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Introdução ao Controle de Robôs Móveis

O documento fornece uma introdução sobre robôs móveis, descrevendo: 1) o que são robôs móveis e suas aplicações; 2) os principais componentes necessários para um robô móvel, incluindo sensores, atuadores e sistema de controle; 3) técnicas de modelagem e controle de robôs móveis.

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Uma IntroduUma Introduçção aoão ao Controle deControle de Robôs MRobôs Móóveisveis Felipe Nascimento Martins Novembro, 2011Novembro, 2011 –– v.3v.3
Felipe Nascimento Martins
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
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.
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.).
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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.
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!
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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).
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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)...
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!
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
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”?
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
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
Exemplos de Robôs Móveis
Exemplos de Robôs Móveis
Exemplos de Robôs Móveis
Exemplos de Robôs Móveis
Exemplos de Robôs Móveis
Exemplos de Robôs Móveis
Exemplos de Robôs Móveis
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.
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
Sensores - odometria 2 21 xx x ∆−∆ =∆ ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) a xx rr xx xxrr 21 21 21 2121 , ∆−∆ = − ∆−∆ =∆⇒ ∆−∆=−⋅∆ ϕ ϕ
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!
Sensores - aceleração xkamF ⋅=⋅= ∫∫ ⋅=→⋅=→⋅= dtusdtaux m k a
Sensores - orientação
Sensores - triangulação
Sensores - trilaterização
Felipe Nascimento Martins Range: 2,5cm a 15m; Resolução: 3mm para medidas de até 3m; f = 50kHz. Sensores – ultrassom: SensComp 600
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
LASERLASER UltrassomUltrassom EncoderEncoder Sensores CâmeraCâmera AcelerômetroAcelerômetro BússolaBússola GPSGPS
Felipe Nascimento Martins Atuadores Motores!
Felipe Nascimento Martins Tipos de Rodas Fixa Orientável Louca
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.
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.
Felipe Nascimento Martins Robô omnidirecional
Felipe Nascimento Martins Robô omnidirecional
Modelagem eModelagem e Controle de Robôs MControle de Robôs Móóveisveis
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.
Felipe Nascimento Martins Cont. DiretoCont. TarefaCont. Missão Outros Sensores 1/s Veloc. Posição e Orientação Motores Controle de Robôs Móveis
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Felipe Nascimento Martins Controle de Robôs Móveis Paradigma deliberativo:
Felipe Nascimento Martins Controle de Robôs Móveis Paradigma reativo:
Felipe Nascimento Martins Controle de Robôs Móveis
Seguimento de trajetória Seguimento de trajetória Seguimento de caminhos Seguimento de caminhos Controle de postura Controle de postura Tarefas de Controle
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
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
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).
Felipe Nascimento Martins Robô Omnidirecional – Cinemática Entradas: velocidades das rodas; Saídas: x, y e ψ (posição e orientação). Rodas orientadas a 120º entre si.
Felipe Nascimento Martins Robô Uniciclo - Cinemática Entradas: u e ω (velocidades linear e angular). Saídas: x, y e ψ (posição e orientação).
Felipe Nascimento Martins Uniciclo: Modelo Cinemático alternativo Entradas: u e ω (velocidades linear e angular). Saídas: x, y e ψ (posição e orientação).
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:
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
Felipe Nascimento Martins Controle baseado na Cinemática Simulação - Sempre há erro, por maiores que sejam os ganhos!
Felipe Nascimento Martins Com carga Controle baseado na Cinemática Sem carga
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
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
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
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
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
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
Felipe Nascimento Martins Propriedades verificadas para
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
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
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
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
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
Felipe Nascimento Martins Controle baseado na Dinâmica Simulação - Erros vão para zero!
Felipe Nascimento Martins Simulação - Robô com carga, adaptação desativada e ativada Controle baseado na Dinâmica
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.
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
Felipe Nascimento Martins Experimento - Robô com carga, adaptação desativada e ativada Controle baseado na Dinâmica
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 ~~
Felipe Nascimento Martins
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.
Sistema Multirrobôs
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.
Controle de Formação
Controle de Formação
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.
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
Felipe Nascimento Martins 2 21 ββ β + ≈LF LFLF βρ ∠≈ LaserMedida 2211 2211 2 coscos sensen arctan βρβρ βρβρ γθ − − =≈LF Detecção do Líder
Felipe Nascimento Martins LFLFLF LFLFLF y x βρ βρ sen cos = = 222 LFLFLF yx +=ρ LF LF LF x y =βtan Equações de Estado
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
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
Felipe Nascimento Martins Estrutura de Controle
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
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
Felipe Nascimento Martins Resultados de Simulação
Felipe Nascimento Martins Sem adaptação: IAEρ = 53,8; IAEβ = 61,0; Com adaptação: IAEρ = 47,2; IAEβ = 59,6. Resultados de Simulação
Felipe Nascimento Martins Resultados Experimentais
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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
Felipe Nascimento Martins Esquema Multicamadas
Felipe Nascimento Martins Esquema Multicamadas
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
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&
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.
Felipe Nascimento Martins Resultados de Simulação Sem compensação da dinâmica
Felipe Nascimento Martins Resultados de Simulação Com compensação da dinâmica
Felipe Nascimento Martins Resultados de Simulação
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.
Felipe Nascimento Martins Resultados Experimentais
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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.
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.
Felipe Nascimento Martins Desvio de Obstáculos com a Formação • Brandão (2008) propôs uma alteração no algoritmo de Desvio Tangencial:
Felipe Nascimento Martins Resultados de Simulação
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Controle Centralizado – visão omnidirecional
O futuro da robO futuro da robóótica...tica...
Evolução do ASIMO - Honda
Aprendizado de Máquina
Aprendizado de Máquina
Aprendizado de Máquina Narração: Prof. Sebastian Thrun, Universidade de Stanford.
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
CompetiCompetiçções de Robões de Robóóticatica
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.
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.
LARC/CBR/OBR 2010
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.
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!
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RoboCup Junior 2011 • Equipe Emerotecos (IFES): 7º lugar na categoria Rescue B! Arduino Nano
RoboCup Junior 2011 • Equipe Hipérion, de São Paulo: primeiro lugar na categoria Rescue A!!
RoboCup Visão: “Até 2050, desenvolver um time de robôs humanóides autônomos que possa vencer a seleção humana campeã do mundo”.
RoboCup
RoboCup Visão: “Até 2050, desenvolver um time de robôs humanóides autônomos que possa vencer a seleção humana campeã do mundo”. Alguém acredita??
PETMAN – Boston Dynamics
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.
Obrigado! www.nossosrobos.blogspot.comwww.nossosrobos.blogspot.com Felipe Nascimento Martins Twitter: @f_n_martins e-mail: felipemartins@ifes.edu.br

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Introdução ao Controle de Robôs Móveis

  • 1.
    Uma IntroduUma Introduççãoaoão ao Controle deControle de Robôs MRobôs Móóveisveis Felipe Nascimento Martins Novembro, 2011Novembro, 2011 –– v.3v.3
  • 2.
  • 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 Oque 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.).
  • 6.
  • 7.
  • 8.
  • 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 RobôsManipuladores • 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!
  • 11.
  • 12.
    Felipe Nascimento Martins Robôsde 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).
  • 13.
  • 14.
  • 15.
    Felipe Nascimento Martins Robôsde 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 RobôMóvel • 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.
  • 22.
  • 23.
  • 24.
  • 25.
  • 26.
  • 27.
  • 28.
    Felipe Nascimento Martins Atuadorese 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 Radiaçãotérmica 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 21xx 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
  • 33.
  • 34.
  • 35.
  • 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 Mededistâncias 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
  • 38.
  • 39.
  • 40.
    Felipe Nascimento Martins Tiposde Rodas Fixa Orientável Louca
  • 41.
    Felipe Nascimento Martins RobôUniciclo 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.
  • 44.
  • 45.
    Modelagem eModelagem e Controlede Robôs MControle de Robôs Móóveisveis
  • 46.
    Felipe Nascimento Martins Controlede 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
  • 48.
  • 49.
    Felipe Nascimento Martins Controlede Robôs Móveis Paradigma deliberativo:
  • 50.
    Felipe Nascimento Martins Controlede Robôs Móveis Paradigma reativo:
  • 51.
  • 52.
    Seguimento de trajetória Seguimento de trajetória Seguimento decaminhos 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 RobôOmnidirecional – Cinemática Entradas: velocidades das rodas; Saídas: x, y e ψ (posição e orientação). Rodas orientadas a 120º entre si.
  • 57.
    Felipe Nascimento Martins RobôUniciclo - 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 Controlebaseado na Cinemática Simulação - Sempre há erro, por maiores que sejam os ganhos!
  • 62.
    Felipe Nascimento Martins Comcarga 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 Distânciaentre 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 Velocidadesde 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.
  • 70.
  • 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 ModeloDinâmico: 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 Leide 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 Controlebaseado 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 ResultadosExperimentais 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 050 100 150 200 250 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 Comparaçãode 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 ~~
  • 81.
  • 82.
    Sistema Multirrobôs • Envolvemo 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.
  • 83.
  • 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.
  • 85.
  • 86.
  • 87.
    Arquiteturas de Controlede 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 Controledescentralizado 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 21ββ β + ≈LF LFLF βρ ∠≈ LaserMedida 2211 2211 2 coscos sensen arctan βρβρ βρβρ γθ − − =≈LF Detecção do Líder
  • 90.
  • 91.
    Felipe Nascimento Martins LFLFLF LFLFLF y x βρ βρ sen cos = = FLFFLFLFLLF LFFLFLFLLF y x υβωρθυ βωρθυ −−= +−= coscos sensen & & 222 LFLFLFyx +=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 oLei 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.
  • 94.
    Felipe Nascimento Martins Simulaçãorealizada 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 Velocidadede 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.
  • 97.
    Felipe Nascimento Martins Semadaptação: IAEρ = 53,8; IAEβ = 61,0; Com adaptação: IAEρ = 47,2; IAEβ = 59,6. Resultados de Simulação
  • 98.
  • 99.
  • 100.
    Felipe Nascimento Martins Arquiteturahierárquica; Módulos independentes: cada um é responsável por uma tarefa específica; Módulos não necessários podem ser suprimidos, ou outros podem ser acrescentados. Esquema Multicamadas
  • 101.
  • 102.
  • 103.
    Felipe Nascimento Martins Variáveisde 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 Camadade 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 deSimulação Sem compensação da dinâmica
  • 107.
    Felipe Nascimento Martins Resultados deSimulação Com compensação da dinâmica
  • 108.
  • 109.
    Felipe Nascimento Martins ResultadosExperimentais • 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.
  • 111.
  • 112.
  • 113.
    Felipe Nascimento Martins Escalonamentoda 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 Desviode 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 Desviode Obstáculos com a Formação • Brandão (2008) propôs uma alteração no algoritmo de Desvio Tangencial:
  • 116.
  • 117.
  • 118.
  • 119.
  • 120.
    Controle Centralizado –visão omnidirecional
  • 121.
    O futuro darobO futuro da robóótica...tica...
  • 122.
  • 123.
  • 124.
  • 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.
  • 128.
    RoboCup • Promove anualmenteo 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 deRobótica • 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.
  • 131.
    OBR/LARC 2010 Equipes querepresentaram 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 • Equipedo 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 equipeEmerotecos (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, desenvolverum time de robôs humanóides autônomos que possa vencer a seleção humana campeã do mundo”.
  • 137.
  • 138.
    RoboCup Visão: “Até 2050, desenvolverum time de robôs humanóides autônomos que possa vencer a seleção humana campeã do mundo”. Alguém acredita??
  • 139.
  • 140.
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