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Controlo da locomoção e previsão de eficiência de um robô hexápode recorrendo a aprendizagem supervisionada

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Detalhes bibliográficos
Resumo:O crescente interesse no campo da robótica móvel tem levado a um aumento na investigação e desenvolvimento de robôs móveis autónomos, especialmente para realizar tarefas perigosas para os seres humanos. Para se deslocarem em ambientes complexos, os robôs hexápodes são uma boa escolha devido à sua capacidade de se adaptarem a diferentes tipos de terreno graças ao seu elevado número de marchas. Além disso, a estabilidade corporal dos robôs hexápodes é considerada uma prioridade para a navegação em ambientes desafiantes. A dissertação enquadra-se no projeto “ATHENA” (All-Terrain Hexapod for Environment Navigation Adaptability) e tem o intuito de desenvolver um modelo de um robô hexápode, tal como o seu controlo para locomoção em diferentes tipos de marcha. Ademais, procura-se também nesta dissertação a previsão da eficiência da marcha em diferentes topologias de terreno, recorrendo a técnicas de aprendizagem supervisionada para prever qual a marcha mais adequada em cada um. Após uma introdução ao tema, é realizada uma revisão dos principais conceitos para o desenvolvimento do projeto. Posteriormente, é abordado o desenvolvimento do protótipo do robô hexápode, englobando a seleção de todo o hardware utilizado e o desenvolvimento dos diferentes componentes do modelo físico final. Concluída a parte relativa ao protótipo, é feita uma abordagem à cinemática e controlo do robô, onde se aborda a cinemática direta e cinemática inversa da perna, assim como curvas de Bézier para definição da trajetória do pé. Ainda nesta secção, é apresentada a aplicação dos conceitos no robô de forma a permitir a locomoção do mesmo em diferentes tipos de marcha, utilizando para o efeito Arduíno e a linguagem de programação Python. De seguida, é feita a avaliação das diferentes marchas em diferentes tipos de terreno, recorrendo à utilização de um IMU e de visão por computador para recolha de dados propriocetivos e dados exterocetivos, utilizados posteriormente num algoritmo de aprendizagem supervisionada para perceber qual a marcha mais adequada para cada topologia. Por fim, é feita uma avaliação final de todo o trabalho desenvolvido.
Autores principais:Cordeiro, Diogo Manuel Brito
Assunto:Robô hexápode “ATHENA” Controlo Aprendizagem supervisionada Visão por computador Hexapod robot Control Supervised learning Computer vision
Ano:2023
País:Portugal
Tipo de documento:dissertação de mestrado
Tipo de acesso:acesso aberto
Instituição associada:Universidade do Minho
Idioma:português
Origem:RepositóriUM - Universidade do Minho
Descrição
Resumo:O crescente interesse no campo da robótica móvel tem levado a um aumento na investigação e desenvolvimento de robôs móveis autónomos, especialmente para realizar tarefas perigosas para os seres humanos. Para se deslocarem em ambientes complexos, os robôs hexápodes são uma boa escolha devido à sua capacidade de se adaptarem a diferentes tipos de terreno graças ao seu elevado número de marchas. Além disso, a estabilidade corporal dos robôs hexápodes é considerada uma prioridade para a navegação em ambientes desafiantes. A dissertação enquadra-se no projeto “ATHENA” (All-Terrain Hexapod for Environment Navigation Adaptability) e tem o intuito de desenvolver um modelo de um robô hexápode, tal como o seu controlo para locomoção em diferentes tipos de marcha. Ademais, procura-se também nesta dissertação a previsão da eficiência da marcha em diferentes topologias de terreno, recorrendo a técnicas de aprendizagem supervisionada para prever qual a marcha mais adequada em cada um. Após uma introdução ao tema, é realizada uma revisão dos principais conceitos para o desenvolvimento do projeto. Posteriormente, é abordado o desenvolvimento do protótipo do robô hexápode, englobando a seleção de todo o hardware utilizado e o desenvolvimento dos diferentes componentes do modelo físico final. Concluída a parte relativa ao protótipo, é feita uma abordagem à cinemática e controlo do robô, onde se aborda a cinemática direta e cinemática inversa da perna, assim como curvas de Bézier para definição da trajetória do pé. Ainda nesta secção, é apresentada a aplicação dos conceitos no robô de forma a permitir a locomoção do mesmo em diferentes tipos de marcha, utilizando para o efeito Arduíno e a linguagem de programação Python. De seguida, é feita a avaliação das diferentes marchas em diferentes tipos de terreno, recorrendo à utilização de um IMU e de visão por computador para recolha de dados propriocetivos e dados exterocetivos, utilizados posteriormente num algoritmo de aprendizagem supervisionada para perceber qual a marcha mais adequada para cada topologia. Por fim, é feita uma avaliação final de todo o trabalho desenvolvido.