[pt] No contexto de robos colaborativos, há um crescente interesse em Atuadores Elásticos em Série impulsionado pela necessidade de garantir segurança e funcionalidade. No entanto, as não linearidades inerentes a esses atuadores, como atrito, folga nas engrenagens e ruído, aumentam significativamente o desafio de controlar e modelar tais dispositivos. Além disso, um elemento elástico adiciona uma nova não linearidade. Visando essas características, este trabalho propõe um extenso trabalho de identificação do sistema para obter um modelo para um atuador elástico em série baseado em elastômero de baixo custo e original. As metodologias propostas investigam diferentes características do sistema. A primeira se concentra em modelar as não linearidades da junta elástica por meio de um modelo híbrido. A segunda contribuição visa examinar a precisão de redes neurais informadas por física para identificação de caixa cinza de parâmetros de atrito. Por último, é proposto uma metodologia para obter os estados da montagem usando vídeo. A partir dessas estimativas, é proposta uma identificação de caixa cinza usando vídeo. Todos os três estudos utilizam os dados da montagem do atuador. As duas primeiras contribuições obtiveram resultados importantes indicando a eficiência das metodologias propostas. A terceira contribuição mostrou o potencial da nova abordagem de identificação baseada em vídeo. / [en] In the context of human interactive robotics, there is a growing interest in Series Elastic Actuators (SEA), driven by the critical need to ensure safety and functionality. Moreover, a precise model is required to obtain optimal control. However, the inherent nonlinearities of those actuators, such as friction, gear backlash, and noise, greatly increase the challenge of controlling and modeling such devices. Furthermore, a compliant element adds a new nonlinearity, making the modeling task more challenging. Aiming to tackle these issues, this work proposes extensive system identification to obtain mathematical models characterizing the dynamics of an original low-cost elastomer-based SEA. The proposed methodologies investigate different characteristics of the system. The first focuses on modeling the elastic joint s nonlinearities through a hybrid model. The second contribution aims to examine the accuracy of physics-informed neural networks for gray-box identification of friction parameters. Lastly, a framework to obtain the states of the assembly using video is proposed. From these estimations, a gray-box identification using video is proposed. All three studies use the data from the actuator assembly. The first two contributions obtained important results indicating the efficiency of the proposed methodologies. The third contribution showed the potential of the novel video-based identification approach.

[pt] Questões de segurança têm sido fatores cruciais para que robôs se tornem aptos a trabalhar em colaboração com seres humanos. Esse esforço envolve um controle de força mais refinado e uma certa flexibilidade nas juntas para que a adaptação dos robôs ao ambiente real e às atividades comuns dos seres humanos seja efetiva. Uma das tecnologias com esse objetivo é o Atuador Elástico em Série (SEA - Series Elastic Actuator), que apresenta um bom desempenho para controle de força, tolerância a impactos causados por agentes externos, baixa impedância, e a redução de vibrações mecânicas. Em um SEA, um elemento elástico passivo é adicionado entre o motor e o elo acionado, a fim de gerar flexibilidade. Este elemento pode ser uma mola, ou outro elemento deformável com flexibilidade caracterizada por sua geometria e pela elasticidade do material utilizado. Esta tese propõe um Atuador Elástico em Série Baseado em Elastômero (eSEA), cuja flexibilidade é obtida a partir de um elastômero depositado entre dois elementos metálicos: um interno acoplado ao atuador, e o outro externo acoplado ao elo. O eSEA foi projetado e avaliado por software de CAD e Elementos Finitos, com o intuito de obter a flexibilidade desejada para a aplicação. Foram produzidas duas versões do eSEA, com duas durezas diferentes: 10 e 55 Shore A. Testes estáticos com células de carga foram executados para caracterizar a rigidez dos eSEA. Os eSEA foram instalados em manipuladores robóticos especialmente desenvolvidos para essa tese. Experimentos compararam o desempenho das técnicas de controle com e sem a influência dos eSEA, mostrando que o uso dos eSEA diminuiu os erros de posicionamento do manipulador e possibilitou o controle de força sem a necessidade de sensores específicos. A fim de criar um modelo para que a estimativa do torque seja mais precisa a partir do eSEA, foram realizadas técnicas de identificação para estimar uma função de transferência que melhor representa o alongamento da borracha. E combinados com modelos NARX e NARMAX do erro de estimativa, gerou-se um modelo híbrido para o elemento elástico no qual soma-se a função de transferência com o erro modelado. / [en] Safety issues have been crucial factors for robots to become able to work in collaboration with humans. This effort involves more refined force control and a certain flexibility at the joints, for the robots to better adapt to real environments and common human tasks. A technology with this objective is the Series Elastic Actuator (SEA), which presents good performance for force control, tolerance to impacts caused by external agents, low impedance, and dampening of mechanical vibrations. In an SEA, a passive elastic element is added between the motor and the driven link, in order to generate a desired flexibility. This element can be a spring, or else another deformable element with flexibility characterized by its geometry and material elasticity. This thesis proposes an Elastomer-Based Series Elastic Actuator (eSEA), whose flexibility is obtained from an elastomer deposited between two metallic elements: an internal element attached to the actuator, and an external element attached to the link. The eSEA was designed and evaluated by CAD and Finite Element software, in order to obtain the desired flexibility for the application. Two versions of the eSEA were produced, with two different hardnesses: 10 and 55 Shore A. Static tests with load cells were then executed to characterize the stiffness of the eSEA. The eSEA elements were installed on robotic manipulators especially developed for this thesis. Experiments compared the performance of control techniques with and without the influence of eSEA, showing that the use of the eSEA reduced manipulator positioning errors and enabled force control without the need for specific sensors. In order to create a model for more accurate torque estimation from eSEA, identification techniques were performed to estimate a transfer function that best represents the rubber elongation. And combined with NARX and NARMAX models of the estimation error, a hybrid model was generated for the elastic element in which the transfer function is added together with the modeled error.