Nesse trabalho são investigados os mecanismos de crescimento de filmes finos de N-TiO2 depositados por sputtering DC reativo e estudado os efeitos do processo de dopagem do TiO2 nos princípios de operação de células solares sensibilizadas por corantes fotoexcitáveis. Os mecanismos de crescimento dos filmes foram estudados através de métodos numéricos e experimentais. O modelo numérico utilizado durante as simulações foi originalmente desenvolvido em uma estrutura zero dimensional baseado no modelo de Berg com o objetivo de estudar e calcular a concentração química dos filmes e compreender como o nitrogênio substitucional é inserido na estrutura do TiO2. Os resultados obtidos a partir das simulações numéricas foram comparados com os dados experimentais visando avaliar o modelo proposto. Os filmes depositados em laboratório foram analisados por perfilometria mecânica, espectrofotometria ótica, difração de raios-X, microscopia eletrônica de varredura, microscopia de força atômica, espectroscopia por retroespalhamento Rutherford e espectroscopia de fotoelétrons excitados por raios-X. Os protótipos solares foram fabricados através da geometria convencional de dois eletrodos com os filmes de TiO2 depositados em diversos níveis de dopagem. Os resultados indicam que os filmes dopados são compostos pela mistura de TiN, TiO2 e subóxidos de modo que a oxidação do TiN durante a deposição reativa desempenha um papel fundamental para a incorporação de nitrogênio substitucional na estrutura dos filmes. Os resultados obtidos a partir da caracterização das células solares mostram que os dispositivos fotovoltaicos construídos com os filmes dopados apresentam maiores eficiências de conversão quando comparados com as células solares compostas por filmes de TiO2 sem dopagem.

Nanotecnologia é o conjunto de conhecimentos acumulados pelo homem que permite controlar a produção de estruturas com uma ou mais dimensões nanométricas. Desde seus primórdios na década de 70, a nanotecnologia tem estado em constante ascensão, encontrando uma diversidade enorme de aplicações, como por exemplo em medicina e na indústria optoeletrônica. Por consequência, a demanda por equipamentos tanto de preparo como de caracterização/controle tem crescido exponencialmente. O uso da radiação X no estudo de dispositivos nanoestruturados tem sido, em grande parte, possível gra- ças as fontes síncrotrons com feixes intensos. Mas a disponibilidade desses laboratórios de alta tecnologia está aquém da crescente demanda das pesquisas em nanotecnologia, as quais precisam de técnicas de análise estrutural rápidas e de fácil acesso para otimização e controle da produção de dispositivos nanoestruturados. Com foco nessa falta por técnicas de análise estrutural, esta dissertação tem como objetivo avaliar quais parâmetros básicos de nanodispositivos, com substratos monocristalinos, podem ser investigados por meio de técnicas de difração de raios X utilizando fontes compactas de radiação, bem como avaliar as limitações instrumentais. / X-ray radiation has provided a powerful tool for analyzing the structure of materials at atomic scale. While many are fascinated with the perspectives oered by advanced X-ray sources, the practical aspects of these perspectives in the actual and future scenery of nanotechnology needs to be discussed. Nanotechnology, i.e. the capacity of controlling matter at atomic-molecular scales and manufacturing structures with dimensions of a few tens of nanometers, has provided a constant challenge for structural analysis via X-ray techniques. The great diversity of materials and methods derived from nanotechnology is generating a huge demand for time of analysis, much beyond of that can be supplied by synchrotron facilities worldwide. In optimizing nanostructured materials and devices processing methods, fast and easy-access techniques to control and characterization are required. Microscopy and spectroscopy techniques are very important in this scenery, but they have intrinsic limitations that have justied the search for high-resolution techniques of structural analysis, such as those obtained by diraction of X-rays. The use of Xradiation in the study of nanostructured device has been possible by synchrotron sources due to the high intense beams. But the availability of these high tech laboratories falls short of the growing demand for nanotechnology research. In this context, this dissertation intend evaluate which basic parameters of nanodevices with single crystal substrates can be investigated by techniques of X-ray diraction using compact radiation sources as well how to evaluate the instrumental limitations .

Nanotecnologia é o conjunto de conhecimentos acumulados pelo homem que permite controlar a produção de estruturas com uma ou mais dimensões nanométricas. Desde seus primórdios na década de 70, a nanotecnologia tem estado em constante ascensão, encontrando uma diversidade enorme de aplicações, como por exemplo em medicina e na indústria optoeletrônica. Por consequência, a demanda por equipamentos tanto de preparo como de caracterização/controle tem crescido exponencialmente. O uso da radiação X no estudo de dispositivos nanoestruturados tem sido, em grande parte, possível gra- ças as fontes síncrotrons com feixes intensos. Mas a disponibilidade desses laboratórios de alta tecnologia está aquém da crescente demanda das pesquisas em nanotecnologia, as quais precisam de técnicas de análise estrutural rápidas e de fácil acesso para otimização e controle da produção de dispositivos nanoestruturados. Com foco nessa falta por técnicas de análise estrutural, esta dissertação tem como objetivo avaliar quais parâmetros básicos de nanodispositivos, com substratos monocristalinos, podem ser investigados por meio de técnicas de difração de raios X utilizando fontes compactas de radiação, bem como avaliar as limitações instrumentais. / X-ray radiation has provided a powerful tool for analyzing the structure of materials at atomic scale. While many are fascinated with the perspectives oered by advanced X-ray sources, the practical aspects of these perspectives in the actual and future scenery of nanotechnology needs to be discussed. Nanotechnology, i.e. the capacity of controlling matter at atomic-molecular scales and manufacturing structures with dimensions of a few tens of nanometers, has provided a constant challenge for structural analysis via X-ray techniques. The great diversity of materials and methods derived from nanotechnology is generating a huge demand for time of analysis, much beyond of that can be supplied by synchrotron facilities worldwide. In optimizing nanostructured materials and devices processing methods, fast and easy-access techniques to control and characterization are required. Microscopy and spectroscopy techniques are very important in this scenery, but they have intrinsic limitations that have justied the search for high-resolution techniques of structural analysis, such as those obtained by diraction of X-rays. The use of Xradiation in the study of nanostructured device has been possible by synchrotron sources due to the high intense beams. But the availability of these high tech laboratories falls short of the growing demand for nanotechnology research. In this context, this dissertation intend evaluate which basic parameters of nanodevices with single crystal substrates can be investigated by techniques of X-ray diraction using compact radiation sources as well how to evaluate the instrumental limitations .

A exploração autônoma de ambientes desconhecidos necessita da construção incremental e consistente de um modelo do local explorado para que o robô possa estimar com sucesso sua localização ao longo do trajeto executado. Este problema é conhecido como localização e mapeamento simultâneo (SLAM), sendo de fundamental importância para o estudo de robôs móveis autônomos. Este trabalho apresenta o resultado do desenvolvimento de um algoritmo para localização e mapeamento simultâneo baseado no algoritmo Iterative Closest Point (ICP). Como ferramenta de desenvolvimento e pesquisa um novo framework voltado a aplicações robóticas chamado Microsoft Robotics Developer Studio foi utilizado. A solução proposta utiliza o ICP para gerar uma estimativa inicial de deslocamento que é avaliada utilizando-se um índice de qualidade em que a varredura da leitura atual do scanner laser é sobreposta a um mapa previamente construído a partir de leituras anteriores do sensor laser. Se o índice for pior que um limite previamente definido, são geradas mais quatro estimativas de deslocamento nas proximidades da estimativa inicial. A que apresentar o melhor valor para o índice de desempenho é utilizada como estimativa final para o deslocamento. Para verificação da efetividade da solução proposta, foram utilizados cinco ambientes simulados diferentes no qual foram avaliados o ICP e a solução proposta. Os resultados das simulações indicam que a solução proposta obtém um desempenho sensivelmente superior ao ICP nos casos em que o ambiente apresenta quinas e saliências pois estas diminuem os efeitos danosos causados pela ambiguidade na estimativa de deslocamento. Destaca-se também a utilização do teste de hipótese pelo método Kolmogorov-Smirnov para duas amostras (KS) para verificação de semelhança e relevância das correções efetuadas pelos algoritmos em teste.

Os explosivos compósitos desenvolvidos no CTA utilizam HMX, que pode existir em 4 formas polimórficas denominadas a, b, g e d. O HMX produzido no IAE cristaliza-se na forma a, que é mais sensível ao atrito e choque durante o manuseio, sendo necessário a recristalização para a forma b-HMX, que é a forma mais estável para utilização. Neste trabalho foi feita a caracterização do b-HMX, quanto a pureza, forma cristalina e formato em várias granulometrias, com a utilização das técnicas Cromatografia líquida de alta eficiência (HPLC), Espectroscopia no infravermelho com transformada de Fourier (FTIR), Microscopia ótica, Calorimetria exploratória diferencial (DSC), Microscopia eletrônica de varredura (MEV) e Difração de raios-X. Foi observado que o tamanho da partícula e sua distribuição afetam a temperatura da transição bd-HMX medida por DSC, sendo que quanto mais fina a granulometria mais alta a temperatura da transição. A microscopia ótica e MEV mostraram que as frações não são uniformes quanto ao tamanho e o formato das partículas, com a existência de partículas mal formadas, "clusters". A análise DSC mostrou que o comportamento do "cluster" é diferente dos cristais pequenos, obtendo a transição em temperatura mais baixa do que cristais maiores. MEV mostrou que após a conversão para forma d, as partículas maiores apresentam trincas , o que pode explicar picos múltiplos observados no DSC. O efeito da granulometria sobre a decomposição acompanhou o efeito sobre a transição cristalina, embora de forma pouco significativa.

[pt] Os Robôs Móveis são cada vez mais inteligentes, para que eles tenham a capacidade de semover livremente no interior deumambiente, evitando obstáculos e sem assistência de um ser humano, precisam possuir um conhecimento prévio do ambiente e de sua localização. Nessa situação, o robô precisa construir um mapa local de seu ambiente durante a execução de sua missão e, simultaneamente, determinar sua localização. Este problema é conhecido como Mapeamento e Localização Simultâneas (SLAM). As soluções típicas para o problema de SLAM utilizam principalmente dois tipos de sensores: (i) odômetros, que fornecem informações de movimento do robô móvel e (ii) sensores de distância, que proporcionam informação da percepção do ambiente. Neste trabalho, apresenta-se uma solução probabilistica para o problema SLAM usando o algoritmo DP-SLAM puramente baseado em medidas de um LRF (Laser Range Finder), com foco em ambientes internos estruturados. Considera-se que o robô móvel está equipado com um único sensor 2DLRF, sem nenhuma informação de odometria, a qual é substituída pela informação obtida da máxima sobreposição de duas leituras consecutivas do sensor LRF, mediante algoritmos de Correspondência de Varreduras (Scan Matching). O algoritmo de Correspondência de Varreduras usado realiza uma Transformada de Distribuições Normais (NDT) para aproximar uma função de sobreposição. Para melhorar o desempenho deste algoritmo e lidar com o LRF de baixo custo, uma reamostragem dos pontos das leituras fornecidas pelo LRF é utilizada, a qual preserva uma maior densidade de pontos da varredura nos locais onde haja características importantes do ambiente. A sobreposição entre duas leituras é otimizada fazendo o uso do algoritmo de Evolução Diferencial (ED). Durante o desenvolvimento deste trabalho, o robô móvel iRobot Create, equipado com o sensor LRF Hokuyo URG-04lx, foi utilizado para coletar dados reais de ambientes internos, e diversos mapas 2D gerados são apresentados como resultados. / [en] The robot to have the ability to move within an environment without the assistance of a human being, it is required to have a knowledge of the environment and its location within it at the same time. In many robotic applications, it is not possible to have an a priori map of the environment. In that situation, the robot needs to build a local map of its environment while executing its mission and, simultaneously, determine its location. A typical solution for the Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) problem primarily uses two types of sensors: i) an odometer that provides information of the robot’s movement and ii) a range measurement that provides perception of the environment. In this work, a solution for the SLAM problem is presented using a DP-SLAM algorithm purely based on laser readings, focused on structured indoor environments. It considers that the mobile robot only uses a single 2D Laser Range Finder (LRF), and the odometry sensor is replaced by the information obtained from the overlapping of two consecutive laser scans. The Normal Distributions Transform (NDT) algorithm of the scan matching is used to approximate a function of the map overlapping. To improve the performance of this algorithm and deal with low-quality range data from a compact LRF, a scan point resampling is used to preserve a higher point density of high information features from the scan. An evolution differential algorithm is presented to optimize the overlapping process of two scans. During the development of this work, the mobile robot iRobot Create, assembled with one LRF Hokuyo URG-04LX, is used to collect real data in several indoor environments, generating 2D maps presented as results.

Submitted by Claudia Rocha (claudia.rocha@udesc.br) on 2017-12-12T16:07:14Z No. of bitstreams: 1 PGEF17MA074.pdf: 2480663 bytes, checksum: 26fb5ceef2b21f799b8a35512121fad5 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-12-12T16:07:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 PGEF17MA074.pdf: 2480663 bytes, checksum: 26fb5ceef2b21f799b8a35512121fad5 (MD5) Previous issue date: 2017-02-22 / The objective of this work is to extract different dendrometric variable such as tottal forest height (h), stem diameter at the breast height (DBH), volume (V) and stem diameter at regular height intervals (Hx) directly from cloud points data derived from a sensor coupled to Unmanned Aircraft Veicle System (UAVS) alone. / Este trabalho tem como objetivo a extração de variáveis dendrométricas tais como a altura total (h), diâmetro a altura do peito (DAP) e diâmetro em diferentes alturas do tronco a partir de dados derivados de TLS, sensores embarcados em VANT bem como a sua integração. A área de estudo consiste em um plantio misto, com espécies dos gêneros Pinus spp. e Eucapyptus spp., e área aproximada de 4.200 m². Os dados TLS foram coletados à campo, empregando o método de varreduras múltiplas. O recobrimento foi realizado com VANT a uma máxima de 120 metros. Todos os dados foram referenciados ao Sistema Geodésico Brasileiro mediante a coleta de observações para o campo. Para a validação dos resultados foram coletados dados utilizando técnicas e equipamentos tradicionais. O pré-processamento e processamento dos dados foram realizados empregando os aplicativos computacionais Scene, CloudCompare e Photoscan/Agisoft. Para a extração das variáveis dendrométrica empregaram-se os aplicativos Python e DetecTree. A detecção das árvores a partir de dados TLS obteve um acerto de 98,98%. Por outro lado, a detecção das árvores individual de árvores, usando somente a ortoimagem não obteve bons resultados. Quando comparada a verdade de campo, os diâmetros obtidos a 1,30 m (DAP) e a 3,3 metros de altura, apresentaram igualdade estatística ao nível de significância de 5%. No entanto, a metodologia usada para extração da altura total neste estudo, não apresentou igualdade estatística ao nível de significância de 5%

[pt] SLAM (Mapeamento e Localização Simultânea) é uma das áreas mais pesquisadas na Robótica móvel. Trata-se do problema, num robô móvel, de construir um mapa sem conhecimento prévio do ambiente e ao mesmo tempo manter a sua localização nele. Embora a tecnologia ofereça sensores cada vez mais precisos, pequenos erros na medição são acumulados comprometendo a precisão na localização, sendo estes evidentes quando o robô retorna a uma posição inicial depois de percorrer um longo caminho. Assim, para melhoria do desempenho do SLAM é necessário representar a sua formulação usando teoria das probabilidades. O SLAM com Filtro Extendido de Kalman (EKF-SLAM) é uma solução básica, e apesar de suas limitações é a técnica mais popular. O Fast SLAM, por outro lado, resolve algumas limitações do EKF-SLAM usando uma instância do filtro de partículas conhecida como Rao-Blackwellized. Outra solução bem sucedida é o DP-SLAM, o qual usa uma representação do mapa em forma de grade de ocupação, com um algoritmo hierárquico que constrói mapas 2D bastante precisos. Todos estes algoritmos usam informação de dois tipos de sensores: odômetros e sensores de distância. O Laser Range Finder (LRF) é um medidor laser de distância por varredura, e pela sua precisão é bastante usado na correção do erro em odômetros. Este trabalho apresenta uma detalhada implementação destas três soluções para o SLAM, focalizado em ambientes fechados e estruturados. Apresenta-se a construção de mapas 2D e 3D em terrenos planos tais como em aplicações típicas de ambientes fechados. A representação dos mapas 2D é feita na forma de grade de ocupação. Por outro lado, a representação dos mapas 3D é feita na forma de nuvem de pontos ao invés de grade, para reduzir o custo computacional. É considerado um robô móvel equipado com apenas um LRF, sem nenhuma informação de odometria. O alinhamento entre varreduras laser é otimizado fazendo o uso de Algoritmos Genéticos. Assim, podem-se construir mapas e ao mesmo tempo localizar o robô sem necessidade de odômetros ou outros sensores. Um simulador em Matlab é implementado para a geração de varreduras virtuais de um LRF em um ambiente 3D (virtual). A metodologia proposta é validada com os dados simulados, assim como com dados experimentais obtidos da literatura, demonstrando a possibilidade de construção de mapas 3D com apenas um sensor LRF. / [en] Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) is one of the most widely researched areas of Robotics. It addresses the mobile robot problem of generating a map without prior knowledge of the environment, while keeping track of its position. Although technology offers increasingly accurate position sensors, even small measurement errors can accumulate and compromise the localization accuracy. This becomes evident when programming a robot to return to its original position after traveling a long distance, based only on its sensor readings. Thus, to improve SLAM s performance it is necessary to represent its formulation using probability theory. The Extended Kalman Filter SLAM (EKF-SLAM) is a basic solution and, despite its shortcomings, it is by far the most popular technique. Fast SLAM, on the other hand, solves some limitations of the EKFSLAM using an instance of the Rao-Blackwellized particle filter. Another successful solution is to use the DP-SLAM approach, which uses a grid representation and a hierarchical algorithm to build accurate 2D maps. All SLAM solutions require two types of sensor information: odometry and range measurement. Laser Range Finders (LRF) are popular range measurement sensors and, because of their accuracy, are well suited for odometry error correction. Furthermore, the odometer may even be eliminated from the system if multiple consecutive LRF scans are matched. This works presents a detailed implementation of these three SLAM solutions, focused on structured indoor environments. The implementation is able to map 2D environments, as well as 3D environments with planar terrain, such as in a typical indoor application. The 2D application is able to automatically generate a stochastic grid map. On the other hand, the 3D problem uses a point cloud representation of the map, instead of a 3D grid, to reduce the SLAM computational effort. The considered mobile robot only uses a single LRF, without any odometry information. A Genetic Algorithm is presented to optimize the matching of LRF scans taken at different instants. Such matching is able not only to map the environment but also localize the robot, without the need for odometers or other sensors. A simulation program is implemented in Matlab to generate virtual LRF readings of a mobile robot in a 3D environment. Both simulated readings and experimental data from the literature are independently used to validate the proposed methodology, automatically generating 3D maps using just a single LRF.