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Aplicações possíveis da área de Robó5ca & Sensoriametno Prof. Dr. Eng. Fernando Passold

Ver. Jan/2011

Aplicações possíveis da área de Robó5ca & Sensoriametno Prof. Dr. Eng. Fernando Passold

Ferramentas:

• Robôs • Colônias de Robôs • E@quetas RFID • Sensoriamento Remoto • Métodos de O@mização • Algoritmos de Aprendizado • Processamento de Imagens

Possíveis Aplicações •  Controle Automa5zado de estoque:

Usando tags RFID + robôs móveis* à –  Localizar mercadorias, –  Definir posicionamento das mercadorias

(função da sazonalidade, espaço manobras, período de tempo até liberação – problema de o@mização).

•  Ex: Supermercado (mais restrições: controle de prazos de validade, questões de marke@ng). Ex: Porto Seco: agilizar despacho mercadorias.

–  Levar em conta idiossincrasias dos operadores? (sistema com capacidade de aprendizado).

–  *Pode ser um (ou mais) ponte(s) rolante(s) automa@zada (robô de Gantry).

Possíveis Aplicações

•  Robôs para Coleta Remota de amostras biológicas e geológicas

•  Controle ecológico, exploração de minerais.

•  1 único ou uma colméia.

Robô tuna (MIT)

Possíveis Aplicações •  Robôs para Checagem

(manutenção preven@va)

•  Verificar estado de pás de grandes turbinas, de oleodutos, ...

•  Realizar inspeção de linhas de transmissão aéreas, de túneis aquá@cos (hidroelétricas), ...

•  ...

•  Esperado incremento brutal com chegada dos nano-‐robôs):

Possíveis Aplicações •  Robôs automa@zação de portos marí@mos (ou mesmo secos). Inclui empilhadeiras, guindastres e mesmo caminhões.

Austrália: Porto de Brisbane. hcp://www.patrick.com.au/IRM/Content/technology/autostrad.html.

Possíveis Aplicações •  Robôs automa@zação de portos marí@mos (ou mesmo secos). Inclui empilhadeiras, guindastres e mesmo caminhões.

•  18 autonomous straddle carriers; •  Contêineres de até 65 TONS; •  Até 30 Km/h + 120 TONS; •  30 contêineres/hora. •  Sem incidentes (2005 – 2007)

Austrália: Porto de Brisbane. hcp://www.patrick.com.au/IRM/Content/technology/autostrad.html.

Possíveis Aplicações •  Robôs uso na Agricultura:

•  Agricultura de precisão, controle de pragas, pulverização e colheitas automa@zadas, etc.

Possíveis Aplicações •  Sensoriamento Remoto:

•  Coleta (remota) de dados atmosféricos (prevenção de alagamentos);

•  Coleta (remota) de condições tráfego (contador de carros, detecção incidentes – possível uso de câmeras + sensores indu@vos);

•  Supervisão de cabeças de gado no campo (usando e@quetas RF-‐ID, Wi-‐Max)

Possíveis Aplicações

•  Veículos Inteligentes:

ALGUMAS DEFINIÇÕES... Seguem

Tipos de Robôs:

•  Manipulador •  Móvel manipulado (ou teleguiado) •  Móvel autônomo

Robôs Manipuladores

90% Controle de Posição.

8% Equipados com sensor de força ($$$).

Robôs Moveis Tele-‐operados

Robôs Móveis Autônomos

Caracterís@cas:

•  Mobilidade; •  Autonomia; •  Certa “inteligência”; •  Braço manipulador?

Colônia de Robôs •  Grupo de “agentes” (no caso,

robôs móveis que podem ser todos homogêneos – “swarm” ou heterogêneos) que trabalham de forma colabora@va e coopera@va resultando num comportamento próprio de um grupo (ou comunidade), similar ao que ocorre em comunidades de insetos como as formigas.

•  Podem ser implementados usando abordagem de Mul@-‐agentes1 (daí a referencia anterior a agentes).

1 Novo paradigma da área de Inteligência Ar@ficial.

Mul@-‐agentes

•  Paradigma recente da área de IA; •  Visa introduzir robustez ao sistema.

Inteligência Ar@ficial | Aprendizado

INFORMAÇÕES PESSOAIS Fernando Passold

Fernando Passold

•  Eng. Elétrica, UFSC, 1989. •  Msc.Eng. UFSC/Eng. Elétrica/Biomédica,

1995 •  Dr. Eng. UFSC/Eng. Elétrica/Dept.

Automação de Sistemas (DAS), 2004 •  Prof. Titular I, Universidade de Passo Fundo

(desde 1995). •  Prof. Colaborador, Eng. Eletrônica (08/2008

– 02/2010) na Universidade Católica de Valparaíso (Chile).

• Robó@ca Móvel; • Colônia de Robôs; • Sensoriamento Remoto; • Aprendizagem por máquinas.

• Métodos de O@mização!?

Interesses atuais:

•  Palavras-‐chave: –  Inteligência Computacional; Redes Neurais

Ar=ficiais; Robôs Manipuladores; Controle de posição; Controle de força.

•  Áreas de Aplicação: –  Engenharia Elétrica : Eletrônica Industrial,

Sistemas e Controles Eletrônicos, Controle de Processos Eletrônicos, Retroalimentação.

–  Engenharia Mecânica: Processos de Fabricação, Robo=zação. Indústria Metal-‐Mecânica; de Controle de Qualidade e Produ=vidade; Fabricação de Equipamentos de Instrumentação Médico-‐Hospitalares, Instrumentos de Precisão e Óp=cos, Equipamentos Para Automação Industrial,

Doutorado: Controle Neural de Posição e Força em Manipuladores Robó@cos (2004).

Redes Neurais Ar@ficiais: •  Aplicações:

–  Reconhecimento de padrões (caracteres, etc),

–  Capacidade de Aprendizado (supervisionado ou não).

–  Algoritmos de treinamento off-‐line (sistemas de reconhecimento e diagnós=co) ou on-‐line (área de controle)

Doutorado: Controle Neural de Posição e Força em Manipuladores Robó@cos (2004). •  Palavras-‐chave: Inteligência Computacional;

Redes Neurais Ar=ficiais; Robôs Manipuladores; Controle de posição; Controle de força.

•  Áreas de Aplicação: –  Engenharias / Área: Engenharia Elétrica /

Subárea: Eletrônica Industrial, Sistemas e Controles Eletrônicos / Especialidade: Controle de Processos Eletrônicos, Retroalimentação.

–  Engenharias / Área: Engenharia Mecânica / Subárea: Processos de Fabricação / Especialidade:Robo=zação. Setores de a=vidade: Indústria Metal-‐Mecânica; Qualidade e Produ=vidade; Fabricação de Equipamentos de Instrumentação Médico-‐Hospitalares, Instrumentos de Precisão e Óp=cos, Equipamentos Para Automação Industrial,

Papel da RN: Compensação dinâmica on-‐line:

Baixo ruído: Aumento da precisão.

Doutorado: Controle Neural de Posição e Força em Manipuladores Robó@cos (2004).

Fig.: Feedforward Error-‐Learning Controller

Doutorado: Controle Neural de Posição e Força em Manipuladores Robó@cos (2004). •  Palavras-‐chave: Inteligência Computacional;

Redes Neurais Ar=ficiais; Robôs Manipuladores; Controle de posição; Controle de força.

•  Áreas de Aplicação: –  Engenharias / Área: Engenharia Elétrica /

Subárea: Eletrônica Industrial, Sistemas e Controles Eletrônicos / Especialidade: Controle de Processos Eletrônicos, Retroalimentação.

–  Engenharias / Área: Engenharia Mecânica / Subárea: Processos de Fabricação / Especialidade:Robo=zação. Setores de a=vidade: Indústria Metal-‐Mecânica; Qualidade e Produ=vidade; Fabricação de Equipamentos de Instrumentação Médico-‐Hospitalares, Instrumentos de Precisão e Óp=cos, Equipamentos Para Automação Industrial,

Fig.: Relação Custo x Bene{cio.

Doutorado: Controle Neural de Posição e Força em Manipuladores Robó@cos (2004). •  Experiência Prá=ca com:

–  Sistema Operacional de Tempo-‐Real;

–  Programação concorrente e em tempo-‐real (ro=nas de controle, adapta=vas e de segurança)

–  Programação orientada a objetos (definição dos próprios objetos, expansão de atributos e métodos).

Mestrado: Sistema Especialista Hibrido em Anestesiologia para Pacientes Crí@cos (1995) •  Sistema inteligente de apoio a

tomada de decisão. •  Sistema híbrido: regras + redes

neurais ar@ficiais.

•  Uso de sistema especialista baseado em regras (forward chaining) + Redes Neurais (MLP-‐BP, aprendizado off-‐line, ro@nas de diferentes anestesiologistas, pacientes crí@cos) =

•  Indicação de um plano anestesiológico mostrando melhores opções de drogas (planos seguidos por indicação de drogas seguidos por probabilidade de melhor adequação à cada caso.

Disciplinas Ministradas – UPF (Eng. Elétrica) •  Introdução à Engenharia Elétrica: introduzi em 2006 o

uso de kits LEGO-‐ blog: hcp://usuarios.upf.br/~fpassold/LEGO/)

•  Circuitos Digitais (I e II): Eletrônica Digital, em (II) é exigido um Projeto Final da Disciplina que corresponde a 30% da média semestral.

•  Laboratórios de Circuitos Digitais (I e II): experimentos prá@cos de Circuitos Digitais I e II (pas@lhas TTL);

•  Informá@ca Aplicada Para Engenharia Elétrica (I e II): linguagem ANSI-‐C

•  Laboratório de Controle Automá@co II (linha de Mecatrônica): experimentos prá@cos relacionados com algoritmos de controle por computador; PID , experiências pra@cas com processo de "Bola-‐&-‐Tubo”

•  Programação Mecatrônica: uso de MATLAB para introduzir lógica de programação (an@go curso seqüencial de Mecatrônica da UPF)

•  Orientação de Projetos De Graduação (TCCs: Trabalhos de Conclusão de Curso).

Disciplinas Lecionadas •  Circuitos Digitais (I e II, UPF, PUCV

– Eletrônica Digital, teoria e laboratórios)

•  Controle Automá@co (PUCV, teoria + simulações usando MATLAB/Simulink)

•  Lab. Controle Automá@co II (“Digital”) (UPF, uso de MATLAB, modelagem de sistema térmico, alteração de algoritmos digitais de controle em processo de “bola-‐em-‐tubo”)

•  Linguagens de Programação (Pascal, C, MATLAB, Prolog)

•  Robó@ca Móvel (introdução, orientação de grupos de estudo – compe@ções de robó@ca).




















































uso de kits LEGO -‐ blog:hcp://usuarios.upf.br/~fpassold/LEGO/)







Orientação de TCCs – UPF (Eng. Elétrica) •  Orientação de Projetos De Graduação (TCCs: Trabalhos de

Conclusão de Curso): –  Processo da Bola & Tubo (kit autônomo, firmware

atualizável, comunicação e bypass via porta serial PC); –  Controle de robô bípede usando MATLAB/Simulink (11

d.o.f.., controle via MATLAB + porta paralela PC); –  Sistema microprocessado carregador/ciclador de

baterias especiais (capaz de recarregar 5 diferentes @pos de bateria: NiCd, NiMH, SLA, Li-‐Ion e Li-‐Po e determinar vida ú@l real da bateria em % da capacidade nominal);

–  Computador de Bordo Automo5vo (DSPic 18F6585 + barramento CAN + interface gráfica LCD de 128 x 64 pixels)

–  Controlador Automá5co para Barras de Pulverização Agrícola (sobe/baixa barra, controle manual/auto, ajuste da altura).

Obs.: TCCs duram 1 semestre na UPF

Disciplinas Ministradas – PUCV (Eng. Eletrônica) •  Sistemas Digitais: Eletrônica Digital

Combinacional e Seqüencial num único semestre;

•  Robó5ca Industrial: 2 encontros semanais + 1 taller prá@co quase semanal usando 5 kits Lego NXT. 1ª Parte: Robôs Manipuladores, 2ª Parte: Robôs Móveis. (opta@va).

•  Controle Automá5co: conceitos básicos da área de controle “analógico” tradicional, farto uso de MATLAB. Provas no Lab. De Info. Usando MATLAB (inovador).

•  Orientação de Projetos de Conclusão de Curso (TCCs).

TCCs/PUCV (Eng. Civil Eletrônica, 6 anos) •  Projeto e Desenvolvimento de um sistema embarcado

de visão ar@ficial para contagem e discriminação de objetos em movimento (Diseño Y Desarrollo De Un Sistema Embebido De Visión Ar=ficial Para La Cuenta Y Discriminación De Objetos En Movimiento): contagem de salmões numa correia transportadora em movimento. Uso de sensor de imagem CCD. Baixo custo (componentes: Chile: US$ 390,00). Envolveu convenio com empresa empreendedora.

•  SLAM Aplicado (a Robó@ca Móvel): estudo de algoritmos para Localização e Mapeado Simultâneos (uso em robó@ca móvel, filtros de par�culas).

•  Desenvolvimento de uma Plataforma móvel para fins acadêmicos (Desarrollo de una Plataforma Robó=ca Móvil para fines académicos). Conta com cinturão de sensores de distancia (infravermelho e ultrassom), servomotores de velocidade, placa Arduino ATMega128, netbook com HD de estado sólido executando Microso� Robo@cs Studio (simulador de robôs da Microso�). Custo material, Chile: US$ 1,725.00





Robó@ca Móvel + SLAM

Ex. SLAM (Aspirador de pó, SAMSUNG)





A@vidades Docentes: Organização de Compe@ções

•  Fes5val das Baratas, UPF, em 2004 (hcp://usuarios.upf.br/~fpassold/baratas/);

A@vidades Docentes: Organização de Compe@ções •  Desafio LEGo-‐SUMo

UPF'2006 (hcp://usuarios.upf.br/~fpassold/lego sumo/);

A@vidades Docentes: Grupo Robó@ca Móvel

•  Orientação do Grupo interno de Robó@ca Móvel (2004 ~ 2007): –  1º Lugar Robô-‐Sumo da UFRGS em 2005 (3 Kg);

A@vidades Docentes: Grupo Robó@ca Móvel

•  Orientação do Grupo interno de Robó@ca Móvel (2004 ~ 2007): –  2º lugar Robô-‐Sumo II da UFRGS em 2006;

•  2 x dsPIC30f6014 (18F30) •  Sensor CCD (imagem) •  Bateria Li-‐Po

“Scanner laser”

•  2 x dsPIC30f6014 (18F30) •  Sensor CCD (imagem) •  Bateria Li-‐Po

“Scanner laser”

•  Orientação do Grupo interno de Robó@ca Móvel (2004 ~ 2007): –  1º lugar Robô-‐Sumo III da UFRGS em 2007.

Fim

Education

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