Cada vez mais robôs móveis autônomos estão sendo utilizados em diversas tarefas e em ambientes com elevado risco para atividades humanas que a paralisação de suas atividades podem gerar outros riscos, perdas e elevados custos. Assim, o estado de carga (SOC) de sistemas de baterias em robôs móveis autônomos é um parâmetro importante na prevenção de uma falha primária nessa aplicação, a ausência de energia. Este trabalho apresenta os métodos existentes na literatura para a determinação do estado de carga de baterias e as tecnologias de baterias disponíveis utilizadas em robôs móveis autônomos ou veículos autônomos guiados. A partir desses estudos foi desenvolvido um modelo de medida, baseado no modelo combinado e foram realizados testes de bancadas para levantamento dos parâmetros e características de três modelos de células de baterias: Lítio Polímero (Li-PO), Níquel-Cádmio (NiCd) e Lítio-Ferro-Polímero (LiFePO4). Com esses parâmetros, aplicou-se o método de estimativa de carga baseado na técnica do Filtro de Kalman Estendido (EKF). Através dos testes, analisou-se comparativamente a resposta do método proposto e a resposta do método OCV e a capacidade de carga real. / Autonomous mobile robots have being increasingly used in various tasks, environments and activities of high risk to human that the stoppage of its activities may generate other risks, losses and high costs. Thus the state of charge (SOC) of battery systems in autonomous mobile robots, is an important parameter to prevent a primary failure in this application, the lack of energy. The paper presents the existing methods in the literature to determine the battery state of charge and battery commercial technologies available used in an autonomous mobile robot or autonomous guided vehicle, from these studies a measurement model based on combined model was developed and testing benches for three cells models on Lithium Polymer Battery (Li-PO), Nickel Cadmium (NiCd) and lithium-iron-Polymer (LiFePO4) batteries were performed for lifting the parameters and apply the battery state of charge method based on the Extended Kalman Filter (EKF) technique. The tests were analyzed in order to observe the comparatively response of the proposed method, the OCV method and Real charge capacity.

Made available in DSpace on 2011-05-04T12:36:29Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2009 / O objetivo deste trabalho é apresentar os passos necessários para a construção de data marts /data warehouses como uma solução para um ambiente de suporte à decisão. Seu foco não é, entretanto, o aprofundamento de cada uma das etapas deste método (uma vez que existe uma ampla literatura sobre o assunto), mas realçar a importância do envolvimento do usuário aqui denominado consumidor da informação durante o processo de criação e manutenção destes data marts / data warehouses. O consumidor da informação é chamado a participar de um plano integrado com os membros das áreas detentoras do conhecimento necessário para a construção destas soluções de suporte à decisão, incluindo a área de tecnologia da informação. A disseminação das informações contidas nestes bancos de dados para os diversos tipos de consumidores da informação(com diferentes recursos de hardware, software e humanos disponíveis), e sua aplicação no controle social, também são discutidas aqui. / The purpose of this work is to present the required steps for the construction of data marts / data warehouses as a solution for a decision support environment. However, its focus is not to go deeper in each of the steps of this method (since there is a broad literature about the subject), but to highlight the importance of the user – here called information consumer – engagement during the process of creating and maintaining these data marts / data warehouses. The information consumer is called to take part in an integrated plan together with the members of the areas who own the necessary knowledge to build these decision support solutions, including the information technology (IT) area. The spread of the informations contained in these databases to the different types of information consumers (with different hardware, software and human resources available), and its application in social control, is also discussed here.