x, y, z) no referencial da camera.

A Figura 2 apresenta duas imagens, uma decor e outra de profundidade, capturadas pela ca-mera do sistema. Na imagem de profundidade2(b) e possıvel observar a forma segmentada deuma pessoa detectada no ambiente. Um pequenocırculo azul representa a posicao de ~ccam na ima-gem.

(a) RGB (b) Segmentacao

Figura 2: Imagens da camera: (a) imagem captu-rada em RGB e (b) segmentacao de uma pessoabaseada no mapa de profundidade da cena.

Assim, a forca de atracao e calculada segundoa Equacao 2 aplicada ao potencial atrativo

~Ua(~q) =ka2‖(~q − ~qgoal)− dmin‖ , (4)


ISSN: 2175-8905 - Vol. X 196

onde ka e um fator escalar positivo e

~qgoal = g (~ccam) (5)

e a funcao projetiva g (·) : R3 → R2 que aplicauma transformacao geometrica das coordenadasda camera para o referencial do robo.

3.2 Calculo da Forca de Repulsao

Diferentemente da forca de atracao, que so apa-rece quando uma pessoa e detectada na imagem,o campo de forcas repulsivas atua sempre que umobstaculo e detectado pelo robo. Isso independedo modo de operacao do mesmo (malha aberta oufechada). A repulsao passa a exercer influenciasobre o robo apenas quando esse chega a uma de-terminada distancia euclidiana (ρ0) do obstaculo.Quanto mais perto do obstaculo, maior deve ser arepulsao que esse exerce.

O campo potencial de repulsao para o i-esimoobstaculo em O e normalmente calculado pelaEquacao 6.

~U ir (~q) =

kr2

(1

ρ (~q)− 1

ρ0

)2

, se ρ (~q) ≤ ρ0

0, caso contrario.

(6)

onde kr e novamente um fator escalar e ρ (·) :R2 → R e a distancia euclidiana a partir de ~qpara Oi.

Finalmente, a forca repulsiva total pode sercalculada a partir do somatorio das forcas produ-zidas por todos os obstaculos com base na Equa-cao 2.

3.3 Controlador

Apos calcular a forca resultante ~F (~q) atuando so-bre o robo em determinada posicao (Equacao 3),e necessario transforma-la em valores de entrada~u (velocidades) para o sistema.

Nos usamos um controlador simples paraguiar o robo, conforme Equacao 7.

~u =

[vω

]=

[kv ~Fx(~q)

kω ~Fy(~q)

](7)

onde kv e kω sao ganhos proporcionais para v eω, respectivamente, e ~Fx e ~Fy sao as projecoes de~F (~q) sobre as coordenadas do referencial do robo.

4 Experimentos

A plataforma robotica utilizada nos experimentose composta por um robo Pioneer do tipo P3-AT,que possui uma boa capacidade de carga. A coletados dados e feita utilizando-se um laptop montadosobre ele, que tambem e responsavel por enviar os

comandos necessarios. O sistema foi implemen-tado utilizando-se o Microsoft R© Robotics Develo-per Studio 2008 (MRDS, 2011).

O desvio de obstaculo e realizado utilizando-se um laser Hokuyo URG-04LX-UG01, localizadona base do sistema. A deteccao de usuarios e rea-lizada a partir dos dados retornados por uma ca-mera Kinect. Essa camera tambem e utilizadapara exibir o local de navegacao ao operador dosistema. Alem disso, a central de operacao tam-bem contem um joystick.

A Figura 3 apresenta a plataforma robotica detelepresenca utilizada. Em destaque, os principaissensores utilizados na metodologia.

Figura 3: Plataforma robotica de telepresenca uti-lizada no trabalho.

Para avaliar a metodologia apresentada saopropostos dois experimentos. O primeiro expe-rimento tem como objetivo avaliar a navegacaodo robo quando este e apenas teleoperado. Emseguida, o experimento e refeito no mesmo am-biente, entretanto, agora o robo navega de formatotalmente autonoma seguindo uma pessoa.

Diferentes tipos de obstaculos foram dispos-tos ao longo do ambiente onde os experimentosforam realizados. Os obstaculos foram escolhidosde forma a evidenciar como determinados obje-tos no ambiente podem ser de difıcil deteccao porparte do operador.

As imagens da Figura 4 apresentam o localonde os experimentos foram realizados e a dispo-sicao dos obstaculos (Figura 4(a)), e a imagemutilizada pelo operador para realizar a navegacao(Figura 4(b)).

E possıvel observar que a visao do operador ebastante limitada. Obstaculos que se encontramproximos ao robo estao fora do campo de visao dacamera, e isso pode gerar uma colisao. Alem disso,a latencia na rede relativa ao envio dos comandose ao recebimento da imagem tambem se mostrouum fator importante, dificultando ainda mais ocontrole por parte do operador.


ISSN: 2175-8905 - Vol. X 197

(a) (b)

Figura 4: (a) Ambiente de execucao dos experimentos e (b) imagem utilizada pelo operador.

As imagens da Figura 5 apresentam as execu-coes do experimentos propostos e descritos previ-amente.

Durante a execucao do Experimento 1 foi si-mulada uma falha na transmissao das imagens aooperador. Nesse caso, o operador continuou envi-ando comando ao robo para seguir em frente. Foipossıvel observar que em momento algum o robocolidiu com nenhum obstaculo, demonstrando oganho na seguranca utilizando-se a metodologia.

No Experimento 2 o robo iniciou seguindouma pessoa detectada no ambiente. Entretanto,ao realizar o desvio de um obstaculo, a pessoa saido campo de visao do robo e esse a para de seguir.O operador retoma o controle e move o robo ateque a pessoa retorne ao seu campo de visao. Ocontrole e novamente passado ao robo que volta aseguir a pessoa.

Alem disso, conforme dito anteriormente, orobo deve manter uma certa distancia da pessoa,ou seja, ela nao pode estar nem muito perto nemmuito longe. Logo, nesse ultimo experimento tam-bem foi verificado o caso em que a pessoa se mo-vimenta em direcao ao robo. Foi possıvel verificarque a metodologia tambem funcionou nesse caso,e o robo se afastou gradativamente. Tambem fo-ram realizados movimentos laterais, e nesse casoo robo gira, sempre tentanto manter a pessoa nocentro de seu campo de visao.

Tambem foram realizados experimentos emum ambiente mais desafiador e na presenca demais obstaculos. Nesses casos a metodologia tam-bem apresentou bons resultados.

5 Conclusao e Trabalhos Futuros

O trabalho aqui apresentado possui aplicacao di-reta em sistemas de navegacao de veıculos teleo-perados, mais especificamente, robos de telepre-senca. A seguir sao apresentadas as principaisconclusoes e os proximos passos a serem tomadospara a extensao do sistema.

A latencia decorrente da utilizacao da redesem fio se mostrou um problema grave, compro-vando a necessidade de prover maior autonomiaaos robos de telepresenca.

Durante os experimentos foi possıvel compro-var a eficacia da utilizacao da tecnica de campospotenciais no auxılio a navegacao. Foi possıvelnavegar com o robo de maneira segura por umambiente composto por diferentes tipos de obsta-culos. O controle por parte do operador tambemfoi facilitado, sendo possıvel desviar de obstacu-los nao capturados pela camera. Essa tecnica, porser reativa, produz bons resultados em ambientesonde os obstaculos nao sao exclusivamente estati-cos. Entretanto, essa tecnica possui o problemade mınimos locais, o que pode deixar o robo semmovimentos em determinados instantes.

A camera Kinect se mostrou uma boa alter-nativa de sensor, sendo possıvel recuperar a partirdela informacoes tanto de cor (RGB) quanto deprofundidade (Depth). A utilizacao desse tipo desensor se mostrou interessante principalmente emsistemas de telepresenca, sendo possıvel detectar einteragir com demais pessoas no ambiente de ma-neira mais simples.

Os passos seguintes consistem em incluir umsistema de localizacao e mapeamento (SLAM ) aorobo. O mapa gerado poderia ser utilizado parafacilitar o controle do operador. Alem disso, coma localizacao e possıvel aumentar a autonomia porparte do robo, realizando um controle mais globale nao apenas local.

Um problema encontrado durante os experi-mentos foi o fato de o robo parar de seguir a pes-soa caso ela saia de seu campo de visao. Issoocorre principalmente quando o robo realiza ummovimento lateral de forma abrupta (ao desviarde um obstaculo). Para solucionar esse problema,pretende-se adicionar ao tracking da pessoa umhistorico, permitindo assim ao robo, apos realizaro desvio, procurar novamente pela pessoa na re-giao onde essa foi vista pela ultima vez.


ISSN: 2175-8905 - Vol. X 198

(a) Experimento 1 (b) Experimento 2

Figura 5: Execucao dos experimentos pelo robo.

Agradecimentos

Esse trabalho foi desenvolvido com o suporte deConselho Nacional de Desenvolvimento Cientıficoe Tecnologico (CNPq), Coordenacao de Aperfei-coamento de Pessoal de Nıvel Superior (CAPES)e Fundacao de Amparo a Pesquisa do Estado deMinas Gerais (FAPEMIG).

Referencias

Cahyadi, A., Ya-Chun, C. and Yamamoto, Y.(2008). Stable mobile robots teleoperationvia potential field method, Proceedings ofIEEE/ASME International Conference onAdvanced Intelligent Mechatronics (AIM’08),pp. 347–352.

Casper, J. and Murphy, R. (2003). Human-robotinteractions during the robot-assisted urbansearch and rescue response at the worldtrade center, IEEE Transactions on Systems,Man, and Cybernetics, Part B: Cybernetics33(3): 367–385.

Chen, J., Haas, E. and Barnes, M. (2007). Humanperformance issues and user interface designfor teleoperated robots, IEEE Transactionson Systems, Man, and Cybernetics, Part C:Applications and Reviews 37(6): 1231–1245.

Dai, W., Cuhadar, A. and Liu, P. (2008). Ro-bot tracking using vision and laser sensors,Proceedings of the IEEE International Con-ference on Automation Science and Enginee-ring (CASE’08), pp. 169 –174.

Hu, C., Ma, X. and Dai, X. (2007). A robust per-son tracking and following approach for mo-bile robot, Proceedings of the InternationalConference on Mechatronics and Automation(ICMA’07), pp. 3571–3576.

Kobilarov, M., Sukhatme, G., Hyams, J. and Ba-tavia, P. (2006). People tracking and fol-lowing with mobile robot using an omnidirec-tional camera and a laser, Proceedings of theIEEE International Conference on Roboticsand Automation (ICRA’06), pp. 557–562.

Lee, J. H., Tsubouchi, T., Yamamoto, K. andEgawa, S. (2006). People tracking using arobot in motion with laser range finder, Pro-ceedings of the IEEE/RSJ International Con-ference on Intelligent Robots and Systems(IROS’06), pp. 2936–2942.

Levine, S., Bell, D., Jaros, L., Simpson, R., Ko-ren, Y. and Borenstein, J. (1999). The nav-chair assistive wheelchair navigation system,IEEE Transactions on Rehabilitation Engi-neering 7(4): 443–451.

MRDS (2011). Microsoft R© Robotics Develo-per Studio., http://www.microsoft.com/

robotics/. [Online; Acesso em: 28 de Marcode 2011].

Schulz, D., Burgard, W., Fox, D. and Cremers,A. B. (2003). People tracking with mobilerobots using sample-based joint probabilis-tic data association filters, The InternationalJournal of Robotics Research 22(2): 99–116.

Siegwart, R. and Nourbakhsh, I. R. (2004). Intro-duction to Autonomous Mobile Robots, Brad-ford Company, Scituate, MA, USA.

Slawinski, E., Postigo, J. and Mut, V. (2006).Stable teleoperation of mobile robots, Pro-ceedings of the IEEE International Con-ference on Mechatronics and Automation(ICMA’06), pp. 318–323.

Taylor, R. and Stoianovici, D. (2003). Medi-cal robotics in computer-integrated surgery,IEEE Transactions on Robotics and Automa-tion 19(5): 765–781.

douglas g. macharet , alysson a. de oliveira , armando ... · douglas g. macharet , alysson a. de...

Documents