[pt] Um novo conceito de manipulador esta sendo estudado com o intuito de realizar tarefas inviáveis para manipuladores tradicionais. Este modelo de manipulador se baseia em manipuladores contínuos. Eles apresentam uma estrutura similar a uma coluna vertebral, são altamente modulares, leves, podem ser atuados remotamente e possuem alto índice de adaptabilidade com o ambiente. Este tipo de manipulador apresenta características interessantes para utilização em diversos tipos de tarefas, principalmente em inspeções em locais com muitos obstáculos e ambientes inóspitos para os seres humanos. Esta dissertação apresenta o desenvolvimento de um protótipo de manipulador contínuo atuado remotamente por tendões. Ele possui estrutura modular formado por vértebras ligadas serialmente. Inicialmente projetado através de ferramentas computacionais para em seguida ser construído fisicamente. São apresentados estudos cinemáticos e simulações com comparações entre a parte teórica e experimental. Por fim, é desenvolvida uma situação para simular a atuação do manipulador em uma tarefa real. / [en] A new concept of robotic manipulator is studied to perform tasks not viable for traditional manipulators. This new model is based on a continuum manipulator. It has a structure similar to a backbone, it is highly modular, lightweight, it can be remotely actuated, and it has a high level of adaptability to the environment. This type of manipulator has interesting features for uses in various types of tasks, especially in inspections in places with many obstacles and inhospitable to humans. This thesis presents the development of a remote tendon drive robotic continuum manipulator prototype. It has a modular structure composed of serially connected vertebrae. It is initially designed by computational tools, and then physically built. Kinematic studies and simulations are presented with comparisons between theoretical and experimental results. Finally, a situation is presented to simulate the performance of the manipulator in a real task.

[pt] Visão Computacional pode ser utilizada para calibrar e auto-localizar robôs. Existem diversas aplicações de auto-localização e controle aplicadas a manipuladores industriais e robôs móveis. Em particular, o controle visual pode ser útil em intervenções submarinas, nas quais um manipulador robótico é acoplado a um ROV (Veículo de Operação Remota) para execução de tarefas em grandes profundidades, como o manuseio de válvulas de equipamentos como manifolds. Este trabalho tem como objetivo desenvolver e implementar técnicas de controle visual para auto-localização e posicionamento de manipuladores robóticos. Assume-se que o manipulador possui uma câmera presa em sua extremidade (configuração eye-in-hand). Duas técnicas de controle visual são estudadas: look-and-move e servo-visual, que diferem entre si pela realimentação do controle. A primeira utiliza sensores de posição, a partir de uma única imagem capturada no início da movimentação. A segunda utiliza diversas imagens capturadas durante o processo. A principal contribuição deste trabalho está no uso da transformada SIFT, robusta a rotações, translações, mudança de escala e iluminação, para obter e correlacionar pontos-chave entre as imagens de referência e capturadas em tempo real. A metodologia é validada experimentalmente através de um manipulador robótico baseado na estrutura mecânica de uma mesa x-y-0. Um sistema eletrônico é utilizado como interface entre o robô e o software de controle, onde estão implementadas todas as técnicas propostas. Testes iniciais são realizados com imagens de objetos circulares, sem o uso de transformações como o SIFT. Em seguida, são feitos testes com a imagem de um painel real de um manifold, utilizando transformadas SIFT para determinar a localização do manipulador em relação ao painel e controlá-lo até uma pose desejada. Os resultados mostram que o desempenho do controle servo-visual depende muito do tempo de processamento de cada imagem, ao contrário do look-and-move. No entanto, o controle servo-visual apresenta erros finais de posicionamento muito menores. O método SIFT é apropriado para uso em ambos os controles, desde que a resolução das imagens seja alta o suficiente para evitar correlações falsas. / [en] Computer vision can be used to calibrate and self-localize robots. There are many applications in self-localization and control applied to industrial manipulators and mobile robots. In particular, visual control can be useful in submarine interventions, where a robotic manipulator is mounted on a Remote Operated Vehicle (ROV) to execute tasks at high depths, such as handling manifold valves. This work has the objective to develop and implement visual control techniques to self-localize and position robotic manipulators. It is assumed that a monocular camera is attached to the robot end-effector (eye-in-hand configuration). Two visual control techniques are studied: look-and-move and visual servo control. Their main difference is related to the adopted feedback sensors. The first technique uses position sensors with the aid of a single image captured at the beginning of the robot movement. The second technique relies on several images captured in real time during the robot movement. The main contribution of this work is the use of the SIFT transform, robust to rotation, translation, changes in scale and illumination, to obtain and correlate key-points between reference images and images captured in real time. The methodology is experimentally validated using a manipulator based on the mechanical structure of an x-y-0 coordinate table. An electronic system was developed to control the robot through a software in a computer, where were implemented all the techniques proposed. Preliminary tests are performed on simple circular-shaped objects, without the need for SIFT transforms. Next, tests are performed with a photo of an actual manifold panel typically used in submarine interventions, using SIFT transform to find the localization of the manipulator with respect to the panel. The results show that the performance of the visual servo control depends on the image processing time, unlike the look-and-move. However, the visual-servo control presents smaller positioning errors. The SIFT method is appropriate for both controls, since image resolution be high enough to avoid false matching.

[pt] Esse trabalho apresenta o desenvolvimento de uma interface cérebro-máquina (Brain Machine Interface - BMI) como um meio alternativo de comunicação para uso na robótica. O trabalho engloba o projeto e construção de um eletroencefalógrafo (EEG), assim como o desenvolvimento de todos os algoritmos computacionais e demais técnicas necessárias para o reconhecimento de atividades mentais. A interface cérebro-máquina desenvolvida é utilizada para comandar os movimentos de um manipulador robótico MA2000, associando quatro atividades mentais distintas a quatro movimentos do manipulador. A interface baseia-se na análise de sinais eletroencefalográficos, extraindo desses, características que podem ser classificadas como uma atividade mental específica. Primeiramente os sinais EEG são pré-processados, filtrando-se os ruídos indesejados, utilizando filtros espaciais para o aumento da resolução espacial do escalpe, e extraindo-se características relevantes à classificação das atividades mentais. Em seguida, diferentes modelos de classificadores são propostos, avaliados e comparados. Por último, duas implementações dos classificadores são propostas para aumentar o índice de comandos corretos para o manipulador. Em uma das implementações, obtiveram-se taxas de acerto de até 91% dos comandos, enquanto a taxa de comandos incorretos chegou ao mínimo de 1.25% após 400 tentativas de controle do manipulador. / [en] This work presents the development of a brain machine interface as an alternative communication channel to be used in Robotics. It encompasses the implementation of an electroencephalograph (EEG), as well as the development of all computational methods and necessary techniques to identify mental activities. The developed brain machine interface (BMI) is applied to activate the movements of a MA2000 robotic arm, associating four different mental activities to robotic arm commands. The interface is based on EEG signal analyses, which extract features that can be classified as specific mental activities. First, a signal preprocessing is performed from the EEG data, filtering noise, using a spatial filter to increase the scalp signal resolution, and extracting relevant features. Then, different classifier models are proposed, evaluated and compared. Finally, two implementations of the developed classifiers are proposed to improve the rate of successful commands to the robotic arm. In one of the implementations, a rate of successful commands up to 91% was obtained, with wrong commands as low as 1.25%, after 400 attempts to control the robotic arm.

[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.