Essa dissertação visa a elaboração e implementação de um controlador de seguimento de caminhos para robôs móveis com pernas. Esse controlador determina o movimento das articulações do robô em cada instante de tempo para que a trajetória do seu centro de gravidade fique próxima do caminho especificado por uma sequencia pré-definida de pontos (waypoints). O controlador de seguimento de caminho proposto foi primeiramente simulado no ambiente MATLAB/SIMULINK/SimMechanics e depois implementado em robôs reais com as seguintes morfologia 1) robô quadrúpede com esterçamento na articulação frontal, 2) robô quadrúpede com esterçamento nas articulações frontal e traseira, e 3) robô hexápode omnidirecional. Três servomotores são usados em cada uma das pernas desses robôs, os quais foram construídos usando o Bioloid Comprehensive Kit da empresa ROBOTIS. Em cada morfologia, o efeito dos parâmetros do controlador foi analisado através da geração de curvas de Pareto do erro acumulado de rastreamento pelo tempo gasto na execução da trajetória. A localização do robô foi determinada através de processamento de imagem de webcams posicionadas no teto do Laboratório de Máquinas Inteligentes (LMI) do ITA. Os testes com os robôs reais mostraram que o controlador proposto é aplicável nas três morfologia estudadas e que ele foi mais eficiente no caso do robô quadrúpede com esterçamento na articulação frontal.

Este trabalho apresenta uma solução para o problema de coordenação dos atuadores das pernas de robôs móveis levando em consideração múltiplos critérios. É assumido que a posição no tempo de cada atuador é descrita por uma função periódica a ser determinada iterativamente por um algoritmo de aprendizado por reforço. As pernas similares do robô são identificadas e agrupadas visando diminuir o número de funções que precisam ser determinadas. O desempenho do robô simulado é medido considerando: a) as velocidades de translação frontal e de rotação, b) a suavidade na locomoção do robô e c) o máximo torque e o consumo de energia dos atuadores. Também é investigada a utilização da transferência de conhecimento no intuito de agilizar o aprendizado em duas situações específicas: na acomodação a uma falha ocorrida e no aprendizado por partes, onde os critérios desejados para o modo de caminhar são inseridos gradativamente no aprendizado. As funções determinadas no ambiente de simulação pelo algoritmo de reforço são, então, usadas nos atuadores do robô real construído usando o kit de robótica educacional Bioloid Comprehensive Kit. O desempenho do robô real é, então, medido e comparado com o desempenho do robô simulado. Este trabalho apresenta quatro estudos de caso: um robô quadrúpede, um quadrúpede híbrido (com rodas livres acopladas aos pés), um trípode e um robô bípede. As soluções obtidas pela aplicação do método proposto são apresentadas e se mostram satisfatórias.

Humanoid walking is considered one of the hardest problems in Robotics. Current state-of-the-art humanoid robots are able to achieve high speeds on flat ground. However, they still exhibit agility, dexterity, robustness, flexibility and energy efficiency far below a typical human does. In this thesis, our main goal is to develop an omnidirectional walking engine for a humanoid robot. We follow an approach based on the Zero Moment Point (ZMP) concept, which provides an useful criterion for biped stability. To avoid dealing directly with the complex dynamics of a high degrees of freedom humanoid robot, we used the 3D Linear Inverted Pendulum Model (3D-LIPM) to approximate the robot dynamics. The resulting equations allowed us to find a suitable center of mass (CoM) trajectory to maintain the robot balance analytically by solving a boundary value problem. Furthermore, we employed strategies to improve the walking robustness: we make the robot move its arms in order to compensate the yaw moment induced by the legs and we developed a feedback controller that uses the torso angular velocities to stabilize the walk. Taking advantage of the methods developed for walking, we also developed a kicking motion. Finally, experiments were done to validate the methods developed in this work.