Introdução ao Controle de Robôs Móveis
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Introdução ao Controle de Robôs Móveis
- 1. Uma IntroduUma Introduçção aoão ao Controle deControle de Robôs MRobôs Móóveisveis Felipe Nascimento Martins Novembro, 2011Novembro, 2011 –– v.3v.3
- 3. Felipe Nascimento Martins Contato:Contato: TwitterTwitter:: @@f_n_martinsf_n_martins felipemartins@ifes.edu.brfelipemartins@ifes.edu.br Nossos Robôs: www.nossosrobos.blogspot.comwww.nossosrobos.blogspot.com
- 4. Felipe Nascimento Martins Conteúdo • O que é um robô? • Robôs móveis; • O que um robô precisa: • Sensores, Atuadores e... “Cérebro”! • Modelagem e Controle de Robôs Móveis; • Sistemas Multirrobôs; • Exemplos de simulações e experimentos; • Competições de Robôs.
- 5. Felipe Nascimento Martins O que é Robô? • A palavra robô vem da palavra Tcheca robota, que significa “trabalho forçado”, e foi usada pela primeira vez numa peça teatral de 1920 escrita por Karel Čapek: Rossum´s Universal Robots (R.U.R.).
- 9. Felipe Nascimento Martins Afinal, o que é um Robô (de verdade)? • Segundo a RIA (Associação das Indústrias de Robótica), um Robô é um manipulador reprogramável, multifuncional, projetado para movimentar material, ferramentas ou dispositivos especializados através de movimentos programáveis variados para desenvolver uma variedade de tarefas.
- 10. Felipe Nascimento Martins Robôs Manipuladores • Em geral, executam movimentação de objetos na indústria de manufatura, pintura e soldagem na indústria automobilística, manuseio de objetos radioativos, etc. • Tarefas repetitivas, de precisão ou perigosas. • Mercado de mais de US$4bilhões por ano!
- 12. Felipe Nascimento Martins Robôs de Serviços • Realizam serviços de utilidade aos seres humanos ou equipamentos, excluindo-se operações de manufatura. São robôs que auxiliam em tarefas como: • busca e resgate; • assistência doméstica (como aspiradores de pó e cortadores de grama); • entretenimento (futebol de robôs, robôs que se comportam como animais de estimação); e • assistência a pessoas com deficiência (como cadeiras de rodas robóticas e dispositivos de auxílio ao caminhar).
- 15. Felipe Nascimento Martins Robôs de Serviços • Levando-se em consideração aplicações profissionais e domésticas, robôs de serviço já formam um mercado de mais de US$3,5 bilhões. • Segundo a revista Galileu, existem cerca de 5,5 milhões de unidades desse tipo de robô em funcionamento no mundo, enquanto a quantidade de robôs industriais é de cerca de 1 milhão (por enquanto)...
- 16. Felipe Nascimento Martins Robôs • Apenas a empresa Foxconn, maior fabricante terceirizada de eletrônicos do mundo, pretende aumentar o número de robôs em suas fábricas de 10 mil para um milhão até 2014!
- 17. Felipe Nascimento Martins • Estamos na economia do conhecimento e parece que os únicos trabalhos que vão "sobrar" para humanos, no médio e longo prazos, são aqueles nos quais é preciso exercitar funções essencialmente humanas: pensar, imaginar, perguntar, descobrir, criar, resolver, desenhar, projetar… coisas que robôs ainda vão demorar muito tempo pra começar a fazer. • Silvio Meira
- 18. Felipe Nascimento Martins Robô Móvel • Muitos dos robôs de serviço são Robôs Móveis. • Mas, o que é um Robô Móvel? • Um robô manipulador não se move? Então, não é “móvel”?
- 19. Felipe Nascimento Martins • Um robô móvel pode deslocar-se: • no solo, através de rodas, esteiras, patas, etc.; • no ar, como um helicóptero, avião ou balão; • na água, como um navio ou submarino; • ou no espaço! •• ÉÉ definido como um vedefinido como um veíículo capaz deculo capaz de movimentamovimentaçção autônoma, equipado comão autônoma, equipado com atuadores controlados por um computadoratuadores controlados por um computador embarcado.embarcado. Robô Móvel
- 20. Felipe Nascimento Martins • Um robô móvel pode deslocar-se: • no solo, através de rodas, esteiras, patas, etc.; • no ar, como um helicóptero, avião ou balão; • na água, como um navio ou submarino; • ou no espaço! •• ÉÉ definido como um vedefinido como um veíículo capaz deculo capaz de movimentamovimentaçção autônoma, equipado comão autônoma, equipado com atuadores controlados por um computadoratuadores controlados por um computador embarcado.embarcado. Robô Móvel
- 21. Exemplos de Robôs Móveis
- 22. Exemplos de Robôs Móveis
- 23. Exemplos de Robôs Móveis
- 24. Exemplos de Robôs Móveis
- 25. Exemplos de Robôs Móveis
- 26. Exemplos de Robôs Móveis
- 27. Exemplos de Robôs Móveis
- 28. Felipe Nascimento Martins Atuadores e Sensores • Para deslocar-se de forma autônoma um robô móvel precisa ter atuadores e sensores, além de um computador. • Atuadores:: transformam sinais de controle (de posição ou de velocidade) em movimento – motor, haste hidráulica, etc.; • Sensores: realizam a “percepção do mundo”: encoder, acelerômetro, LASER, bússola, ultrassom, câmera, etc.
- 29. Felipe Nascimento Martins Outros Radiação térmica Capacitância Indutância Resistência Radiação luminosa Carga elétrica Segundo o princípio de funcionamento Complexos Elementares Segundo o tipo de informação De não-contato De contatoSegundo o tipo de interação robô-objeto Exteroceptivos ProprioceptivosSegundo o meio relativo ao robô Sensores em Robótica
- 30. Sensores - odometria 2 21 xx x ∆−∆ =∆ ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) a xx rr xx xxrr 21 21 21 2121 , ∆−∆ = − ∆−∆ =∆⇒ ∆−∆=−⋅∆ ϕ ϕ
- 31. Felipe Nascimento Martins Sensores - odometria • Vantagem: é simples e barato; • Desvantagem: determinação da posição depende do contato preciso da roda com o piso; • Problemas: deslizamento da roda ou desgaste (variação do tamanho) provocam erros que são cumulativos! incerteza na posição aumenta com o deslocamento. • Precisamos de outros sensores!
- 32. Sensores - aceleração xkamF ⋅=⋅= ∫∫ ⋅=→⋅=→⋅= dtusdtaux m k a
- 36. Felipe Nascimento Martins Range: 2,5cm a 15m; Resolução: 3mm para medidas de até 3m; f = 50kHz. Sensores – ultrassom: SensComp 600
- 37. Felipe Nascimento Martins Mede distâncias até 80m (erro de 5mm para distâncias até 8m); Resolução de 1º, ½º ou ¼º; Tempo de resposta: 53ms, 26ms ou 13ms. Sensores – LASER: SICK LMS 200
- 40. Felipe Nascimento Martins Tipos de Rodas Fixa Orientável Louca
- 41. Felipe Nascimento Martins Robô Uniciclo Duas rodas de tração independentes e uma roda “louca” (ou mais) para equilíbrio; Direção é controlada pelo ajuste individual da velocidade de cada roda.
- 42. Felipe Nascimento Martins Robô “Car-like” Semelhante à estrutura de um carro convencional; Duas rodas de tração fixas (não orientadas; Direção é controlada pelo ajuste da orientação das rodas dianteiras.
- 43. Felipe Nascimento Martins Robô omnidirecional
- 44. Felipe Nascimento Martins Robô omnidirecional
- 45. Modelagem eModelagem e Controle de Robôs MControle de Robôs Móóveisveis
- 46. Felipe Nascimento Martins Controle de Robôs Móveis • Existem diferentes níveis de controle para um robô: •• Controle diretoControle direto: controle de velocidade dos motores de acordo com um padrão desejado; •• TarefaTarefa: envolve uma sequência de posturas ou de trajetórias. Ex.: mover-se até a posição da bola (pode incluir desvios e adaptações); •• MissãoMissão: envolve uma sequência de tarefas. Ex.: fazer um gol.
- 47. Felipe Nascimento Martins Cont. DiretoCont. TarefaCont. Missão Outros Sensores 1/s Veloc. Posição e Orientação Motores Controle de Robôs Móveis
- 49. Felipe Nascimento Martins Controle de Robôs Móveis Paradigma deliberativo:
- 50. Felipe Nascimento Martins Controle de Robôs Móveis Paradigma reativo:
- 51. Felipe Nascimento Martins Controle de Robôs Móveis
- 52. Seguimento de trajetória Seguimento de trajetória Seguimento de caminhos Seguimento de caminhos Controle de postura Controle de postura Tarefas de Controle
- 53. Felipe Nascimento Martins • Vamos tratar do controle de tarefas, baseado na Teoria de Controle Não- Linear aplicado a Robôs Móveis a Rodas de tipo Uniciclo. Controle de Robôs Móveis
- 54. Felipe Nascimento Martins • Para se projetar controladores para o movimento dos robôs, é necessário conhecer o modelo matemático que representa seu movimento: sua cinemática. Modelos Matemáticos
- 55. Felipe Nascimento Martins Robô “Car-like” - Cinemática Entradas: velocidades das rodas de tração e ângulo das rodas de orientação ; Saídas: x, y e ψ (posição e orientação).
- 56. Felipe Nascimento Martins Robô Omnidirecional – Cinemática Entradas: velocidades das rodas; Saídas: x, y e ψ (posição e orientação). Rodas orientadas a 120º entre si.
- 57. Felipe Nascimento Martins Robô Uniciclo - Cinemática Entradas: u e ω (velocidades linear e angular). Saídas: x, y e ψ (posição e orientação).
- 58. Felipe Nascimento Martins Uniciclo: Modelo Cinemático alternativo Entradas: u e ω (velocidades linear e angular). Saídas: x, y e ψ (posição e orientação).
- 59. Felipe Nascimento Martins + + − = yky xkx aa u yd xd c ref c ref ~ ~ cos 1 sin 1 sincos & & ψψ ψψ ω , 1 )cos( 0 )sin( )sin()cos( − = ω ψψ ψψ ψ u a a y x & & & , = ω u v , = y x h .0>a . )cos(1)sin(1 )sin()cos( , − == −− ψψ ψψ aa onde 11 AhAv & Considerando somente a posição do ponto h: Controle baseado na Cinemática Lei de Controle:Lei de Controle:
- 60. Felipe Nascimento Martins + + − = yky xkx aa u yd xd c ref c ref ~ ~ cos 1 sin 1 sincos & & ψψ ψψ ω , 1 )cos( 0 )sin( )sin()cos( − = ω ψψ ψψ ψ u a a y x & & & , = ω u v , = y x h .0>a . )cos(1)sin(1 )sin()cos( , − == −− ψψ ψψ aa onde 11 AhAv & Considerando somente a posição do ponto h: Lei de Controle:Lei de Controle: + + − = y l k ly x l k lx aa u y y yd x x xd c ref c ref ~tanh ~tanh cos 1 sin 1 sincos & & ψψ ψψ ω Controle baseado na Cinemática
- 61. Felipe Nascimento Martins Controle baseado na Cinemática Simulação - Sempre há erro, por maiores que sejam os ganhos!
- 62. Felipe Nascimento Martins Com carga Controle baseado na Cinemática Sem carga
- 63. Felipe Nascimento Martins m = massa do robô; Iz = momento de inércia sobre o eixo Z em (x,y); F = força aplicada ao robô no ponto (x,y); τ = torque aplicado ao robô no ponto (x,y). Robô Uniciclo - Dinâmica
- 64. Felipe Nascimento Martins Distância entre h e o eixo virtual que une as rodas de tração a Centro de MassaG Ponto de interesseh Orientaçãoψ Velocidade Angularω Veloc. Linearu Modelo Dinâmico de Velocidades
- 65. Felipe Nascimento Martins Velocidades de Referência Cinemática Dinâmica Parâmetros Identificados Distúrbios + + −− − + − = ωδ δ δ δ ω θ θ ω θ θ ω θ θ θ θ ω θ θ ω ψωψ ψωψ ω ψ u y x ref refu u u au au u y x 0 1 0 0 1 00 00 00 cossin sincos 2 1 2 6 2 5 1 42 1 3 & & & & & Modelo Dinâmico de Velocidades
- 66. Felipe Nascimento Martins ( ) ( ) ][2221 srkrkIrmR k R PTDTet a a ++=θ ( )( ) ( ) ][222 22 2 srdkrdkmbIrRdI k R PRDRzte a a +++=θ ]/[ 2 2 3 radsm k mbR k R PT t a a =θ ( ) ]1[1 1 4 + += PT e a ba a a rk B R kk k R θ ]/[5 ms dk mbR k R PR t a a =θ ]1[1 2 6 + += PR e a ba a a rk d B R kk k R θ Parâmetros do Modelo Dinâmico
- 67. Felipe Nascimento Martins − + = ωθωθ ωθθ ωθ θ ω uuu ref ref 65 34 2 1 0 0 & & + −− − = ref refu u u u ω θ θ ω θ θ ω θ θ θ θ ω θ θ ω 2 1 2 6 2 5 1 42 1 3 1 0 0 1 & & ( ) 2 2 3563 34 2 1 1, /0 0 m rad I u IuII uu ref ref = −+ − + = ωθθθωθ ωθθ ωθ θ ω & & { { ( ) { '' /0 0/ '' 0 0 ' 0 0/ 356 4 3 3 2 1 v)F(vv)C(vvHvr −+ + − + = ωθθθ θ ωωθ ωθ ωθ θ ω Iu IuI IIuuIIu ref ref 4444 34444 2144 344 21 & & & 43421321 = ωω uIIu 10 0 Modelo Dinâmico de Velocidades
- 68. Felipe Nascimento Martins 1. H=HT > 0 2. H-1 > 0 3. F=FT > 0 se 4. H é constante se os parâmetros não mudam 5. C(v’) é antissimétrica 6. F(v’) é considerada constante se 7. vr v’ é Estritamente Passivo de Saída se ( )IuI 356 / θθθ −>> ( )IuI 356 / θθθ −−> ∆)vF(v)vC(vvHvr +++= '''''& ( )IuI 356 / θθθ −−> Propriedades do Modelo Dinâmico
- 69. Felipe Nascimento Martins Propriedades verificadas para
- 70. Felipe Nascimento Martins Parameter Updating x y ψrefω refu Robot θ &ˆ u ω du dω ]ˆ[θ Dynamic Compensation Kinematic Controller dω u~ s s ω~ du du& dω& du dω + − + − ω u dv rv v v Compensação Adaptativa da Dinâmica
- 71. Felipe Nascimento Martins ⇒ = − = = ωωψψ ψψ uu a a y x Ah cossin sincos & & & − = y x aa u & & ψψ ψψ ω cos 1 sin 1 sincos , ~tanh ~tanh cos 1 sin 1 sincos + + − = y l k ly x l k lx aa u y y yd x x xd d d & & ψψ ψψ ω xxxxxx dd &&& −=⇒−= ~~ yyyyyy dd &&& −=⇒−= ~~ .0;0, ≠> akk yx Controlador Cinemático
- 72. Felipe Nascimento Martins Modelo Dinâmico: Controlador Dinâmico Adaptativo ''''' )vF(v)vC(vvHvr ++= & [ ]T ref ref u uuu 654321 2 , 000 000 θθθθθθ ωωω ω ω = − = θθ & & Parametrização Linear: θG'vr = { { ( ) { '' /0 0/ '' 0 0 ' 0 0/ 356 4 3 3 2 1 v)F(vv)C(vvHvr −+ + − + = ωθθθ θ ωωθ ωθ ωθ θ ω Iu IuI IIuuIIu ref ref 4444 34444 2144 344 21 & & & 43421321
- 73. Felipe Nascimento Martins ( )( ) dddr vFvCvTvHv 'ˆ'ˆ'~'ˆ +++= & Lei de Controle:Lei de Controle: ( ) ( ) ( ) = ω ω ω ω ~tanh ~tanh 0 0 '~ l k ul uk u uI l l vT ℜ∈ωll u , ''' vvv d −= ℜ∈ωkk u , ( ) θ G ˆ 00 000 2 1 44444444 344444444 21 − − = dddd dd ref ref uIuIu uu ωωωωσ ωωσ ω ( ) ( )ωωσ σ ω ω ω ~tanh ~tanh 2 1 l k d l k ud l ulu u u += += & & θGFvCvHσv ddr ~ '' +++= θθθ −= ˆ~ θΓγvGγθ 1T1 ˆ~ˆ −− −= &Lei de AdaptaLei de Adaptaççãoão Robusta:Robusta: Controlador Dinâmico Adaptativo
- 74. Felipe Nascimento Martins Lei de Controle:Lei de Controle: θGFvCvHσv ddr ~ '' +++= θθθ −= ˆ~ θΓγvGγθ 1T1 ˆ~ˆ −− −= &Lei de AdaptaLei de Adaptaççãoão Robusta:Robusta: Com base na teoria de Lyapunov pode-se mostrar que o sistema é estável e que os erros de controle convergem para valores limitados. Controlador Dinâmico Adaptativo
- 75. Felipe Nascimento Martins Controle baseado na Dinâmica Simulação - Erros vão para zero!
- 76. Felipe Nascimento Martins Simulação - Robô com carga, adaptação desativada e ativada Controle baseado na Dinâmica
- 77. Felipe Nascimento Martins Resultados Experimentais Robô móvel Pioneer 3-DX; Trajetória circular com mudança súbita de raio; Valores iniciais dos parâmetros estimados possuem erro de 20% em relação aos identificados; Dois casos: adaptação de parâmetros ligada e desligada.
- 78. Felipe Nascimento Martins 0 50 100 150 200 250 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 Erro de distancia tempo [s] erro[m] Com adaptação Sem adaptação Controle baseado na Dinâmica
- 79. Felipe Nascimento Martins Experimento - Robô com carga, adaptação desativada e ativada Controle baseado na Dinâmica
- 80. Felipe Nascimento Martins Comparação de Desempenho IAE obtido em simulações dos seguintes casos, sob as mesmas condições, apenas variando os ganhos kx e ky (T = 250s): (a) sem compensação dinâmica – apenas cont. cinemático; (b) compensação dinâmica com parâmetros estimados equivocados (10%) e sem adaptação; (c) compensação adaptativa da dinâmica iniciando com parâmetros estimados equivocados (10%); (d) compensação adaptativa da dinâmica com parâmetros exatos (caso ideal). ∫ += T dtyxIAE 0 22 ~~
- 82. Sistema Multirrobôs • Envolvem o controle coordenado de vários robôs; • Execução de tarefas com maior eficiência, menor custo e maior tolerância a falhas; • Busca e resgate, vigilância de grandes áreas, mapeamento, localização de minas terrestres, transporte de cargas, sensoreamento de grandes áreas, etc.
- 84. Controle de Formação • Objetivo: fazer com que os robôs alcancem e mantenham uma formação. • Aplicações: patrulha, monitoramento, escolta, remoção de neve em pistas de aeroporto, movimentação de cargas que não podem ser movidas por apenas um robô, seguimento de líder (pode ser um robô ou uma pessoa), etc.
- 87. Arquiteturas de Controle de Formação •• DescentralizadaDescentralizada: cada robô possui seu próprio sistema de controle e o mínimo de sensores. Pode ou não haver comunicação e nenhum robô precisa conhecer o modelo dos demais. Ex.: mapeamento, busca e resgate. •• CentralizadaCentralizada: existe um único agente de controle que conhece e envia sinais a todos os robôs. Comunicação é necessária. Ex.: deslocamento de cargas, robôs a patas.
- 88. Felipe Nascimento Martins Controle descentralizado de formação proposto por Brandão (2008); Não há comunicação entre os robôs; Robô Líder executa controle de posicionamento; Robô Seguidor detecta o líder, estima sua pose e velocidade, e se posiciona em relação a este. Controle Líder-Seguidor
- 89. Felipe Nascimento Martins 2 21 ββ β + ≈LF LFLF βρ ∠≈ LaserMedida 2211 2211 2 coscos sensen arctan βρβρ βρβρ γθ − − =≈LF Detecção do Líder
- 90. Felipe Nascimento Martins LFLFLF LFLFLF y x βρ βρ sen cos = = 222 LFLFLF yx +=ρ LF LF LF x y =βtan Equações de Estado
- 91. Felipe Nascimento Martins LFLFLF LFLFLF y x βρ βρ sen cos = = FLFFLFLFLLF LFFLFLFLLF y x υβωρθυ βωρθυ −−= +−= coscos sensen & & 222 LFLFLF yx +=ρ dt d LF LF LF x y =βtan dt d dt d LFFLFLFLLF βυθβυρ sen)(sen −−=& [ ] FLFFLFLFL LF LF ωβυθβυ ρ β −−−= cos)cos( 1& dt d FLLF ωωθ −=& Equações de Estado
- 92. Felipe Nascimento Martins o Lei de Controle (cinemática inversa): o Em malha fechada: o Análise de Estabilidade por Lyapunov mostra que o sistema é estável e que os erros de controle convergem a zero. )()( xvxx d qg +=& − − + −− − = LF LFLFL LFLFL F F LF LF LF LF LF ρ θβυ θβυ ω υ ρ β β β ρ )cos( )(sen 1 cos 0sen & & [ ] =−+= − LF LF qfg β ρ ~ ~ ~onde,)()~()(1 xxxKxxv dd & 0xKx =+ )~(~ f& Controlador de Formação
- 93. Felipe Nascimento Martins Estrutura de Controle
- 94. Felipe Nascimento Martins Simulação realizada utilizando o ambiente MRSiM. São considerados os modelos dinâmicos completos dos robôs Pioneer 3DX, de Mobile Robots®; Foram modelados o sensor de varredura LASER e o padrão para detecção; Robô líder realiza controle de posicionamento, e se desloca de um ponto ao seguinte. Resultados de Simulação
- 95. Felipe Nascimento Martins Velocidade de deslocamento do líder varia de acordo com sua proximidade ao ponto de destino; Compensação dinâmica aplicada somente ao robô seguidor; Parâmetros iniciais equivocados; Formação desejada é em linha: Foram calculados índices de erro de formação: °== 90,1 LFLF m βρ βρ IAEeIAE Resultados de Simulação
- 96. Felipe Nascimento Martins Resultados de Simulação
- 97. Felipe Nascimento Martins Sem adaptação: IAEρ = 53,8; IAEβ = 61,0; Com adaptação: IAEρ = 47,2; IAEβ = 59,6. Resultados de Simulação
- 98. Felipe Nascimento Martins Resultados Experimentais
- 99. Felipe Nascimento Martins Resultados Experimentais
- 100. Felipe Nascimento Martins Arquitetura hierárquica; Módulos independentes: cada um é responsável por uma tarefa específica; Módulos não necessários podem ser suprimidos, ou outros podem ser acrescentados. Esquema Multicamadas
- 101. Felipe Nascimento Martins Esquema Multicamadas
- 102. Felipe Nascimento Martins Esquema Multicamadas
- 103. Felipe Nascimento Martins Variáveis de Formação Baseadas na proposta de Mas (2008) para 3 robôs; Posição do centróide (xF,yF) e orientação ψF da estrutura virtual - pose: PF = [xF yF ψF] Formato da estrutura virtual: SF = [pF qF βF] Formação: q = [PF SF]T
- 104. Felipe Nascimento Martins Camada de Controle de Formação Controle Centralizado; q = [PF SF]T; x = [h1 h2 h3]T; Transformação cinemática da formação: ( )xq f= ( )qx 1− = J&
- 105. Felipe Nascimento Martins [ ] [ ] .; T FdFd T FdFd SPqSPq desdes &&& == Das camadas de planejamento: Controle de Formação gera: .~,~ qqqqκqq desdesref −=+= && [ ] . T FrFr SPqref &&& = Camada de Controle de Formação Com base na teoria de Lyapunov pode-se mostrar que o sistema é estável e que os erros de controle de formação tendem a valores limitados.
- 106. Felipe Nascimento Martins Resultados de Simulação Sem compensação da dinâmica
- 107. Felipe Nascimento Martins Resultados de Simulação Com compensação da dinâmica
- 108. Felipe Nascimento Martins Resultados de Simulação
- 109. Felipe Nascimento Martins Resultados Experimentais • Três robôs Pioneer; • Primeiro, se posicionam em uma formação fixa. Em seguida, devem seguir uma trajetória desejada em que a formação se move e gira em torno de seu eixo, simultaneamente; • Posição e orientação de cada robô é obtiva via odometria e transmitida ao agente centralizador via rede sem fio; • Posições ilustradas a cada 3s.
- 110. Felipe Nascimento Martins Resultados Experimentais
- 111. Felipe Nascimento Martins Resultados Experimentais
- 112. Felipe Nascimento Martins Resultados Experimentais
- 113. Felipe Nascimento Martins Escalonamento da Formação • O número de robôs da formação pode ser aumentado definindo- se novas estruturas virtuais; • Nesse caso, existiria um controlador para cada estrutura; • Pode-se fusionar os sinais de controle gerados para robôs que pertencem a mais de uma estrutura.
- 114. Felipe Nascimento Martins Desvio de Obstáculos com a Formação • Rampinelli (2010) trabalhou numa estratégia de desvio de obstáculos baseada em forças fictícias; • Cada robô possui sensores para perceber a posição dos demais e detectar obstáculos, ajustando suas velocidades para evitar colisões.
- 115. Felipe Nascimento Martins Desvio de Obstáculos com a Formação • Brandão (2008) propôs uma alteração no algoritmo de Desvio Tangencial:
- 116. Felipe Nascimento Martins Resultados de Simulação
- 117. Felipe Nascimento Martins Resultados de Simulação
- 118. Felipe Nascimento Martins Resultados Experimentais
- 119. Felipe Nascimento Martins Resultados Experimentais
- 120. Controle Centralizado – visão omnidirecional
- 121. O futuro da robO futuro da robóótica...tica...
- 122. Evolução do ASIMO - Honda
- 125. Aprendizado de Máquina Narração: Prof. Sebastian Thrun, Universidade de Stanford.
- 126. Aprendizado de Máquina • Professores da Universidade de Stanford estão oferecendo cursos on-line gratuitos! • Introduction to Artificial Intelligence: www.ai-class.org • Machine Learning: www.ml-class.org
- 127. CompetiCompetiçções de Robões de Robóóticatica
- 128. RoboCup • Promove anualmente o maior e mais importante evento sobre robôs autônomos e inteligentes; • Iniciativa internacional para promover educação, pesquisa e desenvolvimento em robótica e IA; • Ideia nasceu no Japão em 1992; • Primeira edição: Nagoya, 1997 - ~40 times; • Edição 2011, em Istambul, Turquia: cerca de 2.500 participantes de aprox. de 40 países, com competições de futebol de robôs, robôs de regaste e robôs de serviço.
- 129. Olimpíada Brasileira de Robótica • É uma das olimpíadas científicas brasileiras apoiadas pelo CNPq; • Iniciativa pública, gratuita, sem fins lucrativos; • Visa estimular jovens às carreiras científico- tecnológicas e promover atualizações no processo de ensino-aprendizagem brasileiro; • Ensino fundamental, médio e técnico; • Primeira edição: 2007, com 5.000 participantes; • 2009: mais de 20.000 alunos participaram.
- 130. LARC/CBR/OBR 2010
- 131. OBR/LARC 2010 Equipes que representaram o ES: • Equipe do CEDTEC obteve o segundo lugar na Categoria Resgate – nível 1 (ensino fundamental); • Equipe do IFES obteve o terceiro lugar Categoria Resgate – nível 2 (ensino médio); • Equipe da UFES ficou em primeiro lugar na categoria IEEE SEK da competição Latino- Americana.
- 132. OBR/LARC 2011 • Equipe do colégio Salesiano obteve o 13º lugar na categoria Resgate A – nível 1; • Equipe do IFES obteve o 7º lugar Categoria Resgate A – nível 2 (ensino médio) e o 1º lugar na categoria Resgate B; • Equipe da UFES ficou em 2º lugar na categoria IEEE SEK da competição brasileira e em 1º na competição Latino-Americana (na Colômbia). É tetracampeã!
- 133. Robô da equipe Emerotecos (IFES)
- 134. RoboCup Junior 2011 • Equipe Emerotecos (IFES): 7º lugar na categoria Rescue B! Arduino Nano
- 135. RoboCup Junior 2011 • Equipe Hipérion, de São Paulo: primeiro lugar na categoria Rescue A!!
- 136. RoboCup Visão: “Até 2050, desenvolver um time de robôs humanóides autônomos que possa vencer a seleção humana campeã do mundo”.
- 137. RoboCup
- 138. RoboCup Visão: “Até 2050, desenvolver um time de robôs humanóides autônomos que possa vencer a seleção humana campeã do mundo”. Alguém acredita??
- 139. PETMAN – Boston Dynamics
- 140. Referências BEKEY, G.; YUH, J. The Status of Robotics. Report on the WTEC International Study: Part II. IEEE Robotics and Automation Magazine, v. 15, n. 1, p. 80–86, 2008. BRANDÃO, A. S. Controle Descentralizado com Desvio de Obstáculos para uma Formação Líder-Seguidor de Robôs Móveis. Dissertação (Mestrado) — Universidade Federal do Espírito Santo, Vitória, ES, Março 2008. BRANDÃO, A. S. et al. MRSiM: Un Ambiente Gráfico para Simulación de Navegación de Robots Móviles. In: Jornadas Argentinas de Robótica - JAR08. Bahía Blanca, Argentina: [s.n.], 2008. De La CRUZ, C.; CARELLI, R. Dynamic modeling and centralized formation control of mobile robots. In: 32nd IEEE Conference on Industrial Electronics. [S.l.: s.n.], 2006. p. 3880–3885. MARTINS, F. N. et al. Dynamic Modeling and Adaptive Dynamic Compensation for Unicycle-Like Mobile Robots. 14th International Conference on Advanced Robotics - ICAR 2009, Munique, Alemanha, 22 a 26 de Junho 2009. RAMPINELLI, V. T. L. et al. A Multi-Layer Control Scheme for Multi-Robot Formations with Obstacle Avoidance. 14th International Conference on Advanced Robotics – ICAR 2009, Munique, Alemanha, 22 a 26 de Junho 2009. SECCHI, H. Una Introducción a los Robots Móviles. Monografia premiada no concurso da Associação Argentina de Controle Automático – AADECA, 2008.
- 141. Obrigado! www.nossosrobos.blogspot.comwww.nossosrobos.blogspot.com Felipe Nascimento Martins Twitter: @f_n_martins e-mail: felipemartins@ifes.edu.br