104 resultados para Robôs


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A Inteligência de Enxame foi proposta a partir da observação do comportamento social de espécies de insetos, pássaros e peixes. A ideia central deste comportamento coletivo é executar uma tarefa complexa decompondo-a em tarefas simples, que são facilmente executadas pelos indivíduos do enxame. A realização coordenada destas tarefas simples, respeitando uma proporção pré-definida de execução, permite a realização da tarefa complexa. O problema de alocação de tarefas surge da necessidade de alocar as tarefas aos indivíduos de modo coordenado, permitindo o gerenciamento do enxame. A alocação de tarefas é um processo dinâmico pois precisa ser continuamente ajustado em resposta a alterações no ambiente, na configuração do enxame e/ou no desempenho do mesmo. A robótica de enxame surge deste contexto de cooperação coletiva, ampliada à robôs reais. Nesta abordagem, problemas complexos são resolvidos pela realização de tarefas complexas por enxames de robôs simples, com capacidade de processamento e comunicação limitada. Objetivando obter flexibilidade e confiabilidade, a alocação deve emergir como resultado de um processo distribuído. Com a descentralização do problema e o aumento do número de robôs no enxame, o processo de alocação adquire uma elevada complexidade. Desta forma, o problema de alocação de tarefas pode ser caracterizado como um processo de otimização que aloca as tarefas aos robôs, de modo que a proporção desejada seja atendida no momento em que o processo de otimização encontre a solução desejada. Nesta dissertação, são propostos dois algoritmos que seguem abordagens distintas ao problema de alocação dinâmica de tarefas, sendo uma local e a outra global. O algoritmo para alocação dinâmica de tarefas com abordagem local (ADTL) atualiza a alocação de tarefa de cada robô a partir de uma avaliação determinística do conhecimento atual que este possui sobre as tarefas alocadas aos demais robôs do enxame. O algoritmo para alocação dinâmica de tarefas com abordagem global (ADTG) atualiza a alocação de tarefas do enxame com base no algoritmo de otimização PSO (Particle swarm optimization). No ADTG, cada robô possui uma possível solução para a alocação do enxame que é continuamente atualizada através da troca de informação entre os robôs. As alocações são avaliadas quanto a sua aptidão em atender à proporção-objetivo. Quando é identificada a alocação de maior aptidão no enxame, todos os robôs do enxame são alocados para as tarefas definidas por esta alocação. Os algoritmos propostos foram implementados em enxames com diferentes arranjos de robôs reais demonstrando sua eficiência e eficácia, atestados pelos resultados obtidos.

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Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE

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Since their introduction to the toad-free Australian continent cane toads (Bufo marinus) have caused a dramatic increase in naïve varanid mortality when these large lizards attempt to feed on this toxic amphibian. In contrast Asian–African varanids, which have coevolved with toads, are resistant to toad toxin. Toad toxins, such as Bufalin target the H1-H2 domain of the α1 subunit of the sodium-potassium-ATPase enzyme. Sequencing of this domain revealed identical nucleotide sequences in four Asian as well as in three African varanids, and identical sequences in all 11 Australian varanids. However, compared to the Asian–African varanids, the Australian varanids showed four-base-pair substitutions, resulting in the alteration in three of the 12 amino acids representing the H1-H2 domain. The phenotypic effect of the substitutions was investigated in human embryonic kidney (HEK) 293 cells stably transfected with the Australian and the Asian–African H1-H2 domains. The transfections resulted in an approximate 3000-fold reduction in resistance to Bufalin in the Australian HEK293 cells compared to the Asian–African HEK293 cells, demonstrating the critical role of this minor mutation in providing Bufalin resistance. Our study hence presents a clear link between genotype and phenotype, a critical step in understanding the evolution of phenotypic diversity.

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Com o intuito de utilizar uma rede com protocolo IP para a implementação de malhas fechadas de controle, este trabalho propõe-se a realizar um estudo da operação de um sistema de controle dinâmico distribuído, comparando-o com a operação de um sistema de controle local convencional. Em geral, a decisão de projetar uma arquitetura de controle distribuído é feita baseada na simplicidade, na redução dos custos e confiabilidade; portanto, um diferencial bastante importante é a utilização da rede IP. O objetivo de uma rede de controle não é transmitir dados digitais, mas dados analógicos amostrados. Assim, métricas usuais em redes de computadores, como quantidade de dados e taxa de transferências, tornam-se secundárias em uma rede de controle. São propostas técnicas para tratar os pacotes que sofrem atrasos e recuperar o desempenho do sistema de controle através da rede IP. A chave para este método é realizar a estimação do conteúdo dos pacotes que sofrem atrasos com base no modelo dinâmico do sistema, mantendo o sistema com um nível adequado de desempenho. O sistema considerado é o controle de um manipulador antropomórfico com dois braços e uma cabeça de visão estéreo totalizando 18 juntas. Os resultados obtidos mostram que se pode recuperar boa parte do desempenho do sistema.

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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.

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In this work, we propose methodologies and computer tools to insert robots in cultural environments. The basic idea is to have a robot in a real context (a cultural space) that can represent an user connected to the system through Internet (visitor avatar in the real space) and that the robot also have its representation in a Mixed Reality space (robot avatar in the virtual space). In this way, robot and avatar are not simply real and virtual objects. They play a more important role in the scenery, interfering in the process and taking decisions. In order to have this service running, we developed a module composed by a robot, communication tools and ways to provide integration of these with the virtual environment. As welI we implemented a set of behaviors with the purpose of controlling the robot in the real space. We studied available software and hardware tools for the robotics platform used in the experiments, as welI we developed test routines to determine their potentialities. Finally, we studied the behavior-based control model, we planned and implemented alI the necessary behaviors for the robot integration to the real and virtual cultural spaces. Several experiments were conducted, in order to validate the developed methodologies and tools

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The development and refinement of techniques that make simultaneous localization and mapping (SLAM) for an autonomous mobile robot and the building of local 3-D maps from a sequence of images, is widely studied in scientific circles. This work presents a monocular visual SLAM technique based on extended Kalman filter, which uses features found in a sequence of images using the SURF descriptor (Speeded Up Robust Features) and determines which features can be used as marks by a technique based on delayed initialization from 3-D straight lines. For this, only the coordinates of the features found in the image and the intrinsic and extrinsic camera parameters are avaliable. Its possible to determine the position of the marks only on the availability of information of depth. Tests have shown that during the route, the mobile robot detects the presence of characteristics in the images and through a proposed technique for delayed initialization of marks, adds new marks to the state vector of the extended Kalman filter (EKF), after estimating the depth of features. With the estimated position of the marks, it was possible to estimate the updated position of the robot at each step, obtaining good results that demonstrate the effectiveness of monocular visual SLAM system proposed in this paper

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This work addresses the dynamic control problem of two-wheeled differentially driven non-holonomic mobile robot. Strategies for robot positioning control and robot orientating control are presented. Such strategies just require information about the robot con¯guration (x, y and teta), which can be collected by an absolute positioning system. The strategies development is related to a change on the controlled variables for such systems, from x, y and teta to s (denoting the robot linear displacement) and teta, and makes use of the polar coordinates representation for the robot kinematic model. Thus, it is possible to obtain a linear representation for the mobile robot dynamic model and to develop such strategies. It is also presented that such strategies allow the use of linear controllers to solve the control problem. It is shown that there is flexibility to choice the linear controller (P, PI, PID, Model Matching techniques, others) to be implemented. This work presents an introduction to mobile robotics and their characteristics followed by the control strategies development and controllers design. Finally, simulated and experimental results are presented and commented

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The main task and one of the major mobile robotics problems is its navigation process. Conceptualy, this process means drive the robot from an initial position and orientation to a goal position and orientation, along an admissible path respecting the temporal and velocity constraints. This task must be accomplished by some subtasks like robot localization in the workspace, admissible path planning, trajectory generation and motion control. Moreover, autonomous wheeled mobile robots have kinematics constraints, also called nonholonomic constraints, that impose the robot can not move everywhere freely in its workspace, reducing the number of feasible paths between two distinct positions. This work mainly approaches the path planning and trajectory generation problems applied to wheeled mobile robots acting on a robot soccer environment. The major dificulty in this process is to find a smooth function that respects the imposed robot kinematic constraints. This work proposes a path generation strategy based on parametric polynomials of third degree for the 'x' and 'y' axis. The 'theta' orientation is derived from the 'y' and 'x' relations in such a way that the generated path respects the kinematic constraint. To execute the trajectory, this work also shows a simple control strategy acting on the robot linear and angular velocities

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In multi-robot systems, both control architecture and work strategy represent a challenge for researchers. It is important to have a robust architecture that can be easily adapted to requirement changes. It is also important that work strategy allows robots to complete tasks efficiently, considering that robots interact directly in environments with humans. In this context, this work explores two approaches for robot soccer team coordination for cooperative tasks development. Both approaches are based on a combination of imitation learning and reinforcement learning. Thus, in the first approach was developed a control architecture, a fuzzy inference engine for recognizing situations in robot soccer games, a software for narration of robot soccer games based on the inference engine and the implementation of learning by imitation from observation and analysis of others robotic teams. Moreover, state abstraction was efficiently implemented in reinforcement learning applied to the robot soccer standard problem. Finally, reinforcement learning was implemented in a form where actions are explored only in some states (for example, states where an specialist robot system used them) differently to the traditional form, where actions have to be tested in all states. In the second approach reinforcement learning was implemented with function approximation, for which an algorithm called RBF-Sarsa($lambda$) was created. In both approaches batch reinforcement learning algorithms were implemented and imitation learning was used as a seed for reinforcement learning. Moreover, learning from robotic teams controlled by humans was explored. The proposal in this work had revealed efficient in the robot soccer standard problem and, when implemented in other robotics systems, they will allow that these robotics systems can efficiently and effectively develop assigned tasks. These approaches will give high adaptation capabilities to requirements and environment changes.

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Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um método de coordenação e cooperação para uma frota de mini-robôs móveis. O escopo do desenvolvimento é o futebol de robôs. Trata-se de uma plataforma bem estruturada, dinâmica e desenvolvida no mundo inteiro. O futebol de robôs envolve diversos campos do conhecimento incluindo: visão computacional, teoria de controle, desenvolvimento de circuitos microcontrolados, planejamento cooperativo, entre outros. A título de organização os sistema foi dividido em cinco módulos: robô, visão, localização, planejamento e controle. O foco do trabalho se limita ao módulo de planejamento. Para auxiliar seu desenvolvimento um simulador do sistema foi implementado. O simulador funciona em tempo real e substitui os robôs reais. Dessa forma os outros módulos permanecem praticamente inalterados durante uma simulação ou execução com robôs reais. Para organizar o comportamento dos robôs e produzir a cooperação entre eles foi adotada uma arquitetura hierarquizada: no mais alto nível está a escolha do estilo de jogo do time; logo abaixo decide-se o papel que cada jogador deve assumir; associado ao papel temos uma ação específica e finalmente calcula-se a referência de movimento do robô. O papel de um robô dita o comportamento do robô na dada ocasião. Os papéis são alocados dinamicamente durante o jogo de forma que um mesmo robô pode assumir diferentes papéis no decorrer da partida

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Navigation based on visual feedback for robots, working in a closed environment, can be obtained settling a camera in each robot (local vision system). However, this solution requests a camera and capacity of local processing for each robot. When possible, a global vision system is a cheapest solution for this problem. In this case, one or a little amount of cameras, covering all the workspace, can be shared by the entire team of robots, saving the cost of a great amount of cameras and the associated processing hardware needed in a local vision system. This work presents the implementation and experimental results of a global vision system for mobile mini-robots, using robot soccer as test platform. The proposed vision system consists of a camera, a frame grabber and a computer (PC) for image processing. The PC is responsible for the team motion control, based on the visual feedback, sending commands to the robots through a radio link. In order for the system to be able to unequivocally recognize each robot, each one has a label on its top, consisting of two colored circles. Image processing algorithms were developed for the eficient computation, in real time, of all objects position (robot and ball) and orientation (robot). A great problem found was to label the color, in real time, of each colored point of the image, in time-varying illumination conditions. To overcome this problem, an automatic camera calibration, based on clustering K-means algorithm, was implemented. This method guarantees that similar pixels will be clustered around a unique color class. The obtained experimental results shown that the position and orientation of each robot can be obtained with a precision of few millimeters. The updating of the position and orientation was attained in real time, analyzing 30 frames per second

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Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS