[pt] Este trabalho apresenta uma estratégia de distribuição de torque para a locomoção de robôs móveis em terrenos desafiadores. O principal objetivo é promover a conversão eficaz de torque em movimento. Utilizando uma abordagem adaptativa de otimização multiobjetivo, equações correlacionando torques nas rodas com trajetórias estáveis dentro do espaço de trabalho do robô são obtidas por meio de algoritmos genéticos baseados em modelo. O controle reativo de torque, com base em feedback de sensor de medição inercial e sensor de corrente, permite o controle automático da distribuição de torque com base na orientação do chassi. Esta metodologia acomoda diversas funções objetivo individuais, permitindo que o robô navegue em obstáculos como degraus e inclinações com comportamentos adaptáveis. A validação experimental utilizando diversas plataformas e configurações de robôs móveis demonstra a eficácia da abordagem em diversos terrenos, superando técnicas convencionais em termos de robustez e eficácia. Uma heurística é empregada para permitir o controle reativo em tempo real, correlacionando o estado do robô com a distribuição de torque. Esta metodologia permite a aplicação de robôs móveis com rodas em condições menos exploradas, facilitando a navegação em terrenos desafiadores, como subir rampas íngremes e transpor pequenos degraus. Ao integrar metodologias de otimização, a pesquisa contribui para o avanço da mobilidade de robôs móveis, oferecendo perspectivas promissoras para aplicações em diversas indústrias. / [en] This thesis proposes a torque distribution strategy for skid-steering drive mobile robot locomotion in challenging terrains. The main objective is to promote effective torque conversion into motion. Employing an adaptive multi-objective optimization approach, the methodology derives equations correlating wheel torques to stable trajectories within the robot s workspace through a model-based genetic algorithm. Reactive torque control, facilitated by inertial sensors and torque feedback, enables automatic torque distribution control based on chassis orientation. This approach accommodates various individual objective functions, enabling adaptable behaviors for navigating beyond various obstacles. Experimental validation across diverse mobile robot platforms and configurations underscores the approach s efficacy, surpassing conventional techniques in terms of robustness and effectiveness. Real-time control implementation using a heuristic, correlating the robot s state with torque distribution, further enhances the maneuverability of skid-steer configurations in less-explored conditions, facilitating navigation through challenging terrains such as climbing steep slopes and negotiating small steps. By integrating optimization methodologies, the research contributes to advancing wheeled robot mobility, offering promising prospects for applications across industries.

[pt] Os Robôs Móveis são cada vez mais inteligentes, para que eles tenham a capacidade de semover livremente no interior deumambiente, evitando obstáculos e sem assistência de um ser humano, precisam possuir um conhecimento prévio do ambiente e de sua localização. Nessa situação, o robô precisa construir um mapa local de seu ambiente durante a execução de sua missão e, simultaneamente, determinar sua localização. Este problema é conhecido como Mapeamento e Localização Simultâneas (SLAM). As soluções típicas para o problema de SLAM utilizam principalmente dois tipos de sensores: (i) odômetros, que fornecem informações de movimento do robô móvel e (ii) sensores de distância, que proporcionam informação da percepção do ambiente. Neste trabalho, apresenta-se uma solução probabilistica para o problema SLAM usando o algoritmo DP-SLAM puramente baseado em medidas de um LRF (Laser Range Finder), com foco em ambientes internos estruturados. Considera-se que o robô móvel está equipado com um único sensor 2DLRF, sem nenhuma informação de odometria, a qual é substituída pela informação obtida da máxima sobreposição de duas leituras consecutivas do sensor LRF, mediante algoritmos de Correspondência de Varreduras (Scan Matching). O algoritmo de Correspondência de Varreduras usado realiza uma Transformada de Distribuições Normais (NDT) para aproximar uma função de sobreposição. Para melhorar o desempenho deste algoritmo e lidar com o LRF de baixo custo, uma reamostragem dos pontos das leituras fornecidas pelo LRF é utilizada, a qual preserva uma maior densidade de pontos da varredura nos locais onde haja características importantes do ambiente. A sobreposição entre duas leituras é otimizada fazendo o uso do algoritmo de Evolução Diferencial (ED). Durante o desenvolvimento deste trabalho, o robô móvel iRobot Create, equipado com o sensor LRF Hokuyo URG-04lx, foi utilizado para coletar dados reais de ambientes internos, e diversos mapas 2D gerados são apresentados como resultados. / [en] The robot to have the ability to move within an environment without the assistance of a human being, it is required to have a knowledge of the environment and its location within it at the same time. In many robotic applications, it is not possible to have an a priori map of the environment. In that situation, the robot needs to build a local map of its environment while executing its mission and, simultaneously, determine its location. A typical solution for the Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) problem primarily uses two types of sensors: i) an odometer that provides information of the robot’s movement and ii) a range measurement that provides perception of the environment. In this work, a solution for the SLAM problem is presented using a DP-SLAM algorithm purely based on laser readings, focused on structured indoor environments. It considers that the mobile robot only uses a single 2D Laser Range Finder (LRF), and the odometry sensor is replaced by the information obtained from the overlapping of two consecutive laser scans. The Normal Distributions Transform (NDT) algorithm of the scan matching is used to approximate a function of the map overlapping. To improve the performance of this algorithm and deal with low-quality range data from a compact LRF, a scan point resampling is used to preserve a higher point density of high information features from the scan. An evolution differential algorithm is presented to optimize the overlapping process of two scans. During the development of this work, the mobile robot iRobot Create, assembled with one LRF Hokuyo URG-04LX, is used to collect real data in several indoor environments, generating 2D maps presented as results.

[pt] Esta dissertação introduz um estudo sobre os algoritmos de inteligência computacional para o controle autônomo dos robôs móveis, Nesta pesquisa, são desenvolvidos e implementados sistemas inteligentes de controle de um robô móvel construído no Laboratório de Robótica da PUC-Rio, baseado numa modificação do robô ER1. Os experimentos realizados consistem em duas etapas: a primeira etapa de simulação usando o software Player-Stage de simulação do robô em 2-D onde foram desenvolvidos os algoritmos de navegação usando as técnicas de inteligência computacional; e a segunda etapa a implementação dos algoritmos no robô real. As técnicas implementadas para a navegação do robô móvel estão baseadas em algoritmos de inteligência computacional como são redes neurais, lógica difusa e support vector machine (SVM) e para dar suporte visual ao robô móvel foi implementado uma técnica de visão computacional chamado Scale Invariant Future Transform (SIFT), estes algoritmos em conjunto fazem um sistema embebido para dotar de controle autônomo ao robô móvel. As simulações destes algoritmos conseguiram o objetivo, mas na implementação surgiram diferenças muito claras respeito à simulação pelo tempo que demora em processar o microprocessador. / [en] This theses introduces a study on the computational intelligence algorithms for autonomous control of mobile robots, In this research, intelligent systems are developed and implemented for a robot in the Robotics Laboratory of PUC-Rio, based on a modiÞcation of the robot ER1. The verification consist of two stages: the first stage includes simulation using Player-Stage software for simulation of the robot in 2-D with the developed of artiÞcial intelligence; an the second stage, including the implementation of the algorithms in the real robot. The techniques implemented for the navigation of the mobile robot are based on algorithms of computational intelligence as neural networks, fuzzy logic and support vector machine (SVM); and to give visual support to the mobile robot was implemented the visual algorithm called Scale Invariant Future Transform (SIFT), these algorithms in set makes an absorbed system to endow with independent control the mobile robot. The simulations of these algorithms had obtained the objective but in the implementation clear differences had appeared respect to the simulation, it just for the time that delays in processing the microprocessor.

[pt] Robôs móveis autônomos são um grande foco de pesquisa devido à sua aplicabilidade e interdisciplinaridade. Robôs móveis com roda de direção diferencial, além de possuírem alta não-linearidade, detêm uma característica inerente à sua geometria: suas rodas só podem girar em torno de eixos fixos, sem esterçamento. Com isso, o deslizamento longitudinal e lateral é inevitável, principalmente quando o sistema está em movimento sob efeitos dinâmicos significativos. Controle Preditivo baseado em Modelo Não-Linear, Nonlinear Model Predictive Control (NMPC), é amplamente utilizado nesses casos, já que consegue lidar com sistemas com múltiplas restrições. O presente trabalho apresenta modelos matemáticos de um robô móvel com roda do tipo skidsteer, procedente da direção diferencial, incluindo o deslizamento longitudinal, aos quais o NMPC é empregado para seguimento de trajetória, obtendo trajetórias similares à de referência. Verificando que o custo de processamento de tais controladores pode ser muito alto para uso em tempo real, um controle hierárquico é desenvolvido otimizando as forças longitudinais entre as rodas e o solo para encontrar deslizamentos de referência para uma determinada trajetória a ser seguida. Como em um ambiente real nem todos os estados podem ser medidos, o controle necessita também estimar os estados não medidos. A Estimação de Estados por Horizonte Móvel, (Moving Horizon State Estimation (MHSE)), derivada dos fundamentos do NMPC, foi utilizada para realizar a estimativa, já que possui recursos para manter o sistema sob as restrições. Com o MHSE, o deslizamento do sistema pode ser calculado a partir dos estados estimados para as trajetórias obtidas com o Controle Preditivo baseado em Modelo, (Model Predictive Control (MPC)). Por fim, uma rede neural foi treinada com os estados preditos e estimados com o MHSE para que pudesse substituí-lo para que todo o controle fosse utilizado em tempo real. Com isso, o tempo computacional foi reduzido devido a substituição do MHSE. / [en] Autonomous mobile robots are a major focus of research due to their applicability and interdisciplinarity. Depending on the type of locomotion, the system’s controller needs to handle not only trajectory tracking but also the way the system interacts with the ground. Mobile robots with differential drive wheels, in addition to having high nonlinearity, possess an inherent characteristic due to their geometry: their wheels can only rotate around fixed axes, without steering. As a result, longitudinal and lateral slip is inevitable, especially when the system is in motion under significant dynamic effects. Nonlinear Model Predictive Control (NMPC) is widely used in these cases, as it can handle systems with multiple constraints. This work presents mathematical models of a skid-steer mobile robot, derived from differential drive, including longitudinal slip, to which NMPC is applied for trajectory tracking, achieving trajectories similar to the reference. Given that the processing cost of such controllers can be very high for real-time use, a hierarchical control is developed, optimizing the longitudinal forces between the wheels and the ground to find reference slips for a given trajectory to be followed. Since in a real environment not all states can be measured, the control also needs to estimate the unmeasured states. Moving Horizon State Estimation (MHSE), derived from the fundamentals of NMPC, was used to perform the estimation, as it has the resources to keep the system within the constraints. With MHSE, the system’s slip can be calculated from the estimated states for the trajectories obtained with Model Predictive Control (MPC). Finally, a neural network was trained with the predicted and estimated states using MHSE to replace it so that the entire control could be used in real-time. As a result, computational time was reduced due to the replacement of MHSE.

[pt] Com o aumento da expectativa, de vida o envelhecimento da população vem se tornando uma realidade cada vez mais presente no Brasil e no mundo. Esse novo panorama demográfico já é vivenciado por países ricos, que vêm cada vez mais investindo para se enquadrar nessa nova realidade, seja por meio da adaptação de suas cidades ou pelo desenvolvimento de novas tecnologias para melhora da qualidade de vida. Na área da robótica, diversas pesquisas vêm sendo desenvolvidas com o intuito de reabilitação e melhora da qualidade de vida da população idosa. Nesses trabalhos são desenvolvidos, por exemplo, dispositivos que buscam auxiliar o idoso na realização de suas atividades diárias, provendo, principalmente, suporte e prevenção de quedas. Essa dissertação de mestrado apresenta o desenvolvimento do protótipo de um dispositivo para assistência a locomoção de pessoas idosas que possuam alguma deficiência visual, motora e/ou cognitiva. O dispositivo tem como objetivo guiar o usuário em ambientes urbanos de maneira autônoma. O protótipo deve ser capaz de desviar de qualquer obstáculo que possa levar o idoso à queda, além de ter uma estrutura que ofereça apoio para o seu deslocamento. O dispositivo proposto possui uma estrutura semelhante a um andador, cuja base é um robô móvel diferencial. Para que possa obter informações do ambiente, o dispositivo está equipado com sensores de distância, uma central inercial e encoders nas rodas. Todo o processamento ocorre em uma CPU de baixo custo, Raspberry Pi 1 versão 2, embarcada no próprio dispositivo e o controle de navegação ocorre por meio de um algoritmo baseado em lógica Fuzzy. Os acessos ao hardware e software de controle do dispositivo são gerenciados pelo framework de robótica Player (Gerkey e contribuidores, 2010). Para que o dispositivo receba a rota de navegação ele está conectado a um celular, com sistema operacional Android, via protocolo TCP/IP. Esse celular está executando uma API (Application Programming Interface) do Google Maps que fornece direção e distância ao objetivo a cada passo da interação, além da localização global do dispositivo, por meio do sensor GPS do celular. O objetivo deve ser inicialmente estabelecido pelo usuário por meio da API desenvolvida, para que a navegação autônoma ocorra. Além da navegação autônoma, o dispositivo permite que usuário envie comandos diretamente para os motores por meio de sensores de força instalados próximos aos pontos de apoio do usuário. / [en] With the increase in life expectation, the ageing population has become more present in Brazil and the world. This new demographic scenery has been already framed by rich countries, which are increasingly investing to fit this new reality, either through the adaptation of their cities or the development of new technologies to improve the quality of life. In the area of robotics, several researches have been developed with the aim of rehabilitation and improvement of the quality of life of the elderly population. These researches are developing, for example, devices to assist the elderly in carrying out their daily activities, providing support and prevention of falls. This work presents the development of the prototype of a device to assist elderly person with any visual, cognitive and/or motor impairment to locomotion by itself. The device aims to guide the user autonomously in urban environments. The prototype should be able to avoid any obstacle that can cause the elderly to fall, besides having a structure that offers support for his balance. The proposed device has a structure similar to a walker whose base is a differential mobile robot. For the device be able to get information from the environment, it is embedded with range sensors, a measurement central unit and encoders at the wheels. All processing occurs in a low-cost CPU, Raspberry Pi 1 B version 2, which is embedded in the mobile device, and the navigation control algorithm is based on fuzzy logic. The robotic framework Player (Gerkey and contributors, 2010) provides the access to the hardware and software of the device. For the device to receive the navigation route, it is connected to an Android operating system phone, by TCP/IP protocol. This phone runs an API (Application Programming Interface) from Google Maps that provides the direction and the distance to the goal in every step of its interaction, besides the global location of the robot, provided by the GPS sensor of the phone. The user should firstly set the goal with the API developed, so that the autonomous navigation will occur. In addition to the autonomous navigation, the device allows the user to send commands directly to the motors by means of the force sensors installed at the robot cane.