Autonomous Obstacle-Avoiding Mobile Robot for Human-Robot Collaborative Warehouse Environments

Abstract

The proposed research addresses the development of an autonomous obstacle-avoiding mobile robot designed to operate in human-robot collaborative (HRC) warehouse environments. The system integrates fuzzy logic with a Convolutional Neural Network (CNN)-based object detection framework, aiming to enhance robot navigation and ensure safety in dynamic scenarios. Through this approach, the robot can dynamically adjust its speed and trajectory to avoid collisions with obstacles, including humans and other mobile entities, ensuring safe and efficient operation. The primary goal is to improve operational safety without compromising productivity, overcoming critical challenges in collaborative robotics. For validation, the system was tested in a simulated environment using the Robot Operating System (ROS) and Gazebo software, demonstrating effectiveness in real-time navigation and obstacle avoidance. The results indicate that the proposed solution enables continuous adaptation and safe interactions in complex and ever-changing industrial environments, contributing to the advancement of robotic solutions in human-robot collaboration scenarios.

A pesquisa proposta aborda o desenvolvimento de um robô móvel autônomo com capacidade de evitar obstáculos, projetado para operar em ambientes de armazéns colaborativos entre humanos e robôs (do inglês, HRC - Human-Robot Collaborative). O sistema integra lógica fuzzy com uma estrutura de detecção de objetos baseada em Redes Neurais Convolucionais (do inglês, CNN), visando aprimorar a navegação do robô e garantir segurança em cenários dinâmicos. Por meio dessa abordagem, o robô é capaz de ajustar dinamicamente sua velocidade e trajetória para evitar colisões com obstáculos, incluindo humanos e outras entidades móveis, assegurando uma operação segura e eficiente. O objetivo principal é melhorar a segurança operacional sem comprometer a produtividade, superando desafios críticos na robótica colaborativa. Para validação, o sistema foi testado em um ambiente simulado utilizando o Sistema Operacional Robótico (do inglês, ROS) e o software Gazebo, demonstrando eficácia na navegação e no desvio de obstáculos em tempo real. Os resultados obtidos indicam que a proposta permite uma adaptação contínua e interações seguras em ambientes industriais complexos e sujeitos a mudanças, contribuindo para a evolução de soluções robóticas em cenários de colaboração humanorobô.