[pt] Robôs híbridos equipados com pernas e rodas são uma solução promissora para uma locomoção versátil em terrenos acidentados. Eles combinam a velocidade e a eficiência das rodas com a capacidade das pernas de atravessar terrenos com obstáculos. Em geral, os desafios em locomoção para robôs híbridos envolvem planejamento de trajetória e sistemas de controle para o rastreamento da trajetória planejada. Esta tese se concentra, em particular, na tarefa de otimização de trajetória para robôs híbridos que navegam em terrenos acidentados. Para isso, propõe-se um algoritmo de planejamento que otimiza a posição e a orientação da base do robô e as posições e forças de contato nas rodas em uma formulação única, levando em consideração as informações do terreno e a dinâmica do robô. O robô é modelado como um único corpo rígido com massa e inércia concentrada no centro de massa, o que permite planejar movimentos complexos por longos horizontes de tempo e ainda manter uma baixa complexidade computacional para resolver a otimização de forma mais eficiente. O conhecimento do mapa do terreno permite que a otimização gere trajetórias para negociação de obstáculos de maneira dinâmica, em velocidades mais altas. Tais movimentos não podem ser gerados sem levar em consideração as informações do terreno. Duas formulações diferentes são apresentadas, uma que permite movimentos somente com as rodas, onde a negociação de obstáculos é permitida pelas pernas, e outra focada em movimentos híbridos dando passos e movendo as rodas, capazes de lidar com descontinuidades no perfil do terreno. A otimização é formulada como um NLP e as trajetórias obtidas são rastreadas por um controlador hierárquico que computa os comandos de atuação de torque para as juntas e as rodas do robô. As trajetórias são verificadas no robô quadrúpede ANYmal equipado com rodas não esterçáveis controladas por torque, em simulações e testes experimentais. O algoritmo proposto de otimização de trajetória permite que robôs com pernas e rodas naveguem por terrenos complexos, contendo, por exemplo, degraus, declives e escadas, enquanto negociam esses obstáculos com movimentos dinâmicos. / [en] Wheeled-legged robots are an attractive solution for versatile locomotion in challenging terrain. They combine the speed and efficiency of wheels with the ability of legs to traverse challenging terrain. In general, the challenges with wheeled-legged locomotion involve trajectory generation and motion control for trajectory tracking. This thesis focuses in particular on the trajectory optimization task for wheeled-legged robots navigating in challenging terrain. For this, a motion planning framework is proposed that optimizes over the robot’s base position and orientation, and the wheels’ positions and contact forces in a single planning problem, taking into account the terrain information and the robot dynamics. The robot is modeled as a single rigid-body, which allows to plan complex motions for long time horizons and still keep a low computational complexity to solve the optimization quickly. The knowledge of the terrain map allows the optimizer to generate feasible motions for obstacle negotiation in a dynamic manner, at higher speeds. Such motions cannot be discovered without taking into account the terrain information. Two different formulations allow for either purely driving motions, where obstacle negotiation is enabled by the legs, or hybrid driving-walking motions, which are able to overcome discontinuities in the terrain profile. The optimization is formulated as a Nonlinear Programming Problem (NLP) and the reference motions are tracked by a hierarchical whole-body controller that computes the torque actuation commands for the robot. The trajectories are verified on the quadrupedal robot ANYmal equipped with non-steerable torque-controlled wheels in simulations and experimental tests. The proposed trajectory optimization framework enables wheeled-legged robots to navigate over challenging terrain, e.g., steps, slopes, stairs, while negotiating these obstacles with dynamic motions.

[pt] Nos últimos anos, os robôs móveis com pernas têm despertado o interesse da comunidade robótica, pois tais mecanismos apresentam maior versatilidade em relação aos robôs móveis de rodas e aéreos. Neste trabalho, o autor considera o problema de modelagem e projeto de controle robusto para uma classe de robôs móveis com pernas usando a abordagem de controle por modos deslizantes. Um estudo comparativo entre um algoritmo de planejamento baseado em técnicas de Fourier e controladores via modo deslizante é apresentado para o problema de estabilização de um robô móvel saltitante na fase de vôo. O autor também propõe a estabilização da postura de robôs móveis multipernas, como hexapod e robô bípede, utilizando duas abordagens de controle diferentes, o controle de regulação Cartesiana e o controle via modos deslizantes. A teoria de estabilidade de Lyapunov é usada para demonstrar as propriedades de estabilidade dos sistemas de controle em malha-fechada. Simulações numéricas em ambiente de simulação MATLAB e simulações computacionais em Gazebo, um simulador robótico 3D de código aberto, são incluídas para ilustrar o desempenho e a viabilidade da metodologia proposta. / [en] In the last years, legged mobile robots have increased the interest of the robotics community because such mechanisms have higher versatility compared to wheeled and aerial mobile robots. These characteristics make robot with legs a viable solution for rescue and monitoring operations in irregular terrains and difficult to access locations. Although singlelegged or multi-legged mechanisms can transverse any terrain, some of their disadvantages are higher complexity in modelling and control design and higher power consumption. In this work, the author considers the problem of modelling and robust control design for a class of legged mobile robots using the sliding mode control approach. A comparative study between a planning algorithm based on Fourier techniques and sliding mode controllers is presented for the stabilization problem of a hopping robot in flight phase. The author also proposes the stabilization of the posture of multilegged mobile robots such as, hexapod and biped robot, using two different control approaches, the Cartesian regulation control and the sliding mode control. The Lyapunov stability theory is used to demonstrate the stability properties of the closed-loop control systems. Numerical simulations in MATLAB simulation software and computer simulations in Gazebo, an open-source 3D robotic simulator, are included to illustrate the performance and feasibility of the propose methodology.

[pt] O uso de robôs de busca para coletar informações para um determinado contexto sempre foi um problema desafiante e tem crescido substancialmente nos últimos anos. Por exemplo, robôs de busca podem ser utilizados para capturar dados de redes sociais profissionais. Em particular, tais redes permitem estudar as trajetórias profissionais dos egressos de uma universidade, e responder diversas perguntas, como por exemplo: Quanto tempo um ex-aluno da PUC-Rio leva para chegar a um cargo de relevância? No entanto, um problema de natureza comum a este cenário é a impossibilidade de coletar informações devido a sistemas de autenticação, impedindo um robô de busca de acessar determinadas páginas e conteúdos. Esta dissertação aborda uma solução para capturar dados, que contorna o problema de autenticação e automatiza o processo de coleta de dados. A solução proposta coleta dados de perfis de usuários de uma rede social profissional para armazenamento em banco de dados e posterior análise. A dissertação contempla ainda a possibilidade de adicionar diversas outras fontes de dados dando ênfase a uma estrutura de armazém de dados. / [en] The use of search bots to collect information for a given context has grown substantially in recent years. For example, search bots may be used to capture data from professional social networks. In particular, such social networks facilitate studying the professional trajectory of the alumni of a given university, and answer several questions such as: How long does a former student of PUC-Rio take to arrive at a management position? However, a common problem in this scenario is the inability to collect information due to authentication systems, preventing a search robot from accessing certain pages and content. This dissertation addresses a solution to capture data, which circumvents the authentication problem and automates the data collection process. The proposed solution collects data from user profiles for later database storage and analysis. The dissertation also contemplates the possibility of adding several other sources of data giving emphasis to a data warehouse structure.