A presente dissertação trata a navegação 2D do robô Trekker, um robô de acionamento diferencial, equipado com sensores de baixo custo e de baixa precisão, a saber um sonar e um sensor infra-vermelho, em um ambiente indoor povoado por marcos artificiais (cilindros). Neste trabalho, realiza-se localização global e investiga-se a realização de localização e mapeamento simultâneos com o mesmo robô. Para este fim, o algoritmo de localização Monte Carlo é aplicado para resolver o problema de localização global utilizando marcos artificiais, extraídos a partir da fusão de dados dos sensores por ocasião da observação do ambiente. Enquanto que localização e mapeamento simultâneos foram implementados através do algoritmo FastSLAM, que implementa o rastreamento da localização do robô ao mesmo tempo em que constrói um mapa de características do ambiente, também utilizando marcos artificiais da mesma maneira como aconteceu na solução de localização global. Por fim, os resultados mostram sucesso da abordagem empregada na localização global, alcançando o intento de atribuir maior inteligência ao robô Trekker e menor dependência de estruturação do ambiente em relação aos predecessores dele. .

No treinamento de Modelos Escondidos de Markov (MEMs) é necessário um sistema adequado de sensoriamento, pois são as leituras sensoriais que subentendem a sequência de estados do modelo. Muitas vezes sensores ruidosos, imprecisos ou pouco confiáveis, bem como a própria configuração das leituras sensoriais (tipo de sensor, quantidade de informações sensoriais utilizadas, incertezas do sistema de sensoriamento, etc.) pode gerar um número muito grande de diferentes possíveis símbolos de observação para cada estado do modelo, dificultando seu treinamento. Nesse trabalho é apresentada uma arquitetura de MEMs em cascata com a finalidade de treinar modelos que melhor representem as transições entre os estados do sistema real modelado. Na arquitetura em cascata, através da segmentação do conjunto de leituras sensoriais, a quantidade de símbolos de observação utilizados no treinamento pode ser reduzida facilitando o treinamento dos modelos. Experimentos usando ambas arquiteturas (monolítica e em cascata), aplicados à geração de mapas topológicos para robos móveis foram realizados utilizando leituras sensoriais reais e os resultados comprovaram que os mapas gerados pelo modelo em cascata são mais parecidos com do mapa real do ambiente porém, com maior custo computacional.

Esta tese propõe um novo método para casamento de mapas métricos gerados por diferentes robôs que atuam cooperativamente. Este processo de casamento de informações em robótica móvel possibilita a geração de mapas globais a partir dos mapas locais (possivelmente parciais e inconsistentes) gerados por robôs individuais. O método proposto é baseado em um modelo de redes neurais artificiais paraconsistentes que consideram como entradas informações pré-processadas de distâncias entre os pontos de interesses dos mapas. A rede neural analisa essas entradas para determinar quais são as combinações de crenças e contradições entre os pontos dos mapas distintos. O algoritmo implementado para a arquitetura neural proposta neste trabalho obteve resultados e desempenho computacional satisfatórios nos experimentos relatados, considerando as combinações das informações de distâncias métricas (Euclidiana e Manhattan) e ângulo entre retas que interligam dois pontos do mapa. Como efeito colateral, possibilita a determinação dos graus de certeza e contradição na análise dos casamentos dos pontos dos mapas, característica que pode ser útil para a tomada de decisão. Igualmente importante é o fato de que a arquitetura considerada permite a combinação de informações de mapas parciais distintos em tempo de execução durante a navegação.

Este trabalho apresenta a modelagem e identificação de um manipulador robótico com flexibilidade mecânica distribuída ao longo dos seus elos. O aparato experimental utilizado é um manipulador robótico com dois elos flexíveis que se move no plano horizontal. O manipulador é movido por dois motores elétricos DC sem escovas e monitorado por tacômetros, extensômetros e acelerômetros. Um modelo de dimensão finita é gerado usando o método dos modos assumidos. A mecânica Lagrangeana é utilizada para encontrar as equações de movimento. Atuadores e sensores também são modelados a fim de gerar o modelo dinâmico do sistema completo. A identificação não-paramétrica é feita usando dados experimentais, gerando funções de resposta em frequência experimentais. Os parâmetros do modelo teórico são ajustados através de uma identificação paramétrica, gerando funções de resposta em frequência teóricas. A identificação não paramétrica encontrada foi satisfatória, sem evidenciar ruídos ou saturações. As FRF teóricas geradas foram satisfatoriamente próximas das experimentais, evidenciando o sucesso da identificação paramétrica.

A automação da montagem de estruturas aeronáuticas é uma necessidade emergente. A utilização de robôs convencionais para esta aplicação é dificultada por conta da relativa baixa exatidão de seus deslocamentos. A fim de adequar um braço robótico às exigências aeronáuticas, propõe-se o auxílio de um sistema metrológico capaz de medir e corrigir seu posicionamento, com incerteza de medição na ordem de centésimos de milímetro. Uma comparação entre os instrumentos de medição no estado da arte é realizada e é escolhido um equipamento com tecnologia de fotogrametria para executar tal tarefa. O presente trabalho avalia o instrumento de medição K-Series, explanando suas características, funcionalidades e realizando experimentos para verificação metrológica do instrumento. Em seguida, o controle adaptativo robótico (ARC) do K-Series fecha uma malha de controle com o robô e o ganho de exatidão é medido para constatar a factibilidade da aplicação. Por fim, alguns pontos limitantes são avaliados e uma série de boas práticas para melhorar a confiabilidade do sistema é elencada.

Frotas de robôs autônomos capazes de navegar com pouca ou nenhuma necessidade de um operador humano são de grande interesse em aplicações de robótica móvel. Um ponto fundamental para criação de frotas de aeronaves robóticas consiste em como organizar dinamicamente sua formação espacial durante a navegação em ambientes na presença de obstáculos. Este trabalho tem como objetivo apresentar um método de formação de frotas de veículos autônomos não tripulados (VANTs) através da utilização de campos potenciais artificiais implementados em simulação. O agrupamento de VANTs através de modelos de campos potenciais artificiais permite um controle dinâmico do formato da frota e um comportamento reativo a presença de obstáculos no ambiente. É apresentada uma introdução sobre a teoria de campos potenciais, e suas diferentes formas artificiais para síntese de comportamento quando utilizado em agrupamentos de frotas e desvio de obstáculos. Frotas de VANTs são representadas por conjuntos de partículas e a trajetória do centro de formação é guiada ao longo de uma rota planejada. Para o planejamento de rota é utilizado o algoritmo A*, modificado com um custo adicional através de campos potenciais repulsivos, para melhor incorporar as características dos obstáculos presentes no ambiente. Um método existente de formação de frotas por campos potenciais é implementado e estendido para casos tridimensionais, e simulações são conduzidas para agrupamentos de diferentes tamanhos e formas, em ambientes 2D e 3D, utilizando-se bibliotecas de código aberto e simulador Morse. Para alterar a forma do agrupamento dinamicamente sugere-se, neste trabalho, a utilização de sensores virtuais, capazes de fornecer um parâmetro de controle de forma para o campo interno de formação.

Esta tese de doutorado aborda a solução do problema SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) em ambiente interno de média escala. Para implementar a solução proposta foi projetado e construído um robô móvel de baixo custo (cerca de US$ 2.100,00) com rodas e equipado com três diferentes tipos de sensores: visão (webcam sem fio com ponteira laser), sonar (1 unidade com alcance de 6 m) e infravermelho (2 unidades com alcances de 1,5 m e de 5 m). Inicialmente foi desenvolvido um algoritmo para realizar a fusão dos dados ruidosos provenientes desses sensores e gerar características que representam adequadamente o ambiente do robô. Experimentos foram realizados para avaliar o desempenho do algoritmo de fusão de dados sensoriais. Um algoritmo do tipo filtro de partículas FastSLAM foi implementado para solução do problema SLAM (localização do robô e construção de mapas 2D do ambiente) usando as características extraídas pelo algoritmo de fusão de dados. O desempenho desse algoritmo foi avaliado em ambientes de pequena escala onde as poses do robô foram escolhidas manualmente. Finalmente foi desenvolvido um algoritmo de exploração autônoma do ambiente para a escolha automática das poses do robô durante a execução do algoritmo FastSLAM. A integração dos algoritmos desenvolvidos para a solução do problema SLAM foi demonstrada em um ambiente interno de média escala (2,8 m x 55 m). Em uma primeira etapa o robô gerou o mapa do ambiente de forma autônoma. Na segunda etapa o robô usou o mapa gerado para navegar e se autolocalizar no ambiente com pequenos erros nas estimações das suas poses, usando apenas as medidas geradas pelos sensores montados no robô.

O sistema de controle é um componente essencial no ciclo de desenvolvimento de sistemas de automação industrial, sendo a verificação do programa uma etapa essencial. A detecção de erros ainda na fase de projeto é muito importante, pois o custo de correção na fase final de desenvolvimento ou após a implementação do sistema é significativamente mais elevado do que nas fases iniciais do projeto. As células de Manufatura atuais são constituídas de dispositivos mecatrônicos de toda ordem como robôs e sistemas de movimentação controlados por um sistema de controle, usualmente controladores lógicos programáveis (CLP). A maioria das empresas depende de mais de um fornecedor para desenvolvimento de seus projetos e a concepção de uma célula de produção. A falta de todos os componentes restringe os testes do sistema de controle para a etapa final do projeto. Os testes para verificação e a validação de uma célula é o comissionamento, é nessa fase onde é feito os últimos ajustes do programa de controle da sequência. Uma alternativa para a validação do sistema de controle é o comissionamento virtual, onde é possível desenvolver e testar o programa responsável pelo controle de linhas na fase do planejamento, e assim diminuir o tempo de execução do projeto. O comissionamento virtual exige a integração de diferentes tecnologias, a exemplo da programação de CLP (Controlador Lógico Programável), comunicação de dispositivos com o protocolo OPC (OLE for Process Control), a simulação de uma linha de produção, além do projeto de dispositivos e ferramentas que podem ser elaborados por meio de aplicativos CAD (Computer Aided Design). O comissionamento virtual pode avaliar o funcionamento completo de uma linha de montagem, tanto simulando processos em ambiente digital, quanto testando equipamentos e ferramentas reais, integrados num sistema que compartilha os sinais dos sensores e atuadores com a simulação no computador de forma a apresentar os requisitos das tecnologias envolvidas. Nesse cenário este trabalho apresenta uma proposta de um método para aplicação de comissionamento virtual em linhas de produção automatizadas, ou seja, um passo a passo de simulação utilizando o comissionamento virtual (CV) para a antecipação das etapas dos testes do programa supervisório, com aplicação simultânea entre o sistema de controle e os componentes dos modelos computacionais. Para isto, inicialmente, será apresentada uma revisão da literatura sobre temas relativos à comissionamento virtual, na sequência a proposição do método e sua aplicação. E, finalmente, as conclusões sobre o trabalho.

Esta tese propõe um novo paradigma para a construção de estruturas tridimensionais onde robôs aéreos do tipo quadrirrotores são usados para capturar, transportar e montar diferentes elementos estruturais em um ambiente dinâmico e não estruturado. Tarefas complexas de construção que utilizam robôs móveis são caracterizadas por três problemas fundamentais: 1) O planejamento da construção das estruturas; 2) A geração das trajetórias dos robôs; e 3) O controle de rastreamento das trajetórias durante a execução. Uma arquitetura de planejamento é proposta para resolver simultaneamente os dois primeiros problemas. Essa arquitetura: 1) Gera de forma iterativa planos exequíveis de montagem das estruturas e de movimentação dos robôs usando a técnica de aprendizado por reforço Learning Automata e o algoritmo de busca heurística A*; 2) Considera as limitações de potência dos quadrirrotores disponíveis, as restrições de construção das estruturas e a natureza dinâmica do ambiente; e 3) Utiliza um método de resolução de conflitos para planejar as velocidades de translação e selecionar os pontos de parada de cada quadrirrotor. Para solucionar o terceiro problema, a técnica de aprendizado por reforço Learning Automata é usada com a finalidade de projetar e otimizar os controladores de atitude e de rastreamento de trajetórias dos quadrirrotores. Em razão da dinâmica não linear dos robôs aéreos, das perturbações externas (p. ex., o vento e o efeito do solo), e da variação de carga durante o processo de construção, a solução desse problema não é trivial. Testes simulados e experimentais do sistema autônomo de construção de diferentes estruturas tridimensionais (cubo, torre, pirâmide e parede), com até quatro quadrirrotores, são apresentados para demonstrar a generalidade da solução proposta.

O presente trabalho apresenta o desenvolvimento de uma plataforma robótica omnidirecional, para transporte de cargas industriais, capaz de se mover para qualquer direção no plano xy, produzir rotações em torno do seu eixo sem a necessidade de reorientação no espaço e se mover com velocidade controlada. O desenvolvimento da plataforma consistiu na abordagem de projeto mecatrônico, modelagem cinemática do sistema, bem como a elaboração das equações que regem a movimentação da plataforma Omni-One. O modelo cinemático da plataforma utilizou a convenção de Sheth-Uicker. De posse das matrizes do movimento e da aquisição dos dados de limite de rotação dos motores, foi determinado um controlador Proporcional-Integral (PI), como controlador de velocidade. Os resultados dos testes realizados se mostraram conclusivos para o resultado final da plataforma, pois com eles foi possível verificar o comportamento do sistema como um todo.