Câmeras embarcadas em sistemas robóticos móveis com sensoriamento visual geralmente são afetadas pelo movimento de seu suporte quando é necessária a aquisição de imagens com alta confiabilidade. Algumas câmeras disponíveis no mercado já estão equipadas com sistemas de estabilização de imagens, implementados nas lentes da câmera ou no sensor de imagem. Esses sistemas são relativamente caros para serem instalados em sistemas robóticos móveis aéreos ou terrestres de pequeno porte. Outro conceito que tem sido utilizado para alcançar a estabilização consiste em adotar sensores inerciais, algoritmos de visão computacional e aplicação de filtros digitais para estimativa e suavização de movimento. Esta dissertação tem por finalidade apresentar um sistema de estabilização digital de vídeo em conjunto com um acelerômetro para detectar movimentos da câmera. Considera-se que a câmera está instalada sobre plataforma instável ou em veículo em movimento, assim, utiliza-se filtragem robusta para minimizar o efeito da vibração sobre a câmera. Vários experimentos são realizados adicionando vibração em vídeo por meio de simulações em computador. Considera-se também experimentos em ambiente real com a câmera montada em um suporte dentro de um veículo em movimento. A principal contribuição deste trabalho é a realização de um estudo comparativo para analisar a vantagem de se usar uma abordagem robusta entre os métodos de filtragem comumente utilizados em sistemas de estabilização de vídeo. / Embedded cameras in robotic systems usually are susceptible to movements of your basis. The measurements can be affected mainly when they should obtain high performance in actual applications. Although some cameras available on the market are already equipped with an optical image stabilization system, implemented either in the camera lenses or in the image sensor. They are usually expensive to be installed into small aerial or land robotic systems. This dissertation presents a video stabilization system coupled with an accelerometer for motion detection at an unstable platform. It is embedded in a vehicle. Robust filtering is used to minimize vibration effects on the camera. Several experiments were performed, adding either vibrations via computer simulations and taking images from the camera with the vehicle moving. The main contribution of this work is the accomplishment of a comparative study to analyse the advantages of applying a robust approach among others filtering methods that frequently are used to video stabilizing systems.

Câmeras embarcadas em sistemas robóticos móveis com sensoriamento visual geralmente são afetadas pelo movimento de seu suporte quando é necessária a aquisição de imagens com alta confiabilidade. Algumas câmeras disponíveis no mercado já estão equipadas com sistemas de estabilização de imagens, implementados nas lentes da câmera ou no sensor de imagem. Esses sistemas são relativamente caros para serem instalados em sistemas robóticos móveis aéreos ou terrestres de pequeno porte. Outro conceito que tem sido utilizado para alcançar a estabilização consiste em adotar sensores inerciais, algoritmos de visão computacional e aplicação de filtros digitais para estimativa e suavização de movimento. Esta dissertação tem por finalidade apresentar um sistema de estabilização digital de vídeo em conjunto com um acelerômetro para detectar movimentos da câmera. Considera-se que a câmera está instalada sobre plataforma instável ou em veículo em movimento, assim, utiliza-se filtragem robusta para minimizar o efeito da vibração sobre a câmera. Vários experimentos são realizados adicionando vibração em vídeo por meio de simulações em computador. Considera-se também experimentos em ambiente real com a câmera montada em um suporte dentro de um veículo em movimento. A principal contribuição deste trabalho é a realização de um estudo comparativo para analisar a vantagem de se usar uma abordagem robusta entre os métodos de filtragem comumente utilizados em sistemas de estabilização de vídeo. / Embedded cameras in robotic systems usually are susceptible to movements of your basis. The measurements can be affected mainly when they should obtain high performance in actual applications. Although some cameras available on the market are already equipped with an optical image stabilization system, implemented either in the camera lenses or in the image sensor. They are usually expensive to be installed into small aerial or land robotic systems. This dissertation presents a video stabilization system coupled with an accelerometer for motion detection at an unstable platform. It is embedded in a vehicle. Robust filtering is used to minimize vibration effects on the camera. Several experiments were performed, adding either vibrations via computer simulations and taking images from the camera with the vehicle moving. The main contribution of this work is the accomplishment of a comparative study to analyse the advantages of applying a robust approach among others filtering methods that frequently are used to video stabilizing systems.

Este trabalho trata da coordenação de robôs heterogêneos que consiste em um robô helicóptero e em múltiplos robôs móveis com rodas, de modo que estes sigam um líder. Para atingirmos este objetivo, neste trabalho desenvolve-se a estimação da atitude e posição de um robô utilizando filtros robustos. Os filros realizam a fusão dos sinais de uma unidade de medida inercial de baixo custo e de um receptor GPS (Global Positioning System) considerando um modelo de corpo rígido formulado em termos de quatérnios. Resultados experimentais são apresentados baseados em um estudo comparativo entre os filtros robustos e o filtro de Kalman. Desenvolve-se o controle de um robô móvel com rodas deslizantes e de um robô helicóptero. Para realizar o controle robusto utilzia-se um regulador robusto recursivo. Simulaçõoes do robô móvel com rodas deslizantes e do robô helicóptero são apresentadas utilizando os parâmetros de um robô móvel Pioneer 3AT e de um robô helicóptero RMAX. Desenvolve-se também um mini robô helicóptero e uma base de movimento para realização de testes de controle do mini robô helicóptero constiste de um mini helimodelo e de um piloto automático baseado em um microprocessador com conectividade Wi-Fi, uma unidade de medida inercial e uma placa de controle de servos motores. E por fim, desenvolve-se a coordenação de robôs heterogêneos de modo que estes sigam um líder. Para isto é utilziado um controlador descentralizado e cooperativo cuja finalidade é gerar trajetórias de referência para que os robôs heterogênos se movimentem em formação rígida. / This research deals with the coordination of the heterogeneous robots, consisting of a robotic helicopter and multiple uheeled mobile robots, to achieve this aim this work develops the estimation of attitude, heading and positions of a robot based on robust filters. The filters perform the fusion of the signals of a low-cost inertial measurement unit and a GPS (Global Positioning System) receiver considering a rigid body model formulated in terms of quaternions. Experimental results are presented based on a comparative study of the robust filters and Kalman filter. It develops a robust control scheme of a ski-steering mobile robot and a robotic helicopter. The robust control is performed through a the robust recursive regulator. Simulations of the skid-steering mobile robot and a robotic helicopter are presented using the parameters of a Pioneer 3AT and a robotic helicopter RMAX. It also develops a mini robotic helicopter and a motion base to perform control test of a mini robotic helicopter. The mini robotic helicopter consists of a mini helicopter TREX 450 XL and an autopilot based on a microprocessor with Wi-Fi, an inertial measurement unit a servo control board. To finish, it develops the coordination of the heterogeneous robots in order to perform a leader strategy based on the concept of rigid formation.

Nesta tese de doutorado são apresentados sistemas globais de estimativa baseados em modelos Markovianos aplicados na área de reabilitação robótica. Os sistemas propostos foram desenvolvidos para estimar as posições angulares dos elos de exoesqueletos para membros inferiores, desenvolvidos para reabilitação motora em pacientes que sofreram Acidente Vascular Cerebral (AVC) ou lesão medular. Filtros baseados no filtro de Kalman, um nominal e outro considerando incertezas no modelo, foram utilizados em estratégias de fusão de dados de sensores provenientes de sensores inerciais, possibilitando estimativas de posicionamentos angulares. Algoritmos genéticos são utilizados na otimização dos filtros, ajustando as matrizes de peso destes. Em oposição as modelagens tradicionais, via estimativa local, utilizando somente uma unidade inercial para cada modelo, propõe-se um sistema global de estimativa, obtendo-se a melhor informação de cada sensor combinando-os em um modelo Markoviano. Resultados experimentais com um exoesqueleto foram utilizados para comparar a abordagem Markoviana às convencionais. / In this thesis are presented global estimation systems based on Markov models applied in robotic rehabilitation area. The proposed systems have been developed to estimate the angular positions of the exoskeletons for lower limbs, designed to provide motor rehabilitation of stroke and spinal cord injured people. Filters based on the Kalman filter, one nominal and other considering uncertainties in the model, were used in sensor data fusion strategies from inertial sensors, to estimate angular positions. Genetic algorithms are used to the optimization of filters, tuning the weighting matrices. In opposition to these modelling via local estimation, using only one inertial unit, we also chose a global modelling getting the best information from each sensor, combining them in a Markov model. Experimental results with an exoskeleton were used to compare the Markovian approach to conventional.

Nesta tese de doutorado são apresentados sistemas globais de estimativa baseados em modelos Markovianos aplicados na área de reabilitação robótica. Os sistemas propostos foram desenvolvidos para estimar as posições angulares dos elos de exoesqueletos para membros inferiores, desenvolvidos para reabilitação motora em pacientes que sofreram Acidente Vascular Cerebral (AVC) ou lesão medular. Filtros baseados no filtro de Kalman, um nominal e outro considerando incertezas no modelo, foram utilizados em estratégias de fusão de dados de sensores provenientes de sensores inerciais, possibilitando estimativas de posicionamentos angulares. Algoritmos genéticos são utilizados na otimização dos filtros, ajustando as matrizes de peso destes. Em oposição as modelagens tradicionais, via estimativa local, utilizando somente uma unidade inercial para cada modelo, propõe-se um sistema global de estimativa, obtendo-se a melhor informação de cada sensor combinando-os em um modelo Markoviano. Resultados experimentais com um exoesqueleto foram utilizados para comparar a abordagem Markoviana às convencionais. / In this thesis are presented global estimation systems based on Markov models applied in robotic rehabilitation area. The proposed systems have been developed to estimate the angular positions of the exoskeletons for lower limbs, designed to provide motor rehabilitation of stroke and spinal cord injured people. Filters based on the Kalman filter, one nominal and other considering uncertainties in the model, were used in sensor data fusion strategies from inertial sensors, to estimate angular positions. Genetic algorithms are used to the optimization of filters, tuning the weighting matrices. In opposition to these modelling via local estimation, using only one inertial unit, we also chose a global modelling getting the best information from each sensor, combining them in a Markov model. Experimental results with an exoskeleton were used to compare the Markovian approach to conventional.

Este trabalho trata da coordenação de robôs heterogêneos que consiste em um robô helicóptero e em múltiplos robôs móveis com rodas, de modo que estes sigam um líder. Para atingirmos este objetivo, neste trabalho desenvolve-se a estimação da atitude e posição de um robô utilizando filtros robustos. Os filros realizam a fusão dos sinais de uma unidade de medida inercial de baixo custo e de um receptor GPS (Global Positioning System) considerando um modelo de corpo rígido formulado em termos de quatérnios. Resultados experimentais são apresentados baseados em um estudo comparativo entre os filtros robustos e o filtro de Kalman. Desenvolve-se o controle de um robô móvel com rodas deslizantes e de um robô helicóptero. Para realizar o controle robusto utilzia-se um regulador robusto recursivo. Simulaçõoes do robô móvel com rodas deslizantes e do robô helicóptero são apresentadas utilizando os parâmetros de um robô móvel Pioneer 3AT e de um robô helicóptero RMAX. Desenvolve-se também um mini robô helicóptero e uma base de movimento para realização de testes de controle do mini robô helicóptero constiste de um mini helimodelo e de um piloto automático baseado em um microprocessador com conectividade Wi-Fi, uma unidade de medida inercial e uma placa de controle de servos motores. E por fim, desenvolve-se a coordenação de robôs heterogêneos de modo que estes sigam um líder. Para isto é utilziado um controlador descentralizado e cooperativo cuja finalidade é gerar trajetórias de referência para que os robôs heterogênos se movimentem em formação rígida. / This research deals with the coordination of the heterogeneous robots, consisting of a robotic helicopter and multiple uheeled mobile robots, to achieve this aim this work develops the estimation of attitude, heading and positions of a robot based on robust filters. The filters perform the fusion of the signals of a low-cost inertial measurement unit and a GPS (Global Positioning System) receiver considering a rigid body model formulated in terms of quaternions. Experimental results are presented based on a comparative study of the robust filters and Kalman filter. It develops a robust control scheme of a ski-steering mobile robot and a robotic helicopter. The robust control is performed through a the robust recursive regulator. Simulations of the skid-steering mobile robot and a robotic helicopter are presented using the parameters of a Pioneer 3AT and a robotic helicopter RMAX. It also develops a mini robotic helicopter and a motion base to perform control test of a mini robotic helicopter. The mini robotic helicopter consists of a mini helicopter TREX 450 XL and an autopilot based on a microprocessor with Wi-Fi, an inertial measurement unit a servo control board. To finish, it develops the coordination of the heterogeneous robots in order to perform a leader strategy based on the concept of rigid formation.

Esta tese apresenta novos algoritmos que resolvem problemas de estimativas filtrada, suavizadora e preditora para sistemas singulares no tempo discreto usando apenas argumentos determinísticos. Cada capítulo aborda inicialmente as estimativas para o sistema nominal e em seguida, as versões robustas para o sistema com incertezas limitadas. Os resultados encontrados podem ser aplicados tanto em sistemas invariantes como variantes no tempo discreto, utilizando a mesma estrutura do filtro de Kalman. Nos últimos anos, uma quantidade significativa de trabalhos envolvendo estimativas singulares foi publicada enfocando apenas a estimativa filtrada sob a justificativa de que a estimativa preditora era de significativa complexidade quando modelada pelo método dos mínimos quadrados. Por este motivo, poucos trabalhos, como NIKOUKHAH et al. (1992) e ZHANG et al. (1998), deduziram a estimativa preditora. Este último artigo apresentou também um algoritmo para a estimativa suavizadora, mas usando o modelo de inovação ARMA. No entanto, até onde foi possível identificar, nenhum trabalho até agora resolveu o problema de estimativa robusta, considerando incertezas nos parâmetros, para sistemas singulares. Para a dedução das estimativas singulares robustas, esta tese tomou como base SAYED (2001), que deduz o filtro de Kalman robusto com incertezas limitadas utilizando uma abordagem determinística, o chamado filtro BDU. Os filtros robustos para sistemas singulares apresentados nesta tese, são mais abrangentes que os apresentados em SAYED (2001). Quando particularizados para o espaço de estados sem incertezas, todos os filtros se assemelham ao filtro de Kalman. / New algorithms to optimal recursive filtering, smoothed and prediction for general time-invariant or time-variant descriptor systems are proposed in this thesis. The estimation problem is addressed as an optimal deterministic trajectory fitting. This problem is solved using exclusively deterministic arguments for systems with or without uncertainties. Kalman type recursive algorithms for robust filtered, predicted and smoothed estimations are derived. In the last years, many papers have paid attention to the estimation problems of linear singular systems. Unfortunately, all those works were concentrated only on the study of filtering problems, for nominal systems. The predicted and smoothed filters are more involved and were considered only by few works : NIKOUKHAH et al. (1992) and ZHANG et al. (1998) had proposed a unified approach for filtering, prediction and smoothing problems which were derived by using the projection formula and were calculated based on the ARMA innovation model, but they had not considered the uncertainties. In this thesis its applied for descriptor systems a robust procedure for usual state space systems developed by SAYED (2001), called BDU filter. It is obtained a robust descriptor Kalman type recursions for filtered, predicted and smoothed estimates. Considering the nominal state space, all descriptor filters developed in this work collapse to the Kalman filter.

Esta tese apresenta novos algoritmos que resolvem problemas de estimativas filtrada, suavizadora e preditora para sistemas singulares no tempo discreto usando apenas argumentos determinísticos. Cada capítulo aborda inicialmente as estimativas para o sistema nominal e em seguida, as versões robustas para o sistema com incertezas limitadas. Os resultados encontrados podem ser aplicados tanto em sistemas invariantes como variantes no tempo discreto, utilizando a mesma estrutura do filtro de Kalman. Nos últimos anos, uma quantidade significativa de trabalhos envolvendo estimativas singulares foi publicada enfocando apenas a estimativa filtrada sob a justificativa de que a estimativa preditora era de significativa complexidade quando modelada pelo método dos mínimos quadrados. Por este motivo, poucos trabalhos, como NIKOUKHAH et al. (1992) e ZHANG et al. (1998), deduziram a estimativa preditora. Este último artigo apresentou também um algoritmo para a estimativa suavizadora, mas usando o modelo de inovação ARMA. No entanto, até onde foi possível identificar, nenhum trabalho até agora resolveu o problema de estimativa robusta, considerando incertezas nos parâmetros, para sistemas singulares. Para a dedução das estimativas singulares robustas, esta tese tomou como base SAYED (2001), que deduz o filtro de Kalman robusto com incertezas limitadas utilizando uma abordagem determinística, o chamado filtro BDU. Os filtros robustos para sistemas singulares apresentados nesta tese, são mais abrangentes que os apresentados em SAYED (2001). Quando particularizados para o espaço de estados sem incertezas, todos os filtros se assemelham ao filtro de Kalman. / New algorithms to optimal recursive filtering, smoothed and prediction for general time-invariant or time-variant descriptor systems are proposed in this thesis. The estimation problem is addressed as an optimal deterministic trajectory fitting. This problem is solved using exclusively deterministic arguments for systems with or without uncertainties. Kalman type recursive algorithms for robust filtered, predicted and smoothed estimations are derived. In the last years, many papers have paid attention to the estimation problems of linear singular systems. Unfortunately, all those works were concentrated only on the study of filtering problems, for nominal systems. The predicted and smoothed filters are more involved and were considered only by few works : NIKOUKHAH et al. (1992) and ZHANG et al. (1998) had proposed a unified approach for filtering, prediction and smoothing problems which were derived by using the projection formula and were calculated based on the ARMA innovation model, but they had not considered the uncertainties. In this thesis its applied for descriptor systems a robust procedure for usual state space systems developed by SAYED (2001), called BDU filter. It is obtained a robust descriptor Kalman type recursions for filtered, predicted and smoothed estimates. Considering the nominal state space, all descriptor filters developed in this work collapse to the Kalman filter.