[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.

[pt] A abstração matemática de um processo físico é essencial em problemas de engenharia, pois muitas vezes pode ser impraticável ou impossível realizar experimentos no sistema real. Além disso, modelos matemáticos são mais flexíveis que protótipos físicos, permitindo um rápido refinamento dos projetos do sistema para otimizar várias medidas de desempenho. As aplicações dos modelos podem ser divididas em quatro partes, a saber: projeto, estimativa, controle e monitoramento. Algumas aplicações específicas são i) simulações, ii) soft sensors, iii) avaliação de desempenho, iv) controle estatístico de qualidade e v) detecção e diagnóstico de falhas. Este trabalho visa então: i) desenvolver diferentes classes de modelos capazes de simular com precisão a variável de saída de um sistema, ii) avaliar a eficiência dos algoritmos de otimização utilizados na tarefa de estimação de parâmetros, iii) avaliar qual modelo de atrito é o mais adequado para descrever esse fenômeno em um sistema de posicionamento. Os resultados mostraram que o atrito no sistema de posicionamento apresenta comportamento não linear e assimétrico, já que alguns termos dos modelos de atrito relacionados às velocidades positiva e negativa são significativamente diferentes um do outro. O resultado final do processo de otimização que usou um algoritmo de busca local foi altamente dependente das condições iniciais e do número de parâmetros estimados, o que elevou o erro de simulação. Entretanto, melhores estimativas da variável de saída foram alcançadas quando essa abordagem foi combinada com outros modelos de diferentes classes. Através dessa última abordagem o erro relativo foi reduzido em mais de 20 porcento. As simulações realizadas com os parâmetros estimados pelos algoritmos evolucionários foram mais acuradas, eles foram capazes de reduzir o erro relativo em quase 30 porcento quando comparados com o algoritmo de busca local. Considerando o segundo estudo de caso, o otimizador baseado em árvores de decisão se mostrou igualmente eficaz se comparado aos algoritmos evolucionários. O erro relativo das simulações usando os parâmetros estimados por esses algoritmos foi inferior a 8 porcento. Além disso, a forma do atrito reconstruído na segunda junta do manipulador robótico através dos parâmetros estimados pelos algoritmos está de acordo com o esperado. / [en] The mathematical abstraction of a physical process is essential in engineering problems, as it can often be impractical or impossible to perform experiments on the real system. Besides, mathematical models are more flexible than physical prototypes, allowing for quick refinement of system designs to optimize various performance measures. The applications of the models can be divided into four parts, namely: design, estimation, control and monitoring. Some specific applications are i) simulations, ii) soft sensors, iii) performance evaluation, iv) statistical quality control and, v) fault detection and diagnosis. This work aims to: i) develop different classes of models capable of accurately simulating the output variable of a system, ii) evaluate the efficiency of optimization algorithms used in the parameter estimation task, iii) assess which friction model is the most appropriate to describe this phenomenon in a positioning system. The results showed that the friction in the positioning system presents a nonlinear and asymmetric behavior since some terms of the friction models related to the positive and negative velocities are significantly different from each other. The final result of the optimization process that used a local search algorithm was highly dependent on the initial conditions and the number of estimated parameters, which increased the simulation error. However, better estimates of the output variable were achieved when this approach was combined with other models of different classes. Through this last approach, the relative error was reduced by more than 20 percent. The simulations performed with the parameters estimated by the evolutionary algorithms were more accurate, they were able to reduce the relative error by almost 30 percent when compared with the local search algorithm. Considering the second case study, the decision tree-based optimizer proved to be equally effective compared to evolutionary algorithms. The relative error of the simulations using the parameters estimated by these algorithms was less than 8 percent. Besides, the shape of the friction reconstructed in the second joint of the robotic manipulator through the parameters estimated by the algorithms is in accordance with the expected.