As the field of autonomous robotics grows and its applications broaden up, an enormous amount of sensors and actuators, sometimes redundant, have been added to mobile robots. These now fully equipped entities are expected to perceive and act in their surrounding world in a human-like fashion, through perception, reasoning, planning and decision making processes. The higher complexity level of the resulting system and the nature of the environments where autonomous robots are usually expected to operate - continuous, partially unknown and usually unpredictable - demand the application of techniques to deal with this overload of data. In humans, that face the same problem when sounds, images and smells are presented to their sensors in a daily scene, a natural filter is applied: Attention. Although there are many computational models that apply attentive systems to Robotics, they usually are restricted to two classes of systems: a) those that have complex biologically-based attentional visual systems and b) those that have simpler attentional mechanisms with a larger variety of sensors. In order to evaluate an attentional system that operates with other robotics sensors than visual ones, this work presents a biologically inspired computational attentional model that can handle both top-down and bottom-up attention and that is able to learn how to re-distribute its limited resources over time and space. Experiments performed on a high fidelity simulator demonstrates the feasibility of the proposed attentional model and its capability on performing decision making and learning processes over attentional modulated data. The proposed system promotes a significant reduction on the original state space (96%) that was created over multiple sensory systems.

Sistemas de ferramental flexível têm sido utilizados na indústria aeronáutica para realizar a fixação de fuselagens durante operações de manufatura de aeronaves, tais como fresamento e furação. Estes sistemas tem custo elevado por causa de seus elementos constitutivos, notamente motores DC e encoders para movimentar as hastes das torres. Considerando o crescente uso de manipuladores robóticos na indústria aeronáutica, este trabalho tem como objetivo desenvolver um sistema de ferramental flexível inovador para ser usado em diferentes geometrias de aeronaves utilizando manipulador robótico industrial, tanto para movê-lo quanto para configurar suas partes móveis. O ferramental flexível experimental é composto de quatro torres (POGO), que possuem uma haste com ventosa na sua extremidade e são posicionados e configurados pelo robô. Um protótipo desse Ferramental Flexível Robótico Passivo (FFRP) foi projetado e fabricado, o que permitiu a realização de testes diversos para verificar os sistemas de frenagem das hastes e das ventosas com atuadores pneumáticos bem como a capacidade de sucção das ventosas. A simulação virtual do sistema para criar a programação off-line do robô foi gerada, permitindo a implementação da programação real do sistema de FFRP. Os resultados obtidos mostraram a viabilidade da utilização de um manipulador robótico para realizar a configuração do FFRP de acordo com a geometria do material a ser usinado, com a programação sendo obtida a partir da simulação robótica 3D.

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.

O conceito de projeto modular não é novo e tem sido usado no contexto do processo de desenvolvimento integrado de produto como uma diretriz DFM (Design for Manufacturing). Por meio dele, podem-se racionalizar recursos, evitar a obsolescência precoce do produto e apresentar, para o mercado, uma aparente variedade do produto, mantendo-se um estrito controle sobre a variedade de seus processos de manufatura. Não obstante, definir a fronteira de um módulo na estrutura de um produto não é uma tarefa trivial. Acerca de tal cenário, este trabalho propõe um método de análise do grau de modularidade de produtos mecatrônicos. Por meio da compilação dos requisitos de projeto, em matrizes, avaliação das interações entre os componentes e a determinação dos pesos dessas interações, a modularidade do produto é avaliada e o resultado pode ser usado na definição da estrutura do produto. Uma célula robótica - desenvolvida no ITA/CCM - foi escolhida como bancada de testes para aplicação e análise do método, particularmente um efetuador (end effector) robótico. O método é constituído por atividades as quais facilitam sua implementação e entendimento, assim, a cada atividade executada, os resultados preliminares indicam as melhores opções de projeto do ponto de vista de modularidade. A aplicação do método proposto resultou em um projeto modular adequado, traduzido por um efetuador robótico inovador e reconfigurável. A estrutura modular também foi indutora de um processo de fabricação do efetuador mais ágil e com uma quantidade irrelevante de retrabalho.

Este trabalho propõe e implementa uma solução para o problema de mapeamento 2D de ambientes internos usando um robô móvel (projetado e construído especificamente para essa pesquisa) equipado com o sensor Kinect da Microsoft. Esse sensor é classificado como uma câmera RGB-D ou câmera de profundidade, pois gera uma nuvem densa de pontos com informação de posição 3D associada a cada ponto. Para tal, um conjunto de pontos de luz infravermelha é projetado no ambiente usando um padrão pseudoaleatório pré-determinado e uma câmera infravermelha interna no Kinect detecta e calcula a localização dos pontos de luz que estão no seu campo de visão. Inicialmente a nuvem de pontos gerada pelo Kinect é processada pelo algoritmo RANSAC (RANdom SAmple Consensus) para extração das características (localização) dos objetos do ambiente no sistema de coordenadas com origem no robô móvel (mapa local). As imagens de duas câmeras RGB do tipo webcam sem fio no teto do laboratório são usadas para determinar a pose do robô (localização e orientação) no mapa global. Com essa informação, as coordenadas dos objetos detectados são transformadas do mapa local para o mapa global. O robô deve então ser reposicionado no ambiente para que uma nova nuvem de pontos seja gerada e capturada pelo Kinect embarcado. Neste trabalho, uma lente do tipo zoom foi usada para reduzir o alcance mínimo do Kinect de 80 cm (valor padrão) para aproximadamente 30 cm. Visando reduzir os erros de localização, são propostos e implementados modelos de calibração para a câmera IR do Kinect e para o algoritmo de localização do robô a partir das imagens das câmeras do teto. Os resultados de testes experimentais no laboratório em um ambiente real com tamanho 1,60 m x 2,70 m comprovam que a solução proposta é satisfatória.

A robótica é uma área multidisciplinar que cresce continuamente com a contribuição do avanço científico e aumento frequente do poder computacional do hardware. As pesquisas em robótica estão divididas em diversas linhas de investigação. A visão computacional é uma das linhas de pesquisa de grande interesse devido à farta variedade de métodos e técnicas oferecidas. Um dos maiores desafios para os robôs é descobrir e analisar o ambiente em que estão inseridos. Dentre os principais sensores que podem ser utilizados, as câmeras digitais oferecem um bom benefício: podem ser leves, pequenas e baratas, características fundamentais para alguns robôs. Este trabalho propõe o desenvolvimento e análise de um sistema de visão computacional para rastrear veículos usando sistemas de detecção e classificação de segmentos em imagens. Para atingir os objetivos são investigados métodos de extração de informações das imagens, modelos de atenção visual e modelos de aprendizado bioinspirados para detecção e classificação de veículos. Para a tarefa de atenção visual foram utilizadas as técnicas de geração de mapas de saliência iNVT e VOCUS2, enquanto que para classificação foi empregada a técnicas bag-of-features e finalmente, para o rastreamento do veículo especificado, durante seu percurso em uma rodovia, foi adotada a técnica Camshift com filtro de Kalman. O sistema desenvolvido foi implementado com um robô aéreo e testado com imagens reais contendo diferentes veículos em uma rodovia e os resultados de classificação e rastreamento obtidos foram muito satisfatórios. / Robotics is a multidisciplinary area that continually grows with the contribution of scientific advancement and frequent increase in computational hardware power. Research in robotics are divided into several lines of investigation. Computer vision is one of the research areas of great interest due to the abundant variety of methods and techniques offered. One of the biggest challenges for the robots is to discover and analyze the environment in which they are inserted. Among the main sensors that can be used, digital cameras offer good benefits: they can be lightweitgh, small and cheap, which are fundamental characteristics for some robots. This work undertakes the development and analysis of a computer vision system to track vehicles by detecting and classifying segments in imaging systems. To achieve the objectives, methods on image information extraction, visual attention models and bioinspired learning models were studied for detection and classification of vehicles. For the task of visual attention the INVT and VOCUS2 models were used to generate saliency maps, while for classification was applied the bag-of-features method and finally to track the specified vehicle during its journey on a highway, it was adopted CamShift technique joint with a Kalman filter. The developed system was implemented with an aerial robot and tested with real images containing different vehicles on a highway and the results of classification and tracking obtained were very satisfactory.

A crescente demanda por analises rápidas, simples e eco-fiendly tem feito da busca pela miniaturização e automatização dos procedimentos de preparo de amostra uma necessidade permanente na academia e na indústria. Atualmente, embora existam diversas técnicas miniaturizadas de preparo de amostra, estas ainda são utilizadas de forma manual na maioria das situações, pois o acesso às possibilidades de automatização em muitos laboratórios de química é ainda bastante limitado. Afortunadamente, as plataformas de robótica Open-Source estão se tornado uma alternativa interessante no desenvolvimento lab made de todo tipo de instrumentos e sistemas automatizados. Esta tese apresenta três exemplos de desenvolvimento no laboratóriode sistemas robotizados para a automatização de técnicas miniaturizadas de preparo de amostras. Num primeiro estudo, foi projetado, construído e programado um robô cartesiano capaz de operar simultaneamente seis microsseringas de extração. Este sistema foi posto à prova na automatização da microextração por sorvente empacotado (MEPS) e validado na extração de HPAs em amostras de esgoto sanitário, demostrando alta precisão, exatidão e frequência de análise. Um segundo robô cartesiano, equipado com uma única unidade de extração, foi projetado, construído e programado para conseguir pela primeira vez a integração on-line da microextração em fase liquida (LPME) com a análise mediante cromatografia líquida. Este sistema possibilitou o desenvolvimento de um método para determinação de triazinas, com tempo de total de análise de 10 minutos, incluindo o preparo da amostra e a separação/detecção dos analitos. Finalmente, por integração de técnicas em fluxo, ferramentas de robótica Open-Source e impressão 3D, a microextração líquido-líquido dispersiva baseada na solidificação da fase orgânica (DLLME-SFO) foi completamente automatizada pela primeira vez. O sistema assim desenvolvido foi validado no desenvolvimento de um método para a determinação de parabenos em produtos de cuidado pessoal, águas, urina e saliva, demostrando de esta forma, o grande potencial das tecnologias modernas no desenvolvimento de novos, versáteis e eficientes sistemas automatizados nos laboratórios de química. / The growing demand for rapid, simple and eco-friendly analyzes has made the search for miniaturization and automation of sample preparation procedures a permanent necessity. Although, nowadays there are a number of miniaturized sample preparation techniques, they are used manually in most situations. The access to automation tools is limited yet, in many chemistry laboratories. Fortunately, Open-Source robotics platforms have become an interesting alternative in the lab-made development lab made instruments and automated systems. This thesis presents three examples of laboratory development of robotic systems for the automation of miniaturized sample preparation techniques. In a first study, a cartesian robot capable of simultaneously operating six extraction microsystems was designed, constructed and programmed. This system was tested in the automation of microextraction by packaged sorbent (MEPS) and validated in the extraction of HPAs in sanitary sewage samples, demonstrating high accuracy and throughput analysis. A second cartesian robot, equipped with a single extraction unit, was designed, constructed and programmed to accomplish for the first time the online integration of the liquid phase microextraction (LPME) and the liquid chromatography analysis. This system allowed the development of a method for the determination of triazines, with an analysis time of 10 minutes, including sample preparation and separation / detection of the analytes. Finally, by integrating flow techniques, Open-Source robotics tools and 3D printing, dispersive liquid-liquid microextraction based on solidification of floating organic drop (DLLME-SFO) was completely automated for the first time. The developed system was validated in the development of a method for the determination of parabens in personal care products, water, urine and saliva, thus demonstrating the great potential of modern technologies in the development of new, versatile and efficient automated systems in chemistry laboratories.

Historicamente, o termo robô teve sua origem associada à forma humana e também ao seu comportamento. O ser humano desenvolveu, ao longo de seu processo evolutivo, capacidades mentais superiores como a memória, a linguagem, a vontade, entre outras. Tais faculdades permitem-lhe comparar informações obtidas do ambiente e de seus semelhantes com suas recordações e deliberar ações, ou realizar comunicações por meio de linguagens simbólicas, muitas vezes ambíguas. A área da cooperação robótica concentra estudos sobre a interação entre robôs e tem apresentado soluções para o controle adaptativo que, em sua maioria, dota os agentes robóticos de capacidades reativas a estímulos do ambiente. Porém, quando a interação envolve robô e humano, nota-se que as abordagens publicadas colocam apenas o ser humano no papel deliberativo. Essa solução mostra-se limitada, principalmente quando se busca por novas formas de interação que permitam um sistema robótico colaborar efetivamente com humanos e até tutorar o aprendizado destes. Com intuito de contribuir com a solução desse problema, é proposta e apresentada uma nova abordagem de controle, baseada em arquitetura distribuída e que permite a deliberação de comportamentos cooperativos e colaborativos. Além disso, o novo modelo de arquitetura permite operar multi-agentes distribuídos e, com isso, partes distintas de um robô manipulador. Para se validar a aplicabilidade do modelo, apresenta-se o sistema Scara3D, uma interface gráfica que representa o gerador do ambiente virtual, a camada mais baixa do contexto global da arquitetura. Os testes do ambiente virtual envolveram a tele-operação do robô, e seus resultados comprovam a integração e a comunicação entre os contextos global e local da arquitetura. Para que os agentes robóticos e humanos decidam e deliberem ações durante tarefas colaborativas, eles devem compartilhar um mesmo modelo mental dos elementos envolvidos nesse ambiente. A estratégia adotada consiste da representação por meio de uma linguagem simbólica, restrita e não-ambígua, capaz de ser compreendida por humanos e interpretada por computadores. Nesse sentido, as regras do ambiente colaborativo robô-humano são então definidas e descritas nos termos da L-Forum, uma linguagem para abstração de ambientes colaborativos. Um estudo de caso que envolve a colaboração robô-humano em um jogo da velha é descrito em detalhes, assim como o projeto e o desenvolvimento do hardware e do software que o operam. Os testes realizados descrevem situações que demandam do robô a seleção e a aplicação de regras diferentes, e seus resultados validam o processo de deliberação de comportamentos pelo sistema. Conclui-se, portanto, que o uso de regras colaborativas oferece um nível extra de abstração ao sistema, e o torna mais flexível e adaptável em ambientes compartilhados por seres humanos. / Historically, the term robot was originally associated to the human form and also to his behavior. The human being, during its evolutionary process, has developed high level mental abilities such as memory, language, will, among others. Such features allow him to compare information obtained from the environment and from his peers with their memories and deliberate actions or communications by means of a symbolic language, often ambiguous. The research area of robotics cooperation focuses on the interaction among robots and has presented solutions for the adaptive control that, in most cases, provides the robotic agents with reactive capabilities in response to environmental stimuli. However, when the interaction involves robot and human, the approaches that are available in the literature, assign the deliberative role only to the human. This is a constrained solution, especially when looking for new interaction forms that allow a robotic system to effectively collaborate with humans and to tutor the learning of them. Aiming to contribute to the solution of this problem is proposed and presented a new control approach based on distributed architecture that allows the deliberation of cooperative and collaborative behavior. Moreover, the new architecture model allows the interoperation of distributed multi-agents, and thus, distinct parts of a robot manipulator. The presented Scara3D system is used to validate the applicability of the model. The Scara3D is a graphical interface that represents the generator of the virtual environment, the bottom most layer of the global context of architecture. The tests of virtual environment involved the robot teleoperation, and its results prove the integration and communication between local and global contexts of architecture. For the robotic agents and humans decide and deliberate actions during collaborative tasks, they must share the same mental model of the elements involved in this environment. The adopted strategy consists of representation by means of a symbolic language, restricted and non-ambiguous, understandable by humans and interpretable by computers. In this sense, the rules of human-robot collaborative environment are then defined and described in terms of L-Forum, a language that allows abstracting collaborative environments. A case study involving human-robot cooperation in a tic-tac-toe is described in detail, as well as design and development of hardware and software that operate it. The tests describe situations that require the robot selection and application of different rules, and their results validate the process of behavior deliberation by the system. Therefore it is possible to conclude that the collaborative rules usage provides an extra abstraction level to the system, and makes it more flexible and adaptive in environments shared by humans.

A detecção e reconhecimento de objetos é uma tarefa fundamental em aplicações relacionadas à navegação autônoma de robôs móveis e veículos inteligentes. Com a evolução tecnológica nos sistemas sensoriais, surgiram equipamentos capazes de detectar e representar os elementos presentes no ambiente de forma tridimensional, em estruturas chamadas nuvem de pontos. Os sensores 3D geralmente capturam um grande volume de pontos em curtos intervalos de tempo, o que demanda técnicas robustas para processamento dessa informação além de tolerância a eventuais ruídos nos dados. Uma abordagem frequentemente utilizada na área de Visão Computacional para redução de dimensionalidade é a extração de features robustas, armazenando um subconjunto de informações representativas e simplificadas do conjunto de dados. Esta tese apresenta uma metodologia de classificação de objetos em nuvens de pontos 3D através da extração de features 3D globais. Foi desenvolvido um novo descritor 3D invariante à escala, translação e rotação denominado 3D-CSD (3D-Contour Sample Distances) para representação da superfície dos objetos presentes no ambiente, e utilizado um método de aprendizado supervisionado para reconhecimento de padrões. Os experimentos realizados envolveram o uso de Redes Neurais Artificiais para o reconhecimento de diferentes classes de objetos, avaliando e validando a metodologia proposta. Os resultados obtidos demostraram a viabilidade da aplicação desta abordagem para o reconhecimento de objetos em sistemas de percepção 3D. / Objects detection and recognition is a critical task in applications for mobile robots and intelligent vehicles autonomous navigation. With the advent of many 3D sensors, environment elements can be detected and represented in three-dimensional mode, in structures known as point clouds. 3D sensors usually capture a large amount of points at high rates, requiring robust techniques to process this information and also deal with noise on input data. A common approach in the Computer Vision field for dimensionality reduction is the use of robust features extraction techniques. This way, only a subset with representative and simplified information from the dataset is processed. This thesis presents a methodology for objects recognition in 3D point clouds using global 3D features extraction. A novel 3D descriptor invariant to scale, translation and rotation named 3D-CSD (3D-Contour Sample Distances) was developed to represent the objects surface, and a supervised learning method used for pattern recognition. The experiments were performed using Artificial Neural Networks for the recognition of different classes of objects, evaluating and validating the proposed methodology. Obtained results demonstrated the feasibility of this approach application for object recognition in 3D perception systems.

Diversos trabalhos relacionados ao desenvolvimento de dispositivos robóticos biomecatrônicos estão sendo realizados em vários laboratórios no mundo. Apesar desta crescente tendência, devido a uma falta de padronização nas tecnologias utilizadas, em especial no sistema de sensoriamento e controle, há uma grande divergência nos sistemas resultantes. De forma a se conseguir atender os requisitos dos projetos, muito tempo é despendido no desenvolvimento de sistemas de sensoriamento e controle dedicados. Dentro deste cenário, neste trabalho foi projetado e implementado um sistema de sensoriamento e controle modular específico para sistemas robóticos. Este foi desenvolvido de forma a poder ser utilizado em diversos projetos reduzindo o esforço para a sua implementação. O referido sistema foi dividido em três módulos: Processador Central, Nós e Rede de Comunicação. Foi dada uma especial atenção no aspecto relacionado à comunicação por ser um fator-chave para se conseguir manter compatibilidade entre diferentes sistemas. Uma rede de comunicação denominada R-Bone foi desenvolvida pelo fato de que os sistemas existentes não atendem aos requisitos propostos. Uma descrição conceitual do sistema projetado é apresentada e a sua implementação detalhada. Todos os aspectos técnicos relevantes foram descritos de forma a facilitar a sua replicação por outros grupos. Um driver para sistema operacional Linux foi desenvolvido em conjunto com uma camada de abstração para simplificar o seu uso. Os testes realizados demonstraram que o sistema desenvolvido atende os requisitos propostos, mantendo uma condição de estabilidade adequada em seu tempo de resposta, baixa latência e pouca defasagem entre os sinais coletados pelos sensores. De forma a contribuir para uma possível padronização dos sistemas utilizados na área, todos os arquivos e informações relevantes para a replicação do sistema proposto foram disponibilizados sob a licença GNU LGPL em um servidor SVN. / Several works related to the development of biomechatronic robotic systems are being taken in several laboratories around the world. Despite this increasing trend, due to a lack of standardization in the used technologies, in special related to the control and sensing system, there is a wide divergence in the resulting system. In order to meet the project requirements, a lot of time is spent in the development of a custom control and sensing system. In this scenario, a modular sensing and control system specifically designed to be used in robotic systems, was designed and implemented. The last was developed in order to be used in several projects, thus reducing the effort spent on its implementation. This system was divided into three modules: Central Processor, Nodes and Communication Network. A special attention was given to the aspects related to the communication as it is the key-factor to keep compatibility among different systems. A communication network named R-Bone was developed, and its implementation was detailed. All the relevant technical aspects were described in order to facilitate its replication by other groups. A driver for the Linux operating system was developed in conjunction with an abstraction layer to simplify its use. The tests demonstrated that the system meets the proposed requirements, keeping a proper stability condition in the response time, low latency and little skew between the signals collected by the sensors. In order to contribute to a possible standardization of the systems used in the biomechatronics field, all the files with relevant information to make possible the replication of the proposed system were made available under the GNU LGPL license in a SVN server.