Desenvolvimento e aplicação de um sistema de visão para robô industrial de manipulação

O presente trabalho aborda o desenvolvimento e aplicação de um sistema de visão para um robô industrial, dedicado a tarefas de manipulação. Para seu desenvolvimento, foi feita a integração de equipamentos comerciais de captação de vídeo com um PC, onde é executada a análise das imagens. Os resultados são enviados ao controlador do robô através de um sistema de comunicação, sendo recebidos por um programa de manipulação que executa as tarefas. Como peça central do sistema de captura e processamento de imagens tem-se o programa RobVis, desenvolvido em linguagem Visual Basic e que tem a função principal de identificar a posição e orientação de objetos a serem manipulados pelo robô, que interpreta as imagens captadas por uma câmera de vídeo do tipo CCD, ligada a uma placa de captura de imagens. Após definidas as variáveis de interesse, estas são transmitidas ao controlador do robô, através de um sistema de comunicação IRBCom, desenvolvido no Laboratório de Robótica da UFRGS. No controlador, um programa de manipulação escrito em linguagem Rapid, nativa do manipulador empregado, recebe as variáveis para execução da tarefa de captura de objetos em posições aleatórias e depósito em um ponto de descarga pré-definido. O sistema de visão desenvolvido caracteriza-se como de fácil implementação e aplicação em tarefas de manipulação robótica industrial que exijam a determinação da posição e orientação de objetos de trabalho dentro de uma porção do volume de trabalho do robô, coberta por um sistema de visão.

Aquisição e otimização de mapas de navegação usando redes neurais

A capacidade de encontrar e aprender as melhores trajetórias que levam a um determinado objetivo proposto num ambiente e uma característica comum a maioria dos organismos que se movimentam. Dentre outras, essa e uma das capacidades que têm sido bastante estudadas nas ultimas décadas. Uma consequência direta deste estudo e a sua aplicação em sistemas artificiais capazes de se movimentar de maneira inteligente nos mais variados tipos de ambientes. Neste trabalho, realizamos uma abordagem múltipla do problema, onde procuramos estabelecer nexos entre modelos fisiológicos, baseados no conhecimento biológico disponível, e modelos de âmbito mais prático, como aqueles existentes na área da ciência da computação, mais especificamente da robótica. Os modelos estudados foram o aprendizado biológico baseado em células de posição e o método das funções potencias para planejamento de trajetórias. O objetivo nosso era unificar as duas idéias num formalismo de redes neurais. O processo de aprendizado de trajetórias pode ser simplificado e equacionado em um modelo matemático que pode ser utilizado no projeto de sistemas de navegação autônomos. Analisando o modelo de Blum e Abbott para navegação com células de posição, mostramos que o problema pode ser formulado como uma problema de aprendizado não-supervisionado onde a estatística de movimentação no meio passa ser o ingrediente principal. Demonstramos também que a probabilidade de ocupação de um determinado ponto no ambiente pode ser visto como um potencial que tem a propriedade de não apresentar mínimos locais, o que o torna equivalente ao potencial usado em técnicas de robótica como a das funções potencias. Formas de otimização do aprendizado no contexto deste modelo foram investigadas. No âmbito do armazenamento de múltiplos mapas de navegação, mostramos que e possível projetar uma rede neural capaz de armazenar e recuperar mapas navegacionais para diferentes ambientes usando o fato que um mapa de navegação pode ser descrito como o gradiente de uma função harmônica. A grande vantagem desta abordagem e que, apesar do baixo número de sinapses, o desempenho da rede e muito bom. Finalmente, estudamos a forma de um potencial que minimiza o tempo necessário para alcançar um objetivo proposto no ambiente. Para isso propomos o problema de navegação de um robô como sendo uma partícula difundindo em uma superfície potencial com um único ponto de mínimo. O nível de erro deste sistema pode ser modelado como uma temperatura. Os resultados mostram que superfície potencial tem uma estrutura ramificada.

Navegação exploratória baseada em problemas de valores de contorno

Este trabalho apresenta e discute uma estratégia e discute uma estratégia inédita para o problema de exploração e mapeamento de ambientes desconhecidos usandoo robô NOMAD 200. Esta estratégia tem como base a solução numéricqa de problemas de valores de contorno (PVC) e corresponde ao núcleo da arquitetura de controle do robô. Esta arquitetura é similar à arquitetura blackboard, comumente conhecida no campo da Inteligência Artificial, e é responsável pelo controle e gerenciamento das tarefas realizadas pelo robô através de um programa cleinte. Estas tarefas podem ser a exploração e o mapeamento de um ambiente desconhecido, o planejamento de caminhos baseado em um mapa previamente conhecido ou localização de um objeto no ambiente. Uma características marcante e importante é que embora estas tarefas pareçam diferentes, elas têm em comum o mesmo princípio: solução de problemas de valores de contorno. Para dar sustentabilidade a nossa proposta, a validamos através de inúmeros experimentos, realizados e simulação e diretamente no robô NOMAD 200, em diversos tipos de ambientes internos. Os ambientes testados variam desde labirintos formados por paredes ortogonais entre si até ambientes esparsos. Juntamente com isso, introduzimos ao longo do desenvolvimento desta tese uma série de melhorias que lidam com aspectos relacionados ao tempo de processamento do campo potencial oriundo do PVC e os ruídos inseridos na leitura dos sensores. Além disso, apresentamos um conjunto de idéias para trabalhos futuros.

Desenvolvimento e implementação de uma interface de comunicação para controlador robótico industrial

O presente trabalho trata do desenvolvimento de um sistema para comunicação bidirecional entre um robô ABB IRB 1400, originalmente desprovido de uma interface de comunicação de dados, e um microcomputador PC padrão. Para a implementação utilizou-se a porta paralela do PC e uma Placa E/S Digital para sinais discretos disponível no controlador do robô. Devido à diferença de caracterìsticas elétricas entre as interfaces utilizadas, foi necessáio projetar um dispositivo que permitisse o ajuste dos niveis de tensão entre os sinais. Osistema foi elaborado visando sua utilização por programas desenvolvidos pelos usuários em ambiente Windows, sendo disponibilizadas rotinas para envio e recebimento de dados através de um protocolo próprio. Na plataforma PC as rotinas estão encapsuladas em um arquivo compilado no formato DDL (Dynamic Link Library). No controlador do robô as rotinas foram criadas em linguagem ABB RAPID. O programa desenvolvido pelo usuário é responsável por todo o processamento das informações, que são então enviadas através do sistema de comunicação a um outro programa específico sendo executado no controlador do robô, o qual interpreta os dados e ativa as tarefas correspondentes. Os resultados obtidos foram satisfatórios, sendo a velocidade de transmissão limitada pela velocidade da Placa E/S do robô. Utilizando-se uma placa ABB DSQC 223, atingiram taxas de transmissão da ordem de 12,5 bytes/s para envio e 6,1 bytes/s para o recbimento de informaçãoes a partir do PC. O sistema demonstrou ser uma alternativa viável para o controle do robô através de um microcomputador PC, apresentando boa confiabilidade, baixo custo e faciliadade de implementação.

Modelo de um neurônio diferenciador-integrador para representação temporal em arquiteturas conexionistas

O presente trabalho analisa diferentes modelos de representação temporal usados em arquiteturas conexionistas e propõe o uso de um novo modelo neural, chamado Neurônio Diferenciador-Integrador (NDI) para aplicação com processamento de sinais temporais. O NDI pode ser interpretado como filtro digital. Seu funcionamento exige poucos recursos computacionais e pode ser de grande valia em problemas onde a solução ideal depende de uma representação temporal instantânea, facilidade de implementação, modularidade e eliminação de ruído. Após a definição do modelo, o mesmo é sujeito a alguns experimentos teóricos utilizado em conjunto com arquiteturas conexionistas clássicas para resolver problemas que envolvem o tempo, como previsão de séries temporais, controle dinâmico e segmentação de seqüências espaço-temporais. Como conclusão, o modelo neural apresenta grande potencialidade principalmente na robótica, onde é necessário tratar os sinais sensoriais ruidosos do robô de forma rápida e econômica.

fwWorkCell : framework para a construção de simuladores didáticos de células de trabalho

Braços robóticos articulados são cada vez mais utilizados hoje em dia e consistem de dispositivos mecânicos programáveis, equipados com sensores e atuadores sob o controle de um sistema computacional. Existem atualmente no mercado inúmeros fabricantes e modelos destes braços, cada um adequado a uma determinada utilização ou faixa de mercado. Para que se saiba operar devidamente este robô é necessário um período de aprendizagem. Essa necessidade pode ser suprida pelo emprego dos simuladores de braços robóticos.Desenvolver um simulador é uma atividade complexa, mas alguns elementos de sua estrutura e de seu comportamento são comuns a vários tipos de simuladores e podem idealmente ser reusados. Permitir reuso de código e de projeto é exatamente um dos principais fatores que motivaram a construção de um framework. Este trabalho descreve a definição e a construção do fwWorkCell , um framework que permita agilizar a construção destes simuladores. Tal agilidade será obtida através da implementação de um ambiente de edição e de classes genéricas para controle, visualização e programação dos robôs. A proposta deste framework inclui definição de classes genéricas e de controle, a construção de todo um ambiente de suporte à manipulação e visualização das células de trabalho e suas simulações e visa dar suporte à construção de uma grande variedade de simuladores. O framework proposto foi utilizado em uma aplicação real: através dele foi feita a migração de um simulador já existente.

Aplicação de um sistema robótico utilizando recursos de sistemas CAD/CAM para o processo de fresamento

Sistemas produtivos industriais podem combinar, em células de manufatura, diferentes características de automação de processos permitindo interfaceamento e possibilitando a flexibilização e otimização da manufatura. Nos processos de fabricação, as dificuldades para a execução de processos de usinagem convencional ou mesmo através de comando numérico, quando se dispõe de máquinas adequadas para a fabricação de peças de geometrias complexas, podem limitar a criatividade, bem como dificultar o desenvolvimento do processo produtivo de forma otimizada. As dificuldades encontradas vão desde fixação das peças, necessidades de dispositivos especiais, restrições nos volumes de trabalho de máquinas CNC e mesmo a geração de trajetórias complexas para máquinas com limitações de eixos. Este trabalho propõe uma metodologia alternativa para usinagem, especialmente fresamento, com desenvolvimento de um algoritmo capaz de, através da utilização de recursos de sistemas CAD/CAM, traduzir arquivos gráficos para uma linguagem de programação utilizada em robôs. Na aplicação utilizam-se recursos dos sistemas CAD/CAM para gerar, numa primeira etapa, o código de programação para máquinas-ferramenta de comando numérico e posterior adaptação, para aplicação em sistemas robóticos. Informações de caminhos de ferramenta para usinagem em máquinas CNC são convertidos, através de uma interface computacional, em trajetórias a serem seguidas por uma ferramenta guiada por um manipulador de robô industrial. Os parâmetros de processo são também adequados as restrições dos sistemas robotizados. A viabilidade do sistema proposto é confirmada através de testes realizados em modelos de superfícies complexas, onde o objetivo do referido trabalho foi alcançado.

Controle preditivo de robôs móveis não holonômicos

O controle de robôs móveis não holonômicos apresenta como principal desafio o fato de estes sistemas não serem estabilizáveis em um ponto através de uma realimentação de estados suave e invariante no tempo, conforme o Teorema de Brockett. Para contornar este resultado, técnicas clássicas utilizam leis de controle variante no tempo ou não suaves (descontínuas). Entretanto, estas técnicas não prevêem durante o cálculo da lei de controle restrições nas variáveis do sistema e assim, muitas vezes, geram entradas de controle que são incompatíveis com uma implementação real. Neste trabalho são desenvolvidos algoritmos de controle preditivo baseado em modelo (MPC) para o controle de robôs móveis não holonômicos dotados de rodas. No MPC, restrições nas variáveis de estado e de controle podem ser consideradas durante o cálculo da lei de controle de uma forma bastante direta. Além disso, o MPC gera implicitamente uma lei de controle que respeita as condições de Brockett. Como o modelo do robô é não linear, é necessário um algoritmo de MPC não linear (NMPC). Dois objetivos são estudados: (1) estabilização em um ponto e (2) rastreamento de trajetória. Através de extensivos resultados de simulação, é mostrada a eficácia da técnica. Referente ao primeiro problema, é feita uma análise comparativa com algumas leis clássicas de controle de robôs móveis, mostrando que o MPC aplicado aqui apresenta uma melhor performance com relação às trajetórias de estado e de controle. No problema de rastreamento de trajetória, é desenvolvida uma técnica linear, alternativa ao NMPC, utilizando linearizações sucessivas ao longo da trajetória de referência, a fim de diminuir o esforço computacional necessário para o problema de otimização. Para os dois problemas, análises referentes ao esforço computacional são desenvolvidas com o intuito de mostrar a viabilidade das técnicas de MCP apresentadas aqui em uma implementação real.