[pt] Um controlador Heurístico Adaptativo baseia-se num conjunto de regras lingüísticas para conduzir um processo com modelo impreciso ou complexo ao estado desejado. O comportamento do processo deve respeitar os requisitos de performance predefinidos. Para satisfazer estes objetivos, a estrutura interna do controle sofre mudanças para adequá- la as condições vigentes no processo. Os métodos de adaptação abordados consideram a modificação de uma estrutura matricial interpretada como as correções incrementais, compatíveis com os ajustes a serem efetuados sobre o processo, ou como regras, constituídas por variáveis nebulosas, que requerem manipulações adicionais para produzir a saída do controlador. Em qualquer dos casos, a adaptação é realizada a partir de uma Tabela de Índices de Performance. Para facilitar a sua obtenção é implementado um procedimento, que fornece a representação matricial das regras lingüísticas, concatenadas na forma de um Algoritmo Lingüístico de Controle. O comportamento dinâmico do Sistema, composto pelos Controladores Heurísticos e por processos com modelos distintos, é considerado para Tabelas de índices de Performance com várias dimensões. As regras lingüísticas, correlacionadas com estas tabelas, foram elaboradas com diversas classes de atributos. As simulações realizadas concentram-se sobre os parâmetros dos controladores, que influenciam significativa- Os estudos abordam também o comportamento da estrutura interna destes controladores e o seu desempenho em termos da velocidade de atuação sobre o processo. / [en] A heuristic Controller uses a set of linguistic rules, which are derived from expertise or human operators´ skills, in order to achieve control of processes that have inaccurate or complex models. An adaptative Heuristic Controller adjusts the set of rules in an automatic and continuous way, aiming to achieve prescribed objectives indicated by a performance measure. The adaptative procedures modify a matrix, the elements of which are either incremental corrections or numeric rules associated with fuzzy variables. In both cases a Performance Index Table and a learning method are employed to correct that matrix. The Performance Table is a matrix calculated from a set of linguistic rules. The controllers are implemented with different Performance Tables, considering various sets of linguistic values and quantization levels. The dynamic behaviour of overdamped and underdamped processes is investigated. The performance of simulated systems is analyzed with respect to relevant parameters that affect their behaviour.

[pt] Nesta dissertação, um transportador pessoal robótico auto-equilibrante (TPRE) foi desenvolvido, consistindo de uma plataforma com duas rodas que funciona a partir do equilíbrio do indivíduo que o utiliza, assemelhando-se ao funcionamento do clássico pêndulo invertido. Entre as características que o TPRE tem, podem-se destacar a rapidez na movimentação, o uso de um espaço reduzido, alta capacidade de carga, e capacidade de fazer curvas de raio nulo. Ao contrário de veículos motorizados tradicionais, o TPRE utiliza alimentação elétrica, portanto não gera emissões poluentes e, além disso, não contribui com poluição sonora. Para a locomoção, são utilizados dois motores de corrente contínua de potências entre 0,7HP e 1,6HP. Para medir o ângulo de inclinação e a velocidade da variação do ângulo de inclinação, é utilizado um acelerômetro de três eixos e um girômetro de um eixo. Para indicar a direção do TPRE, foi utilizado um potenciômetro deslizante. A modelagem dinâmica do sistema foi feita usando o método de Kane, utilizada posteriormente em simulações na plataforma Matlab. O controlador lê os sinais provenientes do acelerômetro, do girômetro e do potenciômetro deslizante, e envia o sinal de controle, em forma de PWM, a placas controladoras de velocidade dos motores, usando a linguagem eLua. Os algoritmos de controle desenvolvidos neste trabalho foram PID, Fuzzy e Robusto, tendo como variáveis de controle o erro e a velocidade da variação do erro do ângulo de inclinação. Experimentos demonstram que os controles Fuzzy e Robusto reduzem significativamente as oscilações do sistema em terrenos planos em relação ao PID. Verifica-se também uma maior estabilidade para terrenos irregulares ou inclinados. / [en] A Self Balancing Personal Transporter (SBPT) is a robotic platform with two wheels that functions from the balance of the individual who uses it, resembling the operation of classic inverted pendulum. In this thesis, a SBPT is designed, built and controlled. Among the features from the developed SBPT, it can be mentioned: relatively high speeds, agility, compact aluminum structure, zero turn radius, and high load capacity, when compared to other SBPT in the market. Unlike traditional motor vehicles, the SBPT uses electric power, so there is no polluent emissions to the environment and no noise pollution. It is powered by two motors with output powers between 0.7HP and 1.6HP. To measure the tilt angle and its rate of change, a three-axis accelerometer and a gyroscope are used. The turning commands to the SBPT are sent through a potentiometer attached to the handle bars. The method of Kane is used to obtain the system dynamic equations, which are then used in Matlab simulations. The controller, programmed in eLua, reads the signals from the accelerometer, gyroscope and potentiometer slider, process them, and then sends PWM output signals to the speed controller of the drive motors. This thesis studies three control implementations: PID, Fuzzy and Robust Control. The control variables are the error and error variation of the tilt angle. It is found that the Fuzzy and Robust controls are more efficient than the PID to stabilize the system on inclined planes and on rough terrain.

[pt] Nas últimas décadas o avanço tecnológico tem atingido altos níveis de desenvolvimento, sendo as técnicas de inteligência computacional um dos principais campos em expansão devido à sua aplicabilidade nas diferentes áreas industriais. Uma das principais técnicas com aplicabilidade no setor da robótica é a Lógica Fuzzy, que permite aumentar as características de autonomia dos robôs. Atualmente a indústria brasileira vem desenvolvendo novos métodos robotizados para as tarefas de monitoramento e inspeção de gasodutos. No caso particular do gasoduto Coari-Manaus, foi desenvolvido o Robô Ambiental Híbrido Médio (RAHM), o qual possui um Sistema Primário de Navegação (SPN), mas não um Sistema Auxiliar de Navegação (SAN) para uso em caso de falha. Este trabalho tem como principal objetivo desenvolver um Sistema de Navegação Auxiliar controlado através da Lógica Fuzzy, de forma a auxiliar a navegação autônoma do robô em case de falha do SPN. O trabalho envolveu o projeto da eletrônica e de um sistema de inferência fuzzy para oferecer um controle adequado na navegação do robô em casos de emergência. O SAN é avaliado através de um estudo de caso comparativo, confirmando os benefícios que a Lógica Fuzzy oferece para o Sistema Auxiliar de Navegação. / [en] Technological progress has reached high levels of development in the last decades and computational intelligence techniques have been one of the main expanding fields due to their applicability in different industrial areas. One of those techniques that can be used in the field of robotics is Fuzzy Logic, which contributes to an increase in the autonomy of robots. Brazilian industry has been developing new robotics methods for monitoring and inspection tasks of pipelines. In the particular case of Coari-Manaus pipeline the Environmental Hybrid Medium Robot (RAHM) has been developed. This robot has a primary navigation system (PNS), but lacks an Auxiliary Navigation System (ANS) to be used in the case of failure. This dissertation has as its main objective developing an Auxiliary Navigation System controlled through Fuzzy Logic to help autonomous navigation in the case of the PNS failure. The work has involoved the electronic project and the design of a fuzzy inference system for an adequate control of the robot navigation of Robot in an emergency. The ANS is evaluated through a comparative case study and results confirm the benefits from using Fuzzy Logic in the design of the Auxiliary Navigation System.

[pt] A determinação de uma trajetória ótima não é uma tarefa simples, uma vez que ela é diretamente dependente dos limites de aceleração suportada por cada veículo. Essa pesquisa aborda um método de otimização baseado em algoritmos genéticos que identifica a trajetória que um carro deve percorrer para completar uma pista pré-definida no menor tempo. Considerando um modelo veicular de Partícula Orientada, o método otimiza os perfis de aceleração que levam o veículo a percorrer a trajetória de menor tempo. Adicionalmente, projeta-se um controlador fuzzy para emular o comportamento de um ser humano na direção do veículo ao longo da trajetória ótima. Para alimentar o controlador, foram testados dois métodos de geração de erro: o Erro Presente da Trajetória e o Erro Futuro da Trajetória (FBTE), que é a medida de posição do carro quanto a sua tendência de movimento. Resultados obtidos com controladores clássicos, como o PDD, são confrontados com os fornecidos pelo controlador fuzzy alimentado pelo procedimento de geração de Erro Futuro de Trajetória (FBTE). / [en] The definition of the minimum time trajectory in a track is not obvious, since it is directly dependent on the acceleration limits that the vehicle can withstand. This paper presents an optimization method based on Genetic Algorithms that identifies the path that a car must follow in order to complete a given circuit in minimum time. By considering an Oriented Particle model, the method optimizes the acceleration profiles that drive the vehicle along the trajectory in minimum time. In addition, a fuzzy controller is designed to emulate the behavior of a human driver controlling a high speed car along the optimized trajectory. Two different error generation procedures were tested as controller inputs: the Present Trajectory Error and the Future-based Trajectory Error (FBTE), which gives information on the car’s tendency of movement. Results obtained with other controllers in the same application, such as the PDD, are compared to those provided by the fuzzy controller fed by the FBTE procedure.

[pt] Um dos maiores desafios da produção de petróleo offshore é garantir um escoamento regular do reservatório até a unidade de processamento da produção. Entre os fenômenos que podem dificultar esta tarefa está o estabelecimento de um escoamento em golfadas no riser de produção, caracterizado por oscilações periódicas e de grande amplitude nas vazões do sistema, que diminuem a eficiência da planta de separação, sujeitam equipamentos a esforços cíclicos e causam graves descontroles de processo. Por esta razão, foram desenvolvidas nas últimas décadas diversas soluções que visam a evitar a formação das golfadas, ou ao menos, atenuar suas consequências. Entre as soluções mais promissoras estão os controladores que evitam a formação das golfadas através da manipulação ativa da válvula choke e os controladores que amortecem as golfadas nos vasos separadores da planta de processo. Neste trabalho, estas estratégias de controle são revisitadas sob a óptica do controle inteligente, possibilitando a obtenção de resultados fora do alcance dos controladores lineares. Além de um modelo computacional que descreve um sistema de produção do poço ao vaso separador, também foram desenvolvidos neste trabalho dois controladores inteligentes. O primeiro deles é um controlador anti-golfada de arquitetura híbrida Fuzzy-PID, que é capaz de suprimir as golfadas mesmo em sistemas desprovidos de medições submarinas e com válvula choke lenta. O segundo é um controlador amortecedor de golfadas fuzzy, otimizado por um algoritmo genético, com alta capacidade de atenuação das golfadas e capaz de manter o nível dentro de uma faixa considerada segura. Ambos os controladores são testados em diversos cenários e têm seus resultados comparados aos obtidos por controladores lineares. / [en] One of the major challenges of offshore oil production is to ensure a regular flow from the reservoir to the production processing unit. Among the phenomena that may hamper this task is the establishment of slug flow in the production riser, characterized by periodic oscillations of large amplitude in the system flow rates, which reduce the efficiency of the separation plant, subject equipment to cyclical fatigue and cause serious process instabilities. For this reason, several solutions that aim at avoiding the formation of slugs or, at least, mitigating their consequences have been developed in the last decades. Among the most promising solutions are controllers that prevent the formation of slugs by actively manipulating the choke valve and controllers that dampen the slugs in the vessels of the separation plant. In this work, these control strategies are revisited from perspective of intelligent control, allowing the obtainment of results beyond the reach of linear controllers. In addition to a computational model that comprises a production system from the well to the separation vessel, two intelligent controllers were developed in this work. One of them is a hybrid Fuzzy-PID anti-slug controller that is capable of suppressing slugs even in systems without submarine measurements available and with slow choke valve. The other one is a fuzzy slug damping controller, optimized by a genetic algorithm, with high slug attenuation capacity and able to maintain the level within a specified range. Both controllers are tested in several scenarios and have their results compared to those obtained by linear controllers.

[pt] O presente trabalho apresenta um conceito para um sistema de evasão de colisões, simulado usando modelos 3D de três veículos diferentes implementados em MATLAB. Dois destes veículos foram parametrizados com dados genéricos, caracterizando automóveis de médio e grande porte. Em seguida, utilizados para realização de simulações iniciais e demonstração de conceitos. O terceiro conjunto de dados foi construído com informações do Apollo N, um veículo super esportivo. Estes diferentes conjuntos de dados foram utilizados para avaliar a capacidade do controlador de trabalhar com veículos de diferentes portes e dinâmicas de direção. A abordagem para acionar o sistema baseia-se no cálculo do tempo para a colisão (TTC; timeto- collision). O conceito foi adotado para detectar situações onde o motorista não é capaz de evitar um acidente. Depois de ser acionado, o sistema deve decidir qual manobra é a mais apropriada, dadas as condições de aderência da pista e o risco associado. O primeiro objetivo deste trabalho é desenvolver um sistema autônomo de frenagem que deve ser capaz de avaliar o risco de uma possível colisão e decidir se o condutor é capaz de evitá-la. Uma vez que o motorista não tenha tempo suficiente para reagir, o sistema deve acionar os freios automaticamente a fim de evitar um possível acidente. Além disso, o veículo possui um sistema anti-travamento (ABS), desenvolvido usando controle Fuzzy. O desempenho do controlador ABS foi avaliado em simulações usando os conjuntos de dados e testado em um veículo em escala. Em casos mais críticos, quando há baixa aderência, o veículo não é capaz de frear em uma distância razoável. Levando-se em consideração tal situação, um controle autônomo de esterçamento também foi desenvolvido, visando a possibilidade de uma manobra alternativa de evasão. Este segundo sistema foi avaliado em simulações utilizando veículos com características subesterçantes e sobreesterçantes. Os resultados mostraram que o controle de esterçamento foi capaz de realizar manobras evasivas produzindo valores razoáveis de acelerações laterais, em veículos com diferentes dinâmicas de direção. / [en] This work presents a concept for a collision avoidance system simulated using 3D-models of three different vehicles implemented in MATLAB. Two of the vehicle data sets were built with generic information, used to characterize mid-size and full-size vehicles. These standard vehicles were used in initial simulations and for demonstration of some concepts. The third data set was built with information from the Apollo N, a super sportive car. These different data sets were used to evaluate the controller s capacity to work with a range of vehicles, with different sizes and driving characteristics. The approach for triggering the system is based on the time-to-colision (TTC) estimation. This concept was adopted to recognize when the driver is not able to avoid an accident. After being triggered, the system must decide which maneuver is the most appropriate for the given friction and risk conditions. The first goal of this work is to develop an autonomous braking system which evaluates the risk of a possible collision and decides if the driver is able to avoid it. Once the driver has not enough time to react, the system must trigger the brakes automatically in order to avoid the accident. The vehicle is equipped with an embedded Anti-lock Brake System (ABS) developed using Fuzzy control. The ABS controller s performance was evaluated in simulations using the data sets and tested in a scaled vehicle. In more critical cases, when there is low friction, the vehicle is not able to brake in a reasonable distance. Considering this situation, an autonomous steering control was implemented in order to make an alternative avoidance maneuver. This second system was evaluated in simulations using vehicles with understeering and oversteering characteristics. The results pointed out that the autonomous steering control was able to perform avoidance maneuvers in a reasonable range of lateral accelerations, in vehicles with different driving tendencies. / [de] Die vorliegende Arbeit prasentiert ein Konzept fur ein Kollisionsvermeidungssystem. Dieses wird anhand von drei verschiedenen 3DFahrzeugmodellen mit Hilfe von MATLAB simuliert. Zwei der FahrzeugDatensatze basieren auf generischen Informationen, die jeweils ein Automobil der Mittelklasse und der Oberklasse reprasentieren. Diese Standardfahrzeuge wurden fur anfangliche Simulationen und zur Demonstration einiger Konzepte verwendet. Das dritte Fahrzeugmodell wurde mit Hilfe der Daten des Sportwagens Apollo N aufgebaut. Durch die Verwendung der verschiedenen Datensatze soll die Funktionsfahigkeit der Regelung auch bei verschiedenen Fahrzeugtypen mit unterschiedlichen Dimensionen und Fahreigenschaften uberpruft werden.Die Grundlage zum Auslosen des Systems ist die Abschatzung der Zeit bis zur Kollision (TTC; time-to-collision). Dieses Konzept wurde aufgegriffen, um zu entscheiden, wann der Fahrer nicht mehr in der Lage ist einen Unfall zu vermeiden. Nachdem das System ausgelost wird muss dieses anhand der Traktionsverhaltnisse und Gefahrensituation entscheiden, welches Manover am besten geeignet ist. Das erste Teilziel ist die Entwicklung eines autonomen Bremssystems, welches eine bevorstehende Kollision erkennen muss und entscheidet ob der Fahrer die Kollision eigenstandig vermeiden kann. Sobald der Fahrer nicht mehr genug Zeit hat selbst zu reagieren, muss das System die Bremsen automatisch betatigen um den Unfall zu vermeiden. Hierzu ist das Fahrzeug mit einem Antiblockiersystem (ABS) ausgestattet. Dieses wurde mit Hilfe eines Fuzzy-Kontrollers realisiert. Die Funktionstuchtigkeit der ABS-Regelung wurde mit Simulationen und anhand eines realen, skalierten Fahrzeugmodells getestet. In kritischen Situationen, kann es aufgrund der Traktionsverhaltnisse vorkommen, dass das Fahrzeug nicht mehr in der Lage ist innerhalb einer ausreichenden Strecke zum Stehen zu kommen. Um fur solche Situationen ein alternatives Ausweichmanöver anwenden zu konnen, wurde ein automatischer Lenkeingriff implementiert. Dieses System wurde anhand von Simulationen an Fahrzeugmodellen mit Ubersteuernden und Untersteuernden Eigenschaften uberprüft. Die Ergebnisse zeigten, dass die automatische Lenkeingriff-Regelung in der Lage war auch bei Fahrzeugen mit unterschiedlichen Fahreigenschaften Ausweichmanöver unter Einhaltung angemessener Querbeschleunigungen durchzufuhren.