Dissertação apresentada para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica e de Computadores (Área de especialização de Sistemas), na Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto, sob a orientação do Prof. Dr. J. L. Martins de Carvalho

Ingeniero Civil Electricista / Esta memoria tiene como objetivo diseñar e implementar algoritmos de visión computacional, en diferentes etapas del sistema de visión de un robot que juega fútbol robótico. Dado que por lo general un robot tiene una capacidad de procesamiento limitada, el principal objetivo de esta memoria es mejorar la eficiencia del sistema completo, sin afectar su rendimiento. Las mejoras propuestas consisten básicamente en tres etapas: adaptación del sistema de visión al uso de un lente gran angular, implementación de un perceptor visual del arco de fútbol basado en un clasificador construido a partir de una red neuronal y el diseño de un sistema de procesamiento de imágenes multi-resolución. Para adaptar el sistema de visión al uso de un lente gran angular se utiliza un mapeo desde el espacio de la imagen con gran angular a un espacio que asume proyección plana en la imagen, basado en una transformación polinomial. Los parámetros de este mapeo corresponden a los coeficientes del polinomio de transformación y son determinados a partir de un algoritmo de optimización PSO (Particle Swarm Optimization), que utiliza como función objetivo una medida de distorsión de la imagen mapeada. Para el perceptor del arco se utilizan en una primera etapa una serie de reglas binarias para descartar rápidamente percepciones erróneas. Posteriormente se extraen características de los candidatos que se utilizan como entrada a un clasificador basado en una red neuronal del tipo MLP (Multi Layer Perceptron). Así los candidatos reciben un puntaje de acuerdo a sus características y se escoge el mejor. En el sistema de procesamiento multi-resolución se toma en cuenta el hecho que los objetos más lejanos, y que por lo tanto se ven más pequeños en la imagen, se encuentran cerca del horizonte. A partir de esta premisa se realiza un procesamiento más fino de la imagen en sectores cercanos al horizonte. Dada la naturaleza del trabajo se utilizan distintas herramientas para medir el desempeño de cada parte. Para el caso del mapeo de la imagen se utiliza el error máximo de alineamiento en la imagen resultante de puntos co-lineales en el mundo real, medido a través de la norma de los residuos arrojados por un ajuste de mínimos cuadrados, obteniéndose un error de ajuste máximo de 1,02. Mientras que para medir el rendimiento del perceptor basado en un clasificador se miden: tasa de detecciones correctas y tasa de falsos positivos, encontrándose un 96,5 y 1,5 [%] respectivamente. Finalmente el resultado del algoritmo multi-resolución se evalúa a través del cálculo del máximo número de pixeles recorridos al procesar una imagen, con lo cual se determina que se analizan en el peor de los casos, menos de un tercio de los pixeles que usando el sistema anterior. Los resultados obtenidos muestran que los métodos propuestos tienen un buen desempeño. En cada etapa se aprecia la ventaja de su uso, por lo que se considera el trabajo realizado como una mejora integral al sistema de visión del equipo de fútbol robótico. No obstante, no deja de ser interesante buscar mejores aproximaciones a cada problema y al sistema completo.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Over the years,there is a growing demand for the use of robots toassis thu mans in their tasks, especially those involving risks,such as search and rescue. For this reason, coordination amongs everal robots has been acommonoption,and one of the ways to study and model these applications involves the problem of pursuit-evasion. This work proposes the use of an evolutionary robotics approach to solve the worst-case pursuit- evasion problem, in which evaders are considered arbitrarily fast and omniscient, while pursuers have limited sensing and communication capabilities. In this research,no prior knowledge is considered regarding environments, which retreated as discrete and canbe multiply connected. A decentralized multi-robot control system is proposed, based on a nite state machine with state-action mapping de ned by means of a genetic algorithm, applied in terms of evolutionary robotics. There sults show the proposed system is able to decontaminate several typesof maps, but does not generalize to all initial conditions,due to the incompleteness in the automaton mapping.Therefore, a complementary approach is presented in which draws a reused alternatively with the evolved automaton, indicating random actions in cases of states not su ciently visited during evolution. This investigation led to better results, indicating ways for future work.Ina ddition, a comparative analysis of the evolutionary approach is also carried out with another solution method for the same problem, with advantages and disadvantages of each work being discussed. / Com o passar dos anos, é crescente a demanda pela utilização de robôs em tarefas de auxílio aos seres humanos, em especial àquelas que envolvam riscos, como resgates e buscas. Para tais atividades, tem sido comum a utilização do trabalho conjunto e coordenado entre vários robôs, e uma das formas de estudar e modelar estas aplicações envolve o problema de perseguição-evasão. Este trabalho propõe o uso de uma abordagem baseada em robótica evolutiva para solucionar o problema de perseguição-evasão de pior caso, em que os evasores são considerados infinitamente rápidos e oniscientes, enquanto os perseguidores têm capacidade de sensoriamento e comunicação limitados. Nesta pesquisa, não é considerado nenhum conhecimento prévio a respeito dos ambientes, que são tratados de forma discreta e podem ser multiplamente conectados. É proposto um sistema de controle descentralizado para múltiplos robôs baseado em uma máquina de estados finitos cujo mapeamento de estados em ações é definido por meio de um algoritmo genético, aplicado nos termos da robótica evolutiva. Os resultados mostram que o sistema proposto é capaz de descontaminar significativos mapas, porém sem robustez para todas as inicializações de posição, devido à incompletude na definição do mapeamento do autômato. Por isso, é apresentada uma abordagem complementar em que o método random walk é utilizado em conjunto com o autômato evoluído, indicando ações aleatórias nos casos de estados pouco visitados durante a evolução, o que contribuiu para melhoria dos resultados e aponta caminhos para trabalhos futuros. Além disso, é também realizada uma análise comparativa da abordagem evolutiva proposta com outro método de solução para o mesmo problema, sendo discutidas vantagens e desvantagens de cada trabalho.

Submitted by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2017-07-31T15:21:47Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Marcel L. Rios.pdf: 13630848 bytes, checksum: ca93845061a346157ad072dcd09d432f (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2017-07-31T15:23:20Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Marcel L. Rios.pdf: 13630848 bytes, checksum: ca93845061a346157ad072dcd09d432f (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2017-07-31T15:23:31Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Marcel L. Rios.pdf: 13630848 bytes, checksum: ca93845061a346157ad072dcd09d432f (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-07-31T15:23:31Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Marcel L. Rios.pdf: 13630848 bytes, checksum: ca93845061a346157ad072dcd09d432f (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2017-03-24 / A frequent concern among students and teachers working with educational robotics is about the results gathered through practical activities. Generally, robotic scenarios are made of tasks that challenge students' knowledge, making them to setup a moving robot in order to solve certain problems. Currently, educational institutions and robotics competitions lack of mechanisms that can evaluate the robot’s behavior during the accomplishment of the proposed challenges. In this work, we propose the development of a technological solution using Computational Vision, whose purpose is to monitor and evaluate the performance of mobile robots during the execution of Robotics Pedagogic tasks. The developed system, named MonitoRE - Monitoring System for Educational Robotics, was tested on three categories of pedagogic robotics environments, obtaining promising results. Our tool uses an Absolute Location Method with descriptors based on color and shape to analyze the task environments, mapping the path taken by the robot, evaluating the achievements in the proposed tasks. The experiments carried out indicate that the adopted method is effective, performing satisfactory results in robotic monitoring. In addition, it was found that teachers and students felt more motivated, demonstrating interest in using monitored task environments, because it ease the understanding of the difficulties faced by the moving robot in completing the activities, assisting students in the teaching-learning process. / Uma preocupação frequente entre alunos e professores que trabalham com robótica educacional é sobre os resultados obtidos por meio de atividades práticas. Geralmente, os cenários robóticos são compostos por ambientes de tarefas que desafiam o conhecimento dos alunos, fazendo com que os mesmos programem robôs móveis com o objetivo de solucionar determinados problemas. Atualmente, as instituições de ensino e as competições de robótica educacional carecem de mecanismos que possam avaliar o desempenho de robôs móveis durante a realização dos desafios propostos. Neste trabalho, propomos o desenvolvimento de uma solução tecnológica utilizando Visão Computacional, cuja finalidade é monitorar e avaliar o comportamento de robôs móveis durante a realização de tarefas de Robótica Pedagógica. O sistema desenvolvido, denominado MonitoRE - Sistema de Monitoramento para Robótica Educacional, foi testado sobre três categorias de ambientes de robótica pedagógica, obtendo resultados promissores. Nossa ferramenta utiliza um Método de Localização Absoluta com descritores baseado em cor e forma para analisar os ambientes de tarefas, mapeando a trajetória percorrida pelo robô, verificando a satisfação do mesmo nas tarefas propostas. Os experimentos realizados indicam que o método adotado é eficaz, alcançando resultados satisfatórios no monitoramento robótico. Além disso, foi constatado que professores e alunos sentiram-se mais motivados, demonstrando interesse em utilizar ambientes de tarefas monitorados, por facilitar a compreensão das dificuldades enfrentadas pelo robô móvel na realização das atividades, auxiliando no processo de ensino-aprendizagem dos alunos.

Made available in DSpace on 2015-03-05T13:53:43Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 28 / Nenhuma / Neste trabalho foi desenvolvido um sistema de controle robusto para robôs móveis autônomos que é capaz de operar e de se adaptar a diferentes ambientes e condições. Para isso foi proposta uma arquitetura de controle híbrida (COHBRA), integrando as duas principais técnicas de controle robótico (controle deliberativo e controle reativo). Esta arquitetura de controle utiliza uma abordagem de três camadas para integrar uma camada vital (controle reativo), uma camada funcional (seqüenciador) e uma camada deliberativa (controle deliberativo). A comunicação entre as diversas camadas é realizada através de uma área de memória compartilhada, inspirada na abordagem Blackboard. A arquitetura de controle possui um esquema de múltiplas representações internas do ambiente: representação poligonal, representação matricial e representação topológica / semântica. O sistema de controle desenvolvido tem a capacidade de navegar em um ambiente dinâmico, desviando tanto de obstáculos estáticos como de obstáculos móveis / In this work we developed a robust control system for autonomous mobile robots capable of operating and adapting in various environments and conditions. In order to accomplish this objective an hybrid control architecture (COHBRA) was proposed, integrating the two main techniques of robotic control: deliberative control and reactive control. This control architecture uses a three layers approach to integrate a vital layer (reactive control), a functional layer (sequencer) and a deliberative layer (deliberative control). The communication between the three layers uses a shared memory approach, inspired in the Blackboard approach. The control architecture has a structure of multiple internal representations of the environment: polygonal representation, matricial representation and topological/semantic representation. The control system has the ability to navigate in a dynamic environment, avoiding static obstacles and unexpected mobile obstacles. The deliberative layer uses the A* algorithm to calcu

Quando um robô autônomo tenta resolver as tarefas de navegação dentro de um ambiente real interno usando relações qualitativas, vários problemas aparecem tais como observação parcial do ambiente e percepção incerta. Isso ocorre porque os sensores do robô não proporcionam informação suficiente para perceber completamente as situações do ambiente, além de incorporarem ruído no processo. A web semântica dota o robô autônomo com a habilidade de obter conhecimento de senso comum extraído da web, conhecimento este que os sensores do robô não podem proporcionar. Porém, nem sempre é fácil levar efetivamente estes recursos semânticos da web ao uso prático. Neste trabalho, foi examinado o uso de recursos semânticos da web na navegação robótica; mais especificamente, em uma navegação qualitativa onde o raciocínio incerto desempenha um papel significativo. Nós avaliamos o uso de uma representação relacional; particularmente, na combinação da informação semântica web e dos dados de baixo nível proporcionados pelos sensores, permitindo uma descrição de objetos e das relações entre os mesmos. Esta representação também permite o uso de abstração e generalização das situações do ambiente. Este trabalho propõe a arquitetura Web-based Relational Robotic Architecture (WRRA )para navegação robótica que combina os dados de baixo nível dos sensores do robô e os recursos web semânticos existentes baseados em lógica descritiva probabilística, como aprendizagem e planejamento relacional probabilístico. Neste trabalho, mostramos os benefícios desta arquitetura em um robô simulado, apresentando um estudo de caso sobre como os recursos semânticos podem ser usados para lidar com a incerteza da localização e o mapeamento em um problema prático. / When an autonomous robot attempts to solve navigation tasks in a qualitative relational way within a real indoor environments, several problems appear such as partial observation of the environment, and uncertain perception, since the robots sensors do not provide enough information to perceive completely the environment situations, besides the sensors incorporate noise in the process. The semantic web information endows the autonomous robot with the ability to obtain common sense knowledge from the web that the robot\'s sensors cannot provide. However, it is not always easy to effectively bring these semantic web resources into practical use. In this work, we examine the use of semantic web resources in robot navigation; more specifically, in qualitative navigation where uncertain reasoning plays a significant role. We evaluate the use of a relational representation; particularly, in the combination of the semantic web and the low-level data sensor information, which allows a description of relationships among objects. This representation also allows the use of abstraction and generalization of the environment situations. This work proposes the framework Web-based Relational Robotic Architecture WRRA for robot navigation that connects the low-level data from robot\'s sensors and existing semantic web resources based on probabilistic description logics, with probabilistic relational learning and planning. We show the benefits of this framework in a simulated robot, presenting a case study on how semantic web resources can be used to face location and mapping uncertain in a practical problem.

A automação de cirurgias é uma realidade que tem contribuído para a melhoria de qualidade e eficiência tão necessárias na área de saúde. O projeto de uma serra ortopédica conduzida por um sistema robótico foi idealizado com base em uma necessidade de se desenvolver um sistema que permite um médico automatizar processos cirúrgicos envolvendo manipulação de membros. Neste contexto, o trabalho proposto apresenta o desenvolvimento de uma estratégia de controle para o movimento translacional desta serra mecatrônica, uma vez que este é o movimento mais complexo da serra. Para o desenvolvimento desta estratégia de controle, o índice de desempenho - sobresinal - é o parâmetro que deve ser controlado para se evitar um avanço brusco do suporte das lâminas da serra. O monitoramento do comportamento desse parâmetro é feito através de um sensor de força que será inserido na serra mecatrônica, já que a força de corte também fornece a condição de parada da serra. Os resultados obtidos em laboratório e via simulação mostraram que a estratégia de controle adotada foi satisfatória, pois se verificou que a resposta do sistema eliminou o índice de sobresinal, o que equivale dizer que a força de corte foi devidamente monitorada pelo sensor e assim, o programa de controle consegue indicar o momento exato de parada da serra.

Quando um robô autônomo tenta resolver as tarefas de navegação dentro de um ambiente real interno usando relações qualitativas, vários problemas aparecem tais como observação parcial do ambiente e percepção incerta. Isso ocorre porque os sensores do robô não proporcionam informação suficiente para perceber completamente as situações do ambiente, além de incorporarem ruído no processo. A web semântica dota o robô autônomo com a habilidade de obter conhecimento de senso comum extraído da web, conhecimento este que os sensores do robô não podem proporcionar. Porém, nem sempre é fácil levar efetivamente estes recursos semânticos da web ao uso prático. Neste trabalho, foi examinado o uso de recursos semânticos da web na navegação robótica; mais especificamente, em uma navegação qualitativa onde o raciocínio incerto desempenha um papel significativo. Nós avaliamos o uso de uma representação relacional; particularmente, na combinação da informação semântica web e dos dados de baixo nível proporcionados pelos sensores, permitindo uma descrição de objetos e das relações entre os mesmos. Esta representação também permite o uso de abstração e generalização das situações do ambiente. Este trabalho propõe a arquitetura Web-based Relational Robotic Architecture (WRRA )para navegação robótica que combina os dados de baixo nível dos sensores do robô e os recursos web semânticos existentes baseados em lógica descritiva probabilística, como aprendizagem e planejamento relacional probabilístico. Neste trabalho, mostramos os benefícios desta arquitetura em um robô simulado, apresentando um estudo de caso sobre como os recursos semânticos podem ser usados para lidar com a incerteza da localização e o mapeamento em um problema prático. / When an autonomous robot attempts to solve navigation tasks in a qualitative relational way within a real indoor environments, several problems appear such as partial observation of the environment, and uncertain perception, since the robots sensors do not provide enough information to perceive completely the environment situations, besides the sensors incorporate noise in the process. The semantic web information endows the autonomous robot with the ability to obtain common sense knowledge from the web that the robot\'s sensors cannot provide. However, it is not always easy to effectively bring these semantic web resources into practical use. In this work, we examine the use of semantic web resources in robot navigation; more specifically, in qualitative navigation where uncertain reasoning plays a significant role. We evaluate the use of a relational representation; particularly, in the combination of the semantic web and the low-level data sensor information, which allows a description of relationships among objects. This representation also allows the use of abstraction and generalization of the environment situations. This work proposes the framework Web-based Relational Robotic Architecture WRRA for robot navigation that connects the low-level data from robot\'s sensors and existing semantic web resources based on probabilistic description logics, with probabilistic relational learning and planning. We show the benefits of this framework in a simulated robot, presenting a case study on how semantic web resources can be used to face location and mapping uncertain in a practical problem.

Ingeniero Civil Eléctrico / En esta Memoria de Título se diseñó y se implementó un sistema de control asistido para una plataforma de vuelo no tripulada (Unmanned Aerial Vehicle - UAV). Lo anterior se realizó con el propósito de simplificar el proceso de aprendizaje de operación radio-controlada a través de un mando de 4 canales. La plataforma utilizada correspondió a un quad-rotor, nave consistente en un cuerpo y cuatro hélices propulsoras. La tele-operación de UAVs constituye una tarea de lento aprendizaje debido a diversos factores como la dinámica de vuelo y la familiaridad del operario con los mandos. El principal objetivo del trabajo es el diseño y la implementación de un sistema que evalúe el desempeño del operario a través de un análisis de sus instrucciones y de la evolución de la nave, y que actúe a nivel de los controladores, facilitando en alguna medida el manejo de la nave. Este trabajo se realizó con el apoyo del Grupo de Automatización del Centro Avanzado de Tecnología para la Minería (AMTC). La metodología de trabajo consistió, en primer lugar, en la integración de la plataforma aérea. Esta tarea incluyó el montaje de la estructura principal, la unión de todos los componentes mecánicos y electrónicos, el diagnóstico de los módulos utilizados, la instalación de un programa núcleo (firmware) de código abierto (APM: Copter), y la sintonización inicial de parámetros. Una vez lista la plataforma, se estudió el código fuente para determinar el tipo de asistente que se utilizaría. Posteriormente, se diseñó un sistema asistente de vuelo en base a pruebas de vuelo y un post-procesamiento de los datos realizado fuera de línea. Los sensores disponibles incluían las unidades de medición inercial, consistentes en acelerómetros y giróscopos, además de magnetómetros. Estos sensores no permitían una estimación adecuada de la posición de la nave, por lo que se consideró además la realización de simulaciones en base a los comandos entregados por el operario al momento dar la prueba. Se utilizó un simulador compatible con el código fuente utilizado y se escribió un programa en Python para enviar las órdenes al simulador mediante el protocolo de comunicación Mavlink y obtener coordenadas simuladas aproximadas. Posteriormente se creó un programa en MATLAB para analizar los resultados de ambas pruebas. Por otro lado, se modificó el código fuente, escrito en C++, creando un modo de vuelo que filtra las referencias entregadas a los controladores PID de alto nivel en función de dos parámetros que deben ser ajustados manualmente. Se realizaron pruebas con diferentes operarios para verificar tanto el funcionamiento del simulador como del asistente de vuelo. Las simulaciones realizadas entregaron resultados imprecisos, con valores llegando sobre los 100 [m] para pruebas que no tuvieron desplazamientos superiores a los 3 [m]. Se consideró apropiado descartar su uso para la obtención de parámetros. Con ellos, se realizaron pruebas de operación para mostrar el efecto del asistente. Los operarios mostraron un grado de mejoría en las pruebas, específicamente pudiendo controlar la altitud de la plataforma con más estabilidad. Se obtuvieron oscilaciones lentas en los ángulos, sin embargo se mantuvieron dentro de rangos estables. Se concluyó que el asistente logra efectivamente intervenir de manera positiva en la estabilización de la nave, ayudando al control de los ángulos horizontales. Esto permite al usuario en primer lugar aprender a controlar la aceleración de la nave. Se proponen mejoras al trabajo, incluyendo la posible utilización de sensores de mayor precisión como GPS para la posición o láser o sonar para la altitud, lo que permitiría la posibilidad de asistir el control de aceleración y de obtener lecturas menos erráticas.

Ingeniero Civil Eléctrico / Uno de los sueños más antiguos del hombre ha sido el de poder volar, es por esto que el reino animal ha sido una fuente inagotable de inspiración a la hora de crear vehículos aéreos, esto debido a que las aves son una máquina de volar diseñada por la naturaleza y perfeccionada durante millones de años, y hasta el día de hoy el ser humano no ha sido capaz de conseguir la versatilidad para realizar maniobras complejas, la estabilidad de vuelo y el poco consumo energético con que emprenden vuelo las aves, basta con ver que las alas y cola de las aves poseen un cambio de morfología mucho mayores a las alas y timones de la mayoría de los aviones existentes. El objetivo de esta memoria es diseñar y construir un ornitóptero inspirado en las características morfológicas del halcón peregrino, y poder evaluar los beneficios de cambiar la morfología de sus alas mientras bate sus alas, en otras palabras, por implementar Shape Morphing. Para conseguir este objetivo se cuenta con la fuente de financiamiento FONDECYT (Fondo Nacional de Desarrollo Científico y Tecnológico), además de los equipos (entre ellos impresoras 3D) y software de fabricación disponibles en Laboratorio de Síntesis de Máquinas Inteligentes de la Universidad de Chile. La metodología de esta memoria consiste primero en la recopilación de información con respecto a la morfología del halcón peregrino y también sobre la aerodinámica, materiales y construcción de ornitópteros similares. Con esto se procede a diseñar los componentes mecánicos y construirlos con la impresora 3D, y de diseñar la electrónica que permite el movimiento de batir las alas y permitir el cambio de la forma de sus alas. Una vez construido se implementa algoritmo genético para poder encontrar la forma de bateo que produzca mayor empuje el cual es medido a través del desplazamiento del robot, ya que el ornitóptero se apoya en una estructura que permite su movimiento hacia adelante y atrás. Finalmente se caracteriza el aleteo del ornitóptero que ha generado un mayor empuje utilizando el sensor OptiTrack (sistema de captura de movimiento), observando que esta forma de implementar Shape Morphing es semejante a la forma en que el halcón peregrino bate sus alas en vuelo.