Orientador: Prof. Dr. Michel Oliveira da Silva Dantas / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, 2017. / As atividades realizadas através de movimentações do corpo são fundamentais para manter e promover a saúde humana, permitindo melhorar nossa qualidade de vida. Neste contexto, são cada vez mais desenvolvidos sistemas comerciais para monitorar movimentos humanos. Entretanto, os sistemas existentes, compostos normalmente por análise de imagens capturadas por câmeras de vídeo, plataformas de força, eletromiografia (EMG), etc, necessitam de ambientes especiais para serem aplicados, limitando o resultado e a fidelidade da análise dos movimentos. Desta forma, o objetivo desta pesquisa foi apresentar o estudo de um sistema de classificação de movimentos humanos utilizando sensores inerciais dos tipos acelerômetro e giroscópio de um Smartphone, sendo uma tecnologia atraente, de baixo custo e viável para substituir os métodos tradicionais aplicados neste tipo de análise. Utilizando os sensores inerciais de um Smartphone, e com o auxílio do aplicativo Matlab Mobile, foi possível enviar, através da comunicação Wi Fi, os sinais de aceleração e velocidade angular para uma central de processamento. Os sinais destes sensores foram janelados para extrair características distintas para cada movimento e foram utilizadas nos algoritmos classificadores baseados em inteligência artificial Arvores de Decisão e o KNN (K Nearest Neighbor). Três abordagens foram realizadas com o intuito de verificar a sensibilidade dos sensores inerciais quando submetidos a classificação individualmente e combinando os sinais de aceleração e velocidade angular. O sensor acelerômetro se mostrou com alta eficiência em conjunto com a técnica KNN, obtendo 92,8 % de acertos gerais. Utilizando apenas o giroscópio, novamente o classificador KNN se mostrou superior em comparação ao classificador Árvores de Decisão, com uma taxa de acertos gerais de 80,1 %. Por fim, combinando os sinais dos sensores, os dois classificadores apresentaram um alto desempenho, obtendo 90,7 % para o classificador KNN e 89,7 % utilizando o classificador Árvores de Decisão. Procurou-se analisar e comparar diferentes técnicas e sistemas de classificação de movimentos humanos que podem ser consideradas alternativas à opção realizada neste trabalho. Foram analisados, ainda, outros trabalhos relacionados à classificação de movimentos, buscando comparar as vantagens e desvantagens de cada método. Estas comparações mostram que os resultados obtidos neste trabalho são similares, provando que um único dispositivo permite uma classificação de movimentos humanos com alto desempenho e baixo custo. / The activities carried out through body movements are important to maintain and to promote human health, increasing our life quality. In this context, commercial systems have been developed increasingly for human movement monitoring. However, the existing systems, which are usually composed by analysis of images captured by video cameras, power platforms, electromyography, etc., require special room to be applied, thus limiting the outcome and the fidelity of the motion in analysis. Based on the exposed, the objective of this research was to present the study of a human movement classification system using the accelerometer and gyroscope inertial sensors of a Smartphone. Such alternative aims to be an attractive, low cost and viable technology to replace the traditional methods applied in this type of analysis. By using the inertial sensors of a Galaxy S6 Smartphone coupled with Matlab Mobile application, it was possible to send the signals of acceleration and angular velocity to a processing center through Wi Fi communication. The signals from these sensors were windowed to extract features for each movement, and they were used in the algorithms based on Artificial Intelligence Decision Trees and KNN (K Nearest Neighbor). Three approaches were carried out with the purpose of verifying the sensitivity of the inertial sensors when subjected to individual classification and combining the signs of acceleration and angular velocity. The accelerometer sensor presented high efficiency when coupled with the KNN technique, obtaining 92.8 % of general hit rate. By using only the gyroscope, the KNN was superior in comparison to the Decision Trees, with a general hit rate of 80.1%. Finally, by combining the signals from booth sensors, the two classifiers presented a high performance: 90.7% for the KNN and 89.7% for the Decision Trees. We have analyzed and compared different techniques and systems of classification of human movements that are alternatives to that used in this work. Other works related to the classification of movements were also analyzed, aiming to compare the advantages and disadvantages of each method. These comparisons showed that the results obtained in this work are quite similar, which indicates that is possible to use a single device to obtain a classification of human movements with high performance and low cost.

Submitted by Maykon Nascimento (maykon.albani@hotmail.com) on 2015-03-06T19:28:59Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Dissertação Douglas Soprani.pdf: 12382633 bytes, checksum: 47ecc259e614e63704f16a4d7f45023c (MD5) / Approved for entry into archive by Elizabete Silva (elizabete.silva@ufes.br) on 2015-03-23T18:59:35Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Dissertação Douglas Soprani.pdf: 12382633 bytes, checksum: 47ecc259e614e63704f16a4d7f45023c (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-23T18:59:35Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Dissertação Douglas Soprani.pdf: 12382633 bytes, checksum: 47ecc259e614e63704f16a4d7f45023c (MD5) Previous issue date: 2015-03-06 / Esta dissertação apresenta o desenvolvimento de uma plataforma multimodal de aquisição e processamento de sinais. O projeto proposto insere-se no contexto do desenvolvimento de interfaces multimodais para aplicação em dispositivos robóticos cujo propósito é a reabilitação motora adaptando o controle destes dispositivos de acordo com a intenção do usuário. A interface desenvolvida adquire, sincroniza e processa sinais eletroencefalográficos (EEG), eletromiográficos (EMG) e sinais provenientes de sensores inerciais (IMUs). A aquisição dos dados é feita em experimentos realizados com sujeitos saudáveis que executam tarefas motoras de membros inferiores. O objetivo é analisar a intenção de movimento, a ativação muscular e o início efetivo dos movimentos realizados, respectivamente, através dos sinais de EEG, EMG e IMUs. Para este fim, uma análise offline foi realizada. Nessa análise, são utilizadas técnicas de processamento dos sinais biológicos e técnicas para processar sinais provenientes de sensores inerciais. A partir destes, os ângulos da articulação do joelho também são aferidos ao longo dos movimentos. Um protocolo experimental de testes foi proposto para as tarefas realizadas. Os resultados demonstraram que o sistema proposto foi capaz de adquirir, sincronizar, processar e classificar os sinais combinadamente. Análises acerca da acurácia dos classificadores utilizados mostraram que a interface foi capaz de identificar intenção de movimento em 76, 0 ± 18, 2% dos movimentos. A maior média de tempo de antecipação ao movimento foi obtida através da análise do sinal de EEG e foi de 716, 0±546, 1 milisegundos. A partir da análise apenas do sinal de EMG, este valor foi de 88, 34 ± 67, 28 milisegundos. Os resultados das etapas de processamento dos sinais biológicos, a medição dos ângulos da articulação, bem como os valores de acurácia e tempo de antecipação ao movimento se mostraram em conformidade com a literatura atual relacionada. / This master thesis presents a multimodal platform for acquisition and signal processing. The proposed interface acquires, synchronizes and processes electroencephalographic (EEG) signals, electromiographic signals (EMG) and inertial sensors (IMUs) signals. The data acquisition is done in experiments with healthy subjects performing motor tasks of lower limbs. The objective is to analyze the movement intention, the muscle activation and the movement onset. To do so, an offline analysis was performed. In the analysis are shown EEG signal processing techniques, whose aim is to identify movement intention, and EMG signal techniques aiming at identifying the initial muscle activation. Techniques for processing signals from inertial sensors whose aim is to identify movement onset and measure the knee joint angles are also shown. An experimental protocol is proposed. The platform can be used in the development of interfaces for rehabilitation robotics devices aiming at adapting their control with respect to the patient’s intention. The results obtained showed that the system is capable to acquire, process and classify the signals synchronously. The movement intention was detected in 76, 0 ± 18, 2% of the movements. The movement antecipation achieved 716, 0 ± 546, 1 ms based on EEG signal and 88, 34 ± 67, 28 ms based on EMG signals. The results of the biological signal processing, the movement antecipation times, the accuracy of classifiers and joint angles measurements were in accordance with the currently related studies.

Submitted by Caroline Xavier (caroline.xavier@pucrs.br) on 2017-04-10T15:08:08Z No. of bitstreams: 1 DIS_PAULO_HENRIQUE_VANCIN_COMPLETO.pdf: 3234416 bytes, checksum: 53fbe981d0db83ced33b8b3f4247c2f8 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-04-10T15:08:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DIS_PAULO_HENRIQUE_VANCIN_COMPLETO.pdf: 3234416 bytes, checksum: 53fbe981d0db83ced33b8b3f4247c2f8 (MD5) Previous issue date: 2016-12-27 / The present dissertation proposes a sensoring technique of autonomous vehicles based on the fusion of inertial sensors and data collected from a camera. The autonomous vehicle designed in this project was built using "Mecanum" wheels, which gives the vehicle the capability to move in any direction without having to change orientation. The sensoring system proposed is based on the Extended Kalman Filter using quaternions for the fusion of inertial sensors and computer vision, with the objective of finding the global position and orientation of the system. The inertial measurements used in these systems are made by an accelerometer and a gyroscope. The computer vision aspect of the project is done by a digital camera and an image processing software, which is designed to capture colored points in the image. The theory used to design the vehicle?s controller is based on the Lyapunov?s Stability Theory. This project presents a theoretical basis related to the various elements that compose the system, the mathematical basis used in the filter?s implementation and the controller?s design, a general view of the vehicle?s structure used to validate the theory and the results obtained in practical tests. The system?s performance analysis was based on the analysis of graphics that shows the vehicle?s trajectory, the position and orientation of the system over time and the stability of the proposed control law. The obtained results shows that the proposed objectives were met in a satisfactory manner. / A presente disserta??o prop?e uma t?cnica de sensoreamento de ve?culos aut?nomos baseada na fus?o de sensores inerciais e de dados provenientes de uma c?mera. O ve?culo aut?nomo utilizado neste trabalho foi constru?do a partir de rodas "Mecanum", que lhe conferem a caracter?stica de omnidirecionalidade, ou seja, ? capaz de movimenta??o em todas as dire??es, sem a necessidade de mudan?a de orienta??o. O sensoreamento proposto ? fundamentado no Filtro de Kalman Estendido utilizando quat?rnios para a fus?o de sensores inerciais e vis?o computacional, com o objetivo de encontrar a posi??o global e orienta??o do sistema. As medi??es inerciais utilizadas nestes sistemas s?o realizadas por uma Unidade de Medi??es Inerciais (IMU). J? a vis?o computacional fica a cargo de uma c?mera aliada a um processamento de imagens, o qual tem por fun??o captar pontos coloridos na imagem. A teoria utilizada para a constru??o do controlador do ve?culo ? baseada na teoria de estabilidade de Lyapunov. Este controlador tem como prop?sito controlar o deslocamento linear e n?o linear do ve?culo omnidirecional. Sendo assim, este trabalho apresenta uma base te?rica relacionada aos diversos elementos que comp?em o sistema, a fundamenta??o matem?tica utilizada para a implementa??o do filtro e da formula??o do controlador, uma vis?o geral da constru??o do ve?culo utilizado para validar a teoria e os resultado obtidos a partir de testes pr?ticos. A an?lise do desempenho do sistema p?de ser feita a partir da an?lise de gr?ficos que mostram a trajet?ria realizada pelo ve?culo, a posi??o e orienta??o do sistema ao longo do tempo e a estabilidade da lei de controle proposta. Os resultados obtidos evidenciam que os objetivos propostos foram alcan?ados de forma satisfat?ria.

Este trabalho apresenta os modelos físicos e aerodinâmicos para uma bomba guiada. Adicionalmente, são apresentados os modelos atmosféricos, de vento e de atuadores. O estudo é realizado com as equações do movimento com três graus de liberdade. Sob considerações práticas e restrições de desempenho, pode-se determinar as regiões de lançamento aceitável Uma otimização não-linear das leis de guiamento é proposta para assegurar que estas regiões sejam tão grandes quanto possíveis. Diferentes leis de guiamento são analisadas e seus desempenhos comparados. Um autopiloto é então projetado para executar os sinais de referência fornecidos pelo sistema de guiamento. A planta não-linear é estudada e é desenvolvido um controlador com escalonamento de ganhos por alocação de pólos. O controlador é protegido por um esquema de "anti-windup", evitando a divergência dos integradores na presença de saturações. O desempenho global do sistema é avaliado por simulações de Monte Carlo aplicadas ao modelo não-linear completo com três graus de liberdade. Considera-se vento cortante, turbulência, rajadas e modelos de erros de medida com propriedades estatísticas apropriadas.

Este trabalho apresenta um sistema completo para simulação e avaliação do uso de filtros estocásticos para combinar medidas de posição feitas por um sistema inercial, composto de girômetros e acelerômetros, com medidas de posição de um sistema GPS, de modo que possamos extrair uma estimativa do erro de posição acumulado por integração das medidas dos sensores inerciais e corrigir a leitura do mesmo. Para tal, foram desenvolvidos em detalhes e validados um modelo de navegação e um modelo de espaço de estados onde o vetor de variáveis ocultas é a combinação dos erros de posição, velocidade, atitude e fator de escala dos sensores inerciais e deriva de ambos os sensores, inerciais e do GPS. Ainda foram implementados e analisados em sua performance três tipos de Filtros aplicados quando o modelo de observações é não-linear: o Filtro Estendido de Kalman (EKF), o Filtro de Kalman Unscented (UKF) e o Filtro de partículas com Função de importância ótima e Reamostragem. Resultados da Integração Inercial-GPS em diversas trajetórias e configurações de parâmetros são apresentados, bem como os problemas e as soluções na implementação são discutidos.

Sistemas de posicionamento por satélite, GNSS (Global Navigation Satellite System), são amplamente utilizados por navios, automóveis, aeronaves, tropas militares, medições geológicas, fornecendo basicamente posição, velocidade e referência de tempo. O uso, entretanto, é condicionado à disponibilidade do sinal eletromagnético proveniente dos satélites, que pode ser obstruído por montanhas, edifícios, florestas e túneis, por exemplo, sendo também suscetível às condições climáticas. Outra característica dos sistemas de posicionamento por satélite é que os dados são atualizados tipicamente com uma taxa entre 1Hz e 10Hz. Assim, estes sistemas representam uma fonte de informações que, apesar de possuir erros limitados e eventualmente pequenos, apresentam baixa taxa de atualização em relação à dinâmica de navegação e pode não estar disponível em todos os instantes. As unidades de medidas inerciais, IMU (Inertial Measurement Unit), são formadas por sensores que fornecem informações de força específica e velocidade angular. A partir daí, a computação dos cálculos das equações de navegação é feita para fornecer posição, velocidade e atitude do veículo. Uma vez que depende apenas dos dados da IMU e do conhecimento da condição inicial, estes sistemas são autônomos e independentes de qualquer fonte externa de sinais. Além disso, possuem taxas de atualização bem mais elevadas, variando entre cerca de 100Hz e 400Hz, e são menos suscetíveis a condições do ambiente do que o GNSS. Entretanto, os erros dos sensores inerciais, mesmo que pequenos, causam desvios crescentes na solução de navegação, tornando o sistema inercial pouco confiável para navegação de longa duração. Uma forma de aliar o melhor de cada sistema -- Inercial e GNSS -- é através da integração dos dados se seus sensores, de forma a se obter resultados que estejam disponíveis a uma taxa mais elevada e promover a redução e a limitação de erro através das atualizações do GNSS. Para tanto, um algoritmo bastante utilizado que consegue cumprir esta tarefa é o Filtro de Kalman (KF). Este trabalho apresenta um estudo de um sistema de integração de dados de navegação inercial, de uma IMU, com informações de sistemas de posicionamento por satélite. Aqui, o sistema GNSS escolhido é o GPS (Global Positioning System). A implementação do Filtro de Kalman é feita em ambiente MATLAB/Simulink, em que o movimento simulado de uma aeronave é utilizado como referência e o algoritmo é analisado, comparando-se dados de navegação estimados da aeronave, com a trajetória originalmente simulada. Os resultados aqui apresentados mostram o comportamento do erro do sistema integrado pelo Filtro de Kalman em relação aos dados de referência obtidos a partir do movimento simulado da aeronave, inclusive com a interrupção do sinal GNSS por um determinado período.

A demanda crescente por petróleo impulsiona a exploração marítima desta riqueza para águas cada vez mais profundas. O aumento da lâmina dágua exige novas soluções de engenharia principalmente no que se refere à operação de unidades flutuantes de produção. Dentre os desafios impostos pelos novos ambientes de prospecção, destaca-se o processo de ancoragem, neste texto explorado sob a ótica da chamada estaca-torpedo. Embora já tenha sido empregada com sucesso na ancoragem de risers e FPSOs, esta solução encontra-se em constante desenvolvimento, sendo a principal fonte de informação acerca dos lançamentos da estaca-torpedo proveniente de uma unidade de medição inercial (UMI). A presente pesquisa baseou-se no estudo desta UMI e teve como objetivos principais verificar seu desempenho e compreender a empregabilidade deste tipo de monitoração em operações submarinas de maneira mais ampla. Além do estudo detalhado dos sensores, foi dada especial atenção aos algoritmos empregados no tratamento dos sinais provenientes da UMI. Foram estudadas técnicas de correção do sinal, quantificação de ruído, desafios inerentes aos sistemas do tipo strapdown e o processo de integração. Como resultado final foi desenvolvido um algoritmo baseado em quatérnios, alternativo ao atualmente empregado para o processamento dos sinais provenientes da UMI que equipa a estaca-torpedo. / The increasing demand on crude oils constantly pushes the offshore exploitation to deeper waters. As the water depth grows, new engineering challenges arise, especially concerning to the operation of floating production units. Among all the technical issues inherent to the new prospection environment, the mooring system is a significant topic and the development of the torpedo-pile takes place at this scenario. This mooring system has already been successfully applied in anchoring risers and FPSOs; nevertheless, it is in constant study and improvement. The major source of information about the torpedo-pile deployment comes from an inertial measurement unit (IMU). The research presented here is based on this IMU and had as main objective verify its performance and also comprehend the applicability of such kind of unit in other subsea processes. Along with the detailed sensors study, it was given special attention to the algorithms used to process the signals from the IMU. Signal correction techniques and noise quantification were investigated as long as challenges intrinsically related to strapdown navigation systems and the integration process. In the end, an alternative data processing algorithm based on quaternions was produced, to be employed in torpedo-pile launching together with its IMU.

The advances and the development of vehicles and autobalance robots make necessary the investigation of controllers able to meet the various challenges related to the use of these systems. The focus of this work is to study the equilibrium and position control of one two-wheeled robot. The particular interest in this application comes from its structure and its rich physical dynamics. Since this is a complex and non trivial problem, there is great interest in to analyze intelligent controllers. The first part of this dissertation discusses the development of a classic PID controller. Then it is compared with two types of intelligent controllers: On-line Neural Fuzzy Control (ONFC) and Proportional-Integral-Derivative Neural-Network (PID-NN). Also it is presented the implementation of controllers in a hadware plataform using the LEGO Mindstorm kit and in a simulation plataform using the MATLAB-Simulink. Two case studies are developed. The first one investigates the control of equilibrium and position of two-wheeled robot on a flat terrain to observe the intrinsec performance in lack of external factors. The second case studies the equilibrium and position control of the robot in irregular terrains to investigate the system response under influence of hard conditions in its environment. Finally, the performance of each controller developed is discussed and competitive results in the control of two-wheeled robot are achieved. / Com o avanço no desenvolvimento e utilização de veículos e robôs autoequilibrantes, faz-se necessário a investigação de controladores capazes de atender os diversos desafios relacionados à utilização desses sistemas. Neste trabalho foi estudado o controle de equilíbrio e posição de um robô auto-equilibrante de duas rodas. O interesse particular nesta aplicação vem da sua estrutura e da riqueza de sua dinâmica física. Por ser um problema complexo e não trivial há grande interesse em avaliar os controladores inteligentes. A primeira parte da dissertação aborda o desenvolvimento de um controle clássico do tipo PID, para em seguida ser comparado com a implementação de dois tipos de controladores inteligentes: On-line Neuro Fuzzy Control (ONFC) e Proportional-Integral-Derivative Neural-Network (PIDNN). Também é apresentada a implementação dos controladores em uma plataforma de hardware, utilizando o kit LEGO Mindstorm, e numa plataforma de simulação utilizando o MATLAB-Simulink. Em seguida, dois estudos de casos são desenvolvidos visando comparar o desempenho dos controladores. O primeiro caso avalia o controle de equilíbrio e posição do robô auto-equilibrante de duas rodas sobre um terreno plano tendo como interesse observar o desempenho intrínseco do sistema sob ausência de fatores externos. O segundo caso estuda o controle de equilíbrio e posição do robô em terrenos irregulares visando investigar a resposta do sistema sob influência de condições adversas em seu ambiente. Finalmente, o desempenho de cada um dos controladores desenvolvidos é discutido, verificando-se resultados competitivos no controle do robô auto-equilibrante de duas rodas.

Submitted by Maike Costa (maiksebas@gmail.com) on 2016-03-18T13:20:13Z No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 1301385 bytes, checksum: bef9e67e2f8926afbbf4b9bbad62a632 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-03-18T13:20:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 1301385 bytes, checksum: bef9e67e2f8926afbbf4b9bbad62a632 (MD5) Previous issue date: 2015-08-31 / Conselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / A coordinate system has the function to locate the space-time events with respect to a reference system. The construction of the coordinate system depends crucially on the notion of simultaneity associated with the reference. However, there is no natural way, or privileged, set concurrency for non-inertial reference frames, even in Minkowski spacetime. Each procedure leads to different coordinate systems. In this paper, we discuss some methods well known in the literature. We studied the coordinates Rindler, Fermi-Walker radar coordinates and emission coordinates (or GPS). The Rindler coordinate system is one of the prominent systems because it allows to simulate some properties of the geometry of the black hole in a flat space-time. The Rindler coordinates are associated with a family of uniformly accelerated observers who obey the relationship a = (1 / ρ), where is the actual acceleration of the observer and ρ its initial position with respect to some inertial reference system. In this paper, we propose a method for constructing coordinate systems suitable for observers whose acceleration depends on the initial position of the general form a = a (ρ) using this physical principle of locality. The Rindler coordinate system appears as a feature of our generalization. Other particular cases allow us to discuss the relationship between the non-Euclidean geometry of space sections and accelerated reference frames, as was originally proposed by Einstein. Moreover, with the generalization can simulate the behavior of static observers both near the horizon of a black hole, which are subject to a kind of acceleration field (ρ) = 1 / ρ, as in remote areas, for which the (ρ) = 1 / ρ2. In the latter two cases, ρ is from the accelerated observer to the event horizon. With the intention of analyzing the effects of instantaneous acceleration of the rate of atomic clocks, we consider a free massive particle in a box of infinite walls, which is drawn by observers of Rindler. We assume that the particle obeys the Klein-Gordon equation and so we found the frequencies of the stationary states of the system. The transitions between the stationary states are used to set a default frequency for our atomic clock toy. Comparing the accelerated system power spectrum with the energy spectrum of a similar system in an inertial frame, we determined the influence of instantaneous acceleration of the rate of atomic clocks. / Um sistema de coordenadas tem a função de localizar os eventos do espaço-tempo com respeito a um sistema de referência. A construção do sistema de coordenadas depende crucialmente da noção de simultaneidade associada ao referencial. No entanto, não existe uma maneira natural, ou privilegiada, de definir simultaneidade para referenciais não-inerciais, mesmo no espaço-tempo de Minkowski. Cada procedimento conduz a diferentes sistemas de coordenadas. Neste trabalho, discutimos alguns métodos bem conhecidos da literatura especializada. Estudamos as coordenadas de Rindler, de Fermi-Walker, as coordenadas de Radar e as coordenadas de Emissão (ou GPS). O sistema de coordenadas de Rindler é um dos sistemas de grande destaque porque permite simular algumas propriedades da geometria do Buraco Negro num espaço-tempo plano. As coordenadas de Rindler estão associadas a uma família de observadores uniformemente acelerados que obedecem à relação a = (1/ρ), onde a é a aceleração própria do observador e ρ a sua posição inicial com respeito a algum sistema de referência inercial. Neste trabalho, propomos um método para construção de sistemas de coordenadas adaptados a observadores cuja aceleração depende de sua posição inicial da forma geral a=a(ρ), utilizando para isso o princípio físico da localidade. O sistema de coordenadas de Rindler surge como uma particularidade de nossa generalização. Outros casos particulares nos permitem discutir a relação entre a geometria não-Euclidiana das secções espaciais e referenciais acelerados, como originariamente foi proposto por Einstein. Além disso, com a generalização podemos simular o comportamento de observadores estáticos tanto nas proximidades do horizonte de um Buraco Negro, que estão submetidos a um campo de aceleração do tipo a (ρ) = 1/ρ, quanto em regiões afastadas, para as quais, a (ρ) =1/ ρ2. Nestes dois últimos casos, ρ corresponde à distância do observador acelerado até o horizonte de eventos. Com a intenção de analisarmos os efeitos da aceleração instantânea sobre o ritmo de relógios atômicos, consideramos uma partícula livre massiva, dentro de uma caixa de paredes infinitas, que é arrastada por observadores de Rindler. Admitimos que a partícula obedece a equação de Klein-Gordon e assim, encontramos as frequências dos estados estacionários deste sistema. As transições entre os estados estacionários são usadas para definir uma frequência padrão para o nosso relógio atômico de brinquedo. Comparando o espectro de energia do sistema acelerado com o espectro de energia de um sistema idêntico em um referencial inercial, determinamos a influência da aceleração instantânea sobre o ritmo de relógios atômicos.

The advances and the development of vehicles and autobalance robots make necessary the investigation of controllers able to meet the various challenges related to the use of these systems. The focus of this work is to study the equilibrium and position control of one two-wheeled robot. The particular interest in this application comes from its structure and its rich physical dynamics. Since this is a complex and non trivial problem, there is great interest in to analyze intelligent controllers. The first part of this dissertation discusses the development of a classic PID controller. Then it is compared with two types of intelligent controllers: On-line Neural Fuzzy Control (ONFC) and Proportional-Integral-Derivative Neural-Network (PID-NN). Also it is presented the implementation of controllers in a hadware plataform using the LEGO Mindstorm kit and in a simulation plataform using the MATLAB-Simulink. Two case studies are developed. The first one investigates the control of equilibrium and position of two-wheeled robot on a flat terrain to observe the intrinsec performance in lack of external factors. The second case studies the equilibrium and position control of the robot in irregular terrains to investigate the system response under influence of hard conditions in its environment. Finally, the performance of each controller developed is discussed and competitive results in the control of two-wheeled robot are achieved. / Com o avanço no desenvolvimento e utilização de veículos e robôs autoequilibrantes, faz-se necessário a investigação de controladores capazes de atender os diversos desafios relacionados à utilização desses sistemas. Neste trabalho foi estudado o controle de equilíbrio e posição de um robô auto-equilibrante de duas rodas. O interesse particular nesta aplicação vem da sua estrutura e da riqueza de sua dinâmica física. Por ser um problema complexo e não trivial há grande interesse em avaliar os controladores inteligentes. A primeira parte da dissertação aborda o desenvolvimento de um controle clássico do tipo PID, para em seguida ser comparado com a implementação de dois tipos de controladores inteligentes: On-line Neuro Fuzzy Control (ONFC) e Proportional-Integral-Derivative Neural-Network (PIDNN). Também é apresentada a implementação dos controladores em uma plataforma de hardware, utilizando o kit LEGO Mindstorm, e numa plataforma de simulação utilizando o MATLAB-Simulink. Em seguida, dois estudos de casos são desenvolvidos visando comparar o desempenho dos controladores. O primeiro caso avalia o controle de equilíbrio e posição do robô auto-equilibrante de duas rodas sobre um terreno plano tendo como interesse observar o desempenho intrínseco do sistema sob ausência de fatores externos. O segundo caso estuda o controle de equilíbrio e posição do robô em terrenos irregulares visando investigar a resposta do sistema sob influência de condições adversas em seu ambiente. Finalmente, o desempenho de cada um dos controladores desenvolvidos é discutido, verificando-se resultados competitivos no controle do robô auto-equilibrante de duas rodas.