Submitted by Geandra Rodrigues (geandrar@gmail.com) on 2018-01-08T11:00:22Z No. of bitstreams: 1 marinaborgesarantesdesouza.pdf: 4073445 bytes, checksum: 18982e159219bb019d11c3f3604e9f38 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2018-01-22T15:25:04Z (GMT) No. of bitstreams: 1 marinaborgesarantesdesouza.pdf: 4073445 bytes, checksum: 18982e159219bb019d11c3f3604e9f38 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-01-22T15:25:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 marinaborgesarantesdesouza.pdf: 4073445 bytes, checksum: 18982e159219bb019d11c3f3604e9f38 (MD5) Previous issue date: 2017-08-28 / CNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Levando em conta a crescente utilização de sistemas robóticos em várias situações da atualidade, métodos que coordenam as atividades dos robôs são essenciais para se obter movimentos sincronizados e livres de possibilidades de colisão. Uma forma de coordená-los é através de métodos de otimização. O presente trabalho enfoca uma abordagem baseada em Programação Não Linear para encontrar perfis de velocidade ótimos para robôs com caminhos previamente especificados. A metodologia é aplicada em modelos de robôs móveis e manipuladores robóticos. Apesar das diferenças construtivas, de forma geral e para fins de coordenação, é permitido compartilhar, para os dois casos, a mesma formulação de otimização, fundamentada na maximização do quadrado da diferença de tempo em que os robôs atingem um mesmo ponto de colisão. Não obstante o grande número de trabalhos encontrados na literatura que envolvem o assunto, abordagens relacionadas a uma modelagem não linear do problema são escassas. A vantagem do método encontra-se na facilidade de representar não linearidades do sistema, como limitações de velocidade, aceleração e torque dos robôs. Além disso, a complexidade de formulação e resolução é reduzida em comparação com outros métodos que envolvem o tratamento de variáveis inteiras. O método também engloba situações em que os robôs podem se colidir na forma de segmentos. Para tanto, determina-se uma abordagem baseada na inclusão de pontos fictícios para representar tais trechos. Os testes foram realizados em diferentes sistemas de robôs móveis e manipuladores e os resultados comprovaram a eficiência da metodologia proposta, encontrando perfis de velocidade ótimos que determinam trajetórias sem acidentes. Comparações com Programação Linear Inteira Mista, amplamente utilizada para esse fim, comprovaram a superioridade da técnica apresentada, com relação à complexidade e modelagem de não linearidades, aproximando o modelo a sistemas reais. / The use of robotic systems in various industrial and logistics situations is increasing. Methods that coordinate the activities of the robots are essential to obtain synchronized and free of collision possibilities movements. One manner to coordinate them is through optimization methods. This work focuses on an approach based on Nonlinear Programming to determine optimal velocity profiles of robots with previously specified paths. The methodology is applied to mobile robots and manipulators models. Despite the constructive differences, in general, the same optimization formulation can be shared for both cases. The arrangement is based on the maximization of the square of the time difference in which the robots reach the same point of collision. Notwithstanding a large number of papers found in the literature involving the subject, approaches related to a nonlinear modeling of the problem are scarce. The advantage of the method lies in the easiness of representing nonlinearities of the system, such as speed, acceleration and torque limitations of robots. In addition, the formulation and resolution complexity is reduced compared to other methods encompassing the processing of integer variables. The method also encompasses situations where robots may collide in the form of segments. In this sense, an approach based on the inclusion of fictitious points to represent such stretches is determined. The tests were realized in different mobile robot and manipulators systems. The results proved the efficiency of the proposed methodology, finding optimal speed profiles that determine trajectories without accidents. Comparisons with Mixed Integer Linear Programming, widely used for this purpose, proved the superiority of the proposed technique with respect to the complexity and modeling of nonlinearities, bringing the model closer to real systems.