7 resultados para Célula robótica
em Repositório da Universidade Federal do Espírito Santo (UFES), Brazil
Resumo:
Espécies do gênero Neotropical Alongatepyris Azevedo são raramente coletadas. O gênero é reconhecido dentre os Sclerodermini por possuir o corpo extremamente achatado e a célula submediana da asa anterior pequena e completamente fechada. É descrita e ilustrada uma segunda espécie, Alongatepyris ingens sp. nov. da Colômbia. Esta espécie é caracterizada por não possuir a nervura radial da asa anterior. É apresentada uma diagnose de A. platunissimus Azevedo, 1992. É apresentada uma chave para as espécies do gênero.
Resumo:
Solepyris Azevedo é um gênero neotropical raramente coletado. O gênero é reconhecido dentre os gêneros de Sclerodermini por possuir a nervação das asas anteriores com apenas uma célula fechada grande. É descrita e ilustrada uma segunda espécie, Solepyris montuosus, sp. nov., do Brasil. Esta espécie é caracterizada por possuir a nervura radial da asa anterior longa. É incluída uma diagnose emendada de Solepyris unicus Azevedo. Foi fornecida uma chave para as duas espécies de Solepyris.
Resumo:
Este trabalho propõe uma metodologia de aprendizagem que permite a um robô aprender uma tarefa adaptando-a e representando-a de acordo com a sua capacidade motora e sensorial. Primeiramente, um mapeamento sensoriomotor é criado e converte informação sensorial em informação motora. Depois, através de imitação, o robô aprende um conjunto de ações elementares formando um vocabulário motor. A imitação é baseada nas representações motoras obtidas com o mapeamento sensoriomotor. O vocabulário motor criado é então utilizado para aprender e realizar tarefas mais sofisticadas, compostas por seqüências ou combinações de ações elementares. Esta metodologia é ilustrada através de uma aplicação de mapeamento e navegação topológica com um robô móvel. O automovimento é utilizado como mapeamento visuomotor, convertendo o fluxo óptico em imagens omnidirecionais em informação motora (translação e rotação), a qual é usada para a criação de um vocabulário motor. A seguir, o vocabulário é utilizado para mapeamento e navegação topológica. Os resultados obtidos são interessantes e a abordagem proposta pode ser estendida a diferentes robôs e aplicações.
Resumo:
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.
Resumo:
O Transtorno do Espectro do Autismo (TEA) caracteriza-se por uma série de distúrbios cognitivos e neurocomportamentais e sua prevalência mundial é estimada em 1 criança com TEA a cada 160 crianças com típico desenvolvimento (TD). Indivíduos com TEA apresentam dificuldade em interpretar as emoções alheias e em expressar sentimentos. As emoções podem ser associadas à manifestação de sinais fisiológicos, e, dentre eles, os sinais cerebrais têm sido muito abordados. A detecção dos sinais cerebrais de crianças com TEA pode ser benéfica para o esclarecimento de suas emoções e expressões. Atualmente, muitas pesquisas integram a robótica ao tratamento pedagógico do TEA, através da interação com crianças com esse transtorno, estimulando habilidades sociais, como a imitação e a comunicação. A avaliação dos estados mentais de crianças com TEA durante a sua interação com um robô móvel é promissora e assume um aspecto inovador. Assim, os objetivos deste trabalho foram captar sinais cerebrais de crianças com TEA e de crianças com TD, como grupo controle, para o estudo de seus estados emocionais e para avaliar seus estados mentais durante a interação com um robô móvel, e avaliar também a interação dessas crianças com o robô, através de escalas quantitativas. A técnica de registro dos sinais cerebrais escolhida foi a eletroencefalografia (EEG), a qual utiliza eletrodos colocados de forma não invasiva e não dolorosa sobre o couro cabeludo da criança. Os métodos para avaliar a eficiência do uso da robótica nessa interação foram baseados em duas escalas internacionais quantitativas: Escala de Alcance de Metas (do inglês Goal Attainment Scaling - GAS) e Escala de Usabilidade de Sistemas (do inglês System Usability Scale - SUS). Os resultados obtidos mostraram que, pela técnica de EEG, foi possível classificar os estados emocionais de crianças com TD e com TEA e analisar a atividade cerebral durante o início da interação com o robô, através dos ritmos alfa e beta. Com as avaliações GAS e SUS, verificou-se que o robô móvel pode ser considerado uma potencial ferramenta terapêutica para crianças com TEA.
Resumo:
Este estudo teve como objetivo avaliar o potencial preservativo dos extrativos do cerne da madeira de teca (Tectona grandis) e a capacidade dos mesmos na mudança de coloração de madeiras claras. Para tanto, os resíduos gerados no processamento mecânico do cerne da madeira de teca com 20 anos de idade foram coletados e utilizados para realização de extrações. Para avaliar a influência dos extrativos de teca na cor e resistência natural da madeira foi utilizado o alburno da madeira de teca com 10 anos, além da madeira de Pinus sp., em função de ser uma madeira de coloração clara e baixa resistência natural. Foram realizadas extrações em água quente e etanol absoluto. Para determinação da concentração das soluções de tratamento foi realizado um ensaio de toxidez ao fungo Postia placenta. Após definida a concentração, as soluções extraídas foram preparadas para a impregnação. Além disto, foi utilizada uma terceira solução, composta pela combinação das soluções extraídas em água quente e etanol absoluto. Para cada solução testada foi realizado o tratamento pelo método de célula-cheia (Bethell). Para testar a eficiência das soluções preparadas com extrativos de teca, foram realizados leituras colorimétricas e ensaios biológicos com fungos e térmitas xilófagos. A combinação dos extrativos testados promoveu um escurecimento e reduziu a desuniformidade da cor, fazendo com que as madeiras tratadas se aproximassem mais da cor da madeira de cerne do que das amostras sem tratamento das respectivas espécies. A solução de extrativos obtida em etanol absoluto e a combinação dos extrativos obtidos em água quente e etanol absoluto promoveram os melhores resultados na resistência da madeira tratada contra fungos e térmitas xilófagos, alterando significativamente a classe de resistência das respectivas espécies tratadas.
Resumo:
Utilizar robôs autônomos capazes de planejar o seu caminho é um desafio que atrai vários pesquisadores na área de navegação de robôs. Neste contexto, este trabalho tem como objetivo implementar um algoritmo PSO híbrido para o planejamento de caminhos em ambientes estáticos para veículos holonômicos e não holonômicos. O algoritmo proposto possui duas fases: a primeira utiliza o algoritmo A* para encontrar uma trajetória inicial viável que o algoritmo PSO otimiza na segunda fase. Por fim, uma fase de pós planejamento pode ser aplicada no caminho a fim de adaptá-lo às restrições cinemáticas do veículo não holonômico. O modelo Ackerman foi considerado para os experimentos. O ambiente de simulação de robótica CARMEN (Carnegie Mellon Robot Navigation Toolkit) foi utilizado para realização de todos os experimentos computacionais considerando cinco instâncias de mapas geradas artificialmente com obstáculos. O desempenho do algoritmo desenvolvido, A*PSO, foi comparado com os algoritmos A*, PSO convencional e A* Estado Híbrido. A análise dos resultados indicou que o algoritmo A*PSO híbrido desenvolvido superou em qualidade de solução o PSO convencional. Apesar de ter encontrado melhores soluções em 40% das instâncias quando comparado com o A*, o A*PSO apresentou trajetórias com menos pontos de guinada. Investigando os resultados obtidos para o modelo não holonômico, o A*PSO obteve caminhos maiores entretanto mais suaves e seguros.