A agricultura de precisão e as práticas agrícolas que levam em consideração a proteção do meio ambiente trouxeram, com as suas evoluções, uma série de desafios para a pesquisa. A escala de amostragem e a precisão exigida por estas novas práticas agrícolas muitas vezes são maiores que as exigidas pela agricultura tradicional, elevando os custos de produção. Todo esse processo demanda um expressivo número de pesquisas em desenvolvimento de instrumentos para automação. Entre elas destaca-se a utilização de técnicas de sensoriamento remoto baseado na utilização de tecnologia de sensores On-The-Go, atrelado a sistemas de informação geográfica, os quais são adaptados e desenvolvidos para o uso agrícola. Com esse objetivo, a aplicação de robôs agrícolas móveis é vista como forte tendência, principalmente na União Europeia, Estado Unidos e Japão. No Brasil existe a necessidade da realização de pesquisas para o desenvolvimento de plataformas robóticas, que sirvam de base para sistemas de navegação semi-autônomos e autônomos, que facilitem as operações de aquisição de dados em campo. O objetivo desse trabalho é descrever o projeto de uma plataforma experimental para aquisição de dados e para desenvolvimento de tecnologias de veículos autônomos para operar em ambientes agrícolas. A proposta é baseada em uma sistematização de trabalhos científicos evidenciando as principais metodologias e tecnologias empregadas em veículos e robôs agrícolas, que serviram como base para a construção do modelo apresentado nesse trabalho. A plataforma deve permitir a aquisição em massa de dados em campo para estudo da variabilidade espacial através de sensores e equipamentos que serão embarcados na estrutura. / Precision agriculture and agricultural practices which take into account environment protection leads to several research challenges. Sampling scale and the precision required by these new agricultural practices are often higher than those required by traditional agriculture, raising the costs of production. This whole process requests an expressive number of researches in developing automation instruments. Among them, highlights the use of remote sensing techniques based on the use of On-the-Go sensors technology, coupled to a geographic information system adapted and developed for agricultural use. Aiming this, the application of agricultural mobile robots is a strong tendency, mainly in the European Union, USA and Japan. In Brazil, researches are necessary for the development of robotics platforms, serving as a basis for semi-autonomous and autonomous navigation systems, facilitating data acquisition in the field. The aim of this work is to describe the project of an experimental platform for data acquisition and for the development of autonomous vehicles technologies to operate in agricultural environments. The proposal is based on a systematization of scientific work containing the main methodologies and technologies employed in agricultural vehicles and robots, which were used as a basis for construction of the presented model. The platform shall allow acquisition of field data to study the spatial variability through sensors and equipment that will be loaded in the structure.

Sistemas computacionais empregados na Agricultura de Precisão (AP) são dedicados, atualmente, a prover relativa amostragem, precisão e nível de processamento de dados requeridas pelas práticas agrícolas, que não são comuns a agricultura convencional, elevando custos com a produção e pesquisas direcionadas ao sensoriamento remoto, para o mapeamento e inspeção das linhas de plantio. São tarefas a priori realizadas com o uso de sensores proprioceptivos e exteroceptivos, instrumentação embarcada, informações geográficas e implementos existentes na produção e cultivo, que auxiliam as atividades do agricultor durante as etapas de plantação, maturação, conservação e colheita de determinada cultura. Ainda, estas tarefas são auxiliadas com uso de robôs agrícolas móveis terrestres, como plataformas veiculares autônomas para a locomoção entre as linhas de plantio na aquisição de dados do campo. Dadas estas informações e relacionando o grau de investimento e desenvolvimento destas tecnologias, o objetivo deste trabalho é auxiliar a inspeção, quantificação e qualificação de culturas agrícolas (citricultura) de determinada área de plantio através da análise e identificação de dados por fusão sensorial, associada a processamento de imagens digitais, termografia óptica e sensores de fluxo óptico e refletância, baseado na extração de objetos de cenas naturais reais, identificando itens como frutos, gramíneas, caules, ramos, folhas e galhos, provendo assim um conjunto de dados qualitativos e quantitativos da cultura analisada. A partir de um sistema de visão computacional e fusão sensorial, com câmeras GigE/IP-CMOS, conjunto de sonares, câmera térmica, sensores de fluxo óptico e sensores de refletância, são embarcados nas laterais da estrutura veicular, com a mesma relação do centro geométrico cinemático do robô agrícola móvel. Após a aquisição dos dados, são aplicadas técnicas de processamento de imagens e sinais para a segmentação de regiões não homogêneas, e reconhecimento de padrões por classificadores estatísticos. Tais técnicas são programadas em OpenCV e MATLAB, de forma offline. Classificadores cognitivos que realizam as correspondências de padrões e classes são pretendidos na combinação de técnicas de fusão de dados ponderada, para que, durante a locomoção do robô agrícola móvel, as etapas de processamento de imagens e combinação de parâmetros para a classificação sejam manipuláveis para análise a posteriori, conflitando os dados existentes com prováveis alterações decorrentes na cultura e na biomassa. / Computer systems are used in Precision Agriculture (PA) to provide relational sampling, accuracy and data processing required for agricultural practices and schemes, which are not common to conventional agriculture, demanding higher costs of production and research directed to the remote sensing for mapping and inspection of crop rows. Tasks are carried out using a priori On-the-Go sensors, and proprioceptive and exteroceptive ones, embedded instrumentation, geographic information and existing implements on production and farming, which these activities ensure during the steps of planting, maturation, maintenance and harvesting of a particular culture. Also, these tasks are aided with the use of terrestrial agricultural mobile robots such as autonomous vehicle platforms for locomotion between the crop rows in the acquisition of field data. Given this information and relating the investment and development of these technologies, the goal of this work is to assist the inspection, quantification and qualification of agricultural crops (citrus) of planting area through analyzing and identifying data for sensor fusion, associated with digital image processing, optical thermal imaging and optical flow sensors and reflectance, based on the extraction of real natural scenes objects, identifying items such as fruits, grasses, stems, branches and leaves, thus providing a qualitative and quantitative set of data analyzed culture. As of a computer vision system and sensor fusion, Gigabit Ethernet cameras, sonars, thermal camera, infrared optical flow sensors and monochrome CMOS sensors are embedded in two sides of the vehicle structure, with the same geometric center ratio of the agricultural mobile robot. After data acquisition, image and signal processing techniques are applied for non homogeneous region segmentation, and pattern recognition through statistical classifiers. Such techniques are programmed in MATLAB and OpenCV, embedded in a computer platform. Cognitive classifiers that perform pattern and classes matching are intended on a combination of weighted data fusion techniques, that during locomotion of the agricultural mobile robot, the steps of image processing and combination of parameters for classification are manipulated for analysis retrospectively, conflicting existing data with likely changes resulting in culture and biomass.

Nesta dissertação é apresentado um estudo comparativo entre seis controladores H \'infinito\' não lineares aplicados em um robô móvel com rodas. Três estratégias de controle são avaliadas. Na primeira, o modelo do robô é considerado completamente conhecido. Na segunda, o modelo matemático é considerado desconhecido e é realizada uma estimativa baseada em métodos inteligentes. E finalmente, na terceira estratégia, o modelo nominal é conhecido e técnicas inteligentes são usadas para estimar somente incertezas paramétricas do robô. As técnicas inteligentes usadas são baseadas em redes neurais e em lógica fuzzy. Esses controladores são resolvidos através de desigualdades matriciais lineares (DMLs) e equações algébricas de Riccati. Todos os resultados obtidos são baseados em dados experimentais. / This dissertation is present a comparative study between six nonlinear H \'infinity\' controllers applied to a wheeled mobile robot. Three control strategies are adopted. In the first, the model of the robot is considered completely known. In the second, the mathematical model is considered unknown and is accomplished an estimate based on intelligent methods. And finally, in the third strategy, the nominal model is known and intelligent techniques are used only to estimate parametric uncertainties of the robot. The intelligent techniques used are based in neural networks and in fuzzy logic. These controllers are solved via linear matrix inequalities (LMIs) and algebraic Riccati equations. All results obtained are based in experimental data.

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QC 20100621

The aim of this thesis is to create a flexible multi-purpose modular all terrain robot platform, which has the potential to be used in commercial applications as well as in education and research. In developing this robot platform, it is aimed to use readily available commercial products as much as possible in order to keep the cost of the product low, increase maintainability, and benefit from the improvements made to these components in time. The modularity is attained by designing a two wheeled base module which is autonomous on its own. This base module is composed of two wheels where, the motors located inside these wheels. It is shown that the proposed base module facilitates the configuration of various robots to suit the needs of diverse applications. Detailed design and manufacturing of one of various possible configurations is presented. Performance tests are conducted on this robot configuration and effectiveness of the proposed modular approach is justified.

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Off-policy reinforcement learning is useful in many contexts. Maei, Sutton, Szepesvari, and others, have recently introduced a new class of algorithms, the most advanced of which is GQ(lambda), for off-policy reinforcement learning. These algorithms are the first stable methods for general off-policy learning whose computational complexity scales linearly with the number of parameters, thereby making them potentially applicable to large applications involving function approximation. Despite these promising theoretical properties, these algorithms have received no significant empirical test of their effectiveness in off-policy settings prior to the current work. Here, GQ(lambda) is applied to a variety of prediction and control domains, including on a mobile robot, where it is able to learn multiple optimal policies in parallel from random actions. Overall, we find GQ(lambda) to be a promising algorithm for use with large real-world continuous learning tasks. We believe it could be the base algorithm of an autonomous sensorimotor robot.

Orientadora: Prof. Dra. Elvira Rafikova / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica, 2017. / Este projeto aborda a aplicação do controle SDRE (State Dependent Ricatti Equation ¿ Equação de Ricatti Dependente de Estado) para controlar a trajetória de um protótipo de Hovercraft. Um Hovercraft é um veículo anfíbio sustentado por um colchão de ar em sua base, fazendo com que este não entre em contato com a superfície terrestre ou aquática. Inicialmente é feito o estudo da modelagem dinâmica desse sistema sendo que se trata de um veículo com restrições não-holonômicas em seus movimentos. São apresentadas algumas técnicas de controle aplicadas para controlar este sistema dinâmico disponíveis na literatura de referência consultada. É discutido o método de controle SDRE bem como é feita a escrita do sistema em espaço de estado de erros (sistema em desvios) garantindo, inclusive, a sua controlabilidade. O objetivo deste trabalho é simular numericamente o comportamento do sistema dinâmico controlado em relação à sua trajetória utilizando a ferramenta Matlab®. São simulados regimes de trajetórias retilíneas acelerada e uniforme, circulares e estabilização em um ponto; variando as condições iniciais do sistema dinâmico do Hovercraft. Além disso, projetou-se e construiu-se um protótipo de Hovercraft para implementar o controle projetado numericamente através do software LabView® comunicando-se com a placa Arduino®. / This project addresses the use of SDRE control (State Dependent Ricatti Equation) to control the trajectory of a Hovercraft prototype. A Hovercraft is an amphibious vehicle sustained on an air cushion at its base, causing it to not contact the land or water surface. Initially, it is made the dynamic modelling analysis of the system considering it is a vehicle with nonholonomic constraints on its movements. Are presented some control techniques applied to control this dynamic system available in the reference literature consulted. The SDRE control method is discussed as well as a system writing in the error state space (system in deviations), including its controllability. The objective of this work is to numerically simulate the behavior of the controlled dynamic system in relation to its trajectory using the software Matlab ®. Straight accelerated and uniform, circular and one-point stabilization regimes are simulated; varying the initial conditions of the Hovercraft. In addition, it is designed and built a Hovercraft prototype to implement numerically the control SDRE through LabView® software communicating with Arduino® board.