Nesta tese são investigados dois subproblemas básicos envolvidos na aplicação de robôs móveis: guiamento e controle. No caso do guiamento, ênfase é dada aos sistemas baseados em visão, e são abordados dois procedimentos distintos: a) um baseado na detecção de guias, e b) outro baseado na técnica de fluxo óptico, que relaciona as velocidades aparentes entre cena e observador. No procedimento baseado em detecção de guias proposto nesta tese, as guias são modeladas por um polinômio de segunda ordem, cujos parâmetros são atualizados por um algoritmo recursivo, o filtro de Kalman na forma de informação (KIF). Tal procedimento requer menor intervenção humana que aquela exigida em Schneiderman & Nashman, e necessita menos informação inicial para extração de características e detecção de guias. Testes com imagens reais, tanto internas quanto externas, e em presença de situações desfavoráveis como baixa luminosidade, indicam que o procedimento exibe bom desempenho e robustez em condições de testes similares a Schneiderman & Nashman. Um procedimento alternativo para guiamento baseado em fluxo óptico é também implementado objetivando comparar custo computacional, hipóteses necessárias e restrições de uso. Os resultados apresentados para ambos os procedimentos não consideram a interação com a malha de controle e guiamento do robô. No que se refere ao controle, são investigadas leis visando a implementação, ou seja, leis que gerem sinais suaves e respeitem os limites de hardware do robô. Utilizam-se estratégias de controle empregando redes neurais artificiais (RNA's) para o modelo dinâmico completo do robô móvel. As leis de controle são sintonizadas para possibilitar uma partida suave, em trajetórias retilíneas ou do tipo circuito fechado, desenvolvendo um movimento uniformemente acelerado a partir do repouso até atingir sua velocidade nominal. Tem-se assim uma contribuição em relação a Fierro, Lewis e Sousa, onde não há qualquer preocupação em relação aos aspectos práticos de implementação. Resultados de simulação utilizando os parâmetros de um robô real, Magellan (Trademarket), sugerem o bom desempenho das estratégias investigadas, nas mesmas condições de testes de Fierro, Lewis e Sousa.

Este trabalho apresenta a implementação e comparação de três técnicas distintas de visão computacional tridimensional a saber: Visão estéreo: correlação de imagens bidimensionais (2D); Fusão sensorial - uso de sensores distintos: câmera 2D + sensor de ultra-som unidimensionais (1D); Iluminação estruturada. Os algoritmos de visão computacional apresentados são basicamente implementações de trabalhos anteriores, realizados a partir de técnicas atualizadas de comprovada eficiência. As principais características avaliadas durante o estudo comparativo entre as três técnicas são: carga computacional (tempo de obtenção do dado 3D); Influência do meio (ruído devido a uma iluminação não uniforme, ofuscamentos, sombras); custo da infra-estrutura para cada técnica; análise de incertezas, precisão (repetibilidade) e acuidade. Optou-se pelo uso do software Matlab versão 5.1 para a implementação dos algoritmos, dada a facilidade de programação e depuração, além de ser muito difundido e utilizado no meio acadêmico, permitindo que os resultados desse trabalho sejam reproduzidos e verificados. São apresentados exemplos de visão tridimensional aplicados a tarefas de montagem robotizada do tipo pick-and-place".