Introdução ao Controle de Robôs Móveis

Uma IntroduUma Introduçção ao ão ao

Controle de Controle de

Robôs MRobôs Móóveisveis

Felipe Nascimento Martins

Novembro, 2011 Novembro, 2011 –– v.3v.3



Contato:Contato:

TwitterTwitter:: @@f_n_martinsf_n_martins

[email protected]@ifes.edu.br

Nossos Robôs:

www.nossosrobos.blogspot.comwww.nossosrobos.blogspot.com


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.


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.).





Afinal, o que é um Robô (de verdade)?

• Segundo a RIA (Associação das Indústrias de Robótica), um Robô é um manipuladorreprogramável, multifuncional, projetado para movimentar material, ferramentas ou dispositivos especializados através de movimentos programáveis variados para desenvolver uma variedade de tarefas.


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!



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).




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)...


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!


• 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


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”?


• 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 de culo capaz de movimentamovimentaçção autônoma, equipado com ão autônoma, equipado com atuadores controlados por um computador atuadores controlados por um computador embarcado.embarcado.

Robô Móvel


• 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 de culo capaz de movimentamovimentaçção autônoma, equipado com ão autônoma, equipado com atuadores controlados por um computador atuadores controlados por um computador embarcado.embarcado.

Robô Móvel

Exemplos de Robôs Móveis








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.


Outros

Radiação térmica

Capacitância

Indutância

Resistência

Radiação luminosa

Carga elétrica

Segundo o princípio de

funcionamento

Complexos

ElementaresSegundo o tipo de informação

De não-contato

De contatoSegundo o tipo de interação

robô-objeto

Exteroceptivos

Proprioceptivos Segundo o meio relativo ao

robô

Sensores em

Robótica

Sensores - odometria

2

21 xxx

∆−∆=∆

( ) ( )

( )( )

( )a

xx

rr

xx

xxrr

21

21

21

2121 ,

∆−∆=

−

∆−∆=∆⇒

∆−∆=−⋅∆

ϕ

ϕ


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 ⋅=⋅=

∫∫ ⋅=→⋅=→⋅= dtusdtauxm

ka

Sensores - orientação

Sensores - triangulação

Sensores - trilaterização


� Range: 2,5cm a 15m;� Resolução: 3mm para medidas de até 3m;� f = 50kHz.

Sensores – ultrassom: SensComp 600


� 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

CâmeraCâmeraAcelerômetroAcelerômetro

BússolaBússola

GPSGPS


Atuadores

� Motores!


Tipos de Rodas

Fixa Orientável Louca


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.


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.


Robô omnidirecional


Robô omnidirecional

Modelagem e Modelagem e

Controle de Robôs MControle de Robôs Móóveisveis


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.


Cont. DiretoCont. TarefaCont. Missão

Outros Sensores

1/s

Veloc.Posição e

Orientação

Motores





� Paradigma deliberativo:



� Paradigma reativo:



Seguimentode trajetória

Seguimentode trajetória

Seguimentode caminhos

Seguimentode caminhos

Controle de postura

Controle de postura

Tarefas de Controle


• Vamos tratar do controle de tarefas, baseado na Teoria de Controle Não-Linear aplicado a Robôs Móveis a Rodas de tipo Uniciclo.



• Para se projetar controladores para o movimento dos robôs, é necessário conhecer o modelo matemático que representa seu movimento: sua cinemática.

Modelos Matemáticos


Robô “Car-like” - Cinemática

� Entradas: velocidades das rodas de tração e ângulo das rodas de orientação ;

� Saídas: x, y e ψ (posição e orientação).


Robô Omnidirecional – Cinemática

� Entradas: velocidades das rodas;� Saídas: x, y e ψ (posição e orientação).

� Rodas orientadas a 120ºentre si.


Robô Uniciclo - Cinemática

� Entradas: u e ω (velocidades linear e angular).� Saídas: x, y e ψ (posição e orientação).


Uniciclo: Modelo Cinemático alternativo

� Entradas: u e ω (velocidades linear e angular).� Saídas: x, y e ψ (posição e orientação).


+

+

−=

yky

xkx

aa

u

yd

xd

c

ref

c

ref

~

~

cos1

sin1

sincos

&

&

ψψ

ψψ

ω

,

1

)cos(

0

)sin(

)sin()cos(

−

=

ωψψψψ

ψ

ua

a

y

x

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&

&

,

=

ω

uv ,

=

y

xh .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:


+

+

−=

yky

xkx

aa

u

yd

xd

c

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c

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~

~

cos1

sin1

sincos

&

&

ψψ

ψψ

ω

,

1

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0

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)sin()cos(

−

=

ωψψψψ

ψ

ua

a

y

x

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&

,

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ω

uv ,

=

y

xh .0>a

.)cos(1)sin(1

)sin()cos(,

−== −−

ψψ

ψψ

aa

onde 11 AhAv &

Considerando somente a posição do ponto h:


+

+

−=

yl

kly

xl

klx

aa

u

y

y

yd

x

x

xd

c

ref

c

ref

~tanh

~tanh

cos1

sin1

sincos

&

&

ψψ

ψψ

ω




Simulação - Sempre há erro, por maiores que sejam os ganhos!


Com carga


Sem carga


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


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


Velocidades de Referência

Cinemática

Dinâmica

Parâmetros Identificados

Distúrbios

+

+

−−

−

+

−

=

ωδ

δ

δ

δ

ω

θ

θ

ωθ

θω

θ

θ

θ

θω

θ

θω

ψωψ

ψωψ

ω

ψ

u

y

x

ref

refu

u

u

au

au

u

y

x

0

10

01

00

00

00

cossin

sincos

2

1

2

6

2

5

1

42

1

3

&

&

&

&

&



( ) ( ) ][2221 srkrkIrmRk

RPTDTet

a

a

++=θ

( )( ) ( ) ][222 22

2 srdkrdkmbIrRdIk

RPRDRzte

a

a

+++=θ

]/[2

2

3 radsmk

mbR

k

R

PT

t

a

a=θ( )

]1[11

4 +

+=

PT

e

a

ba

a

a

rkB

R

kk

k

Rθ

]/[5 msdk

mbR

k

R

PR

t

a

a=θ ]1[12

6 +

+=

PR

e

a

ba

a

a

rk

dB

R

kk

k

Rθ

Parâmetros do Modelo Dinâmico


−+

=

ωθωθ

ωθθ

ωθ

θ

ω

uuu

ref

ref

65

34

2

1

0

0

&

&

+

−−

−

=

ref

refu

u

uu

ω

θ

θ

ωθ

θω

θ

θ

θ

θω

θ

θ

ω

2

1

2

6

2

5

1

42

1

3

10

01

&

&

( ) 2

2

3563

34

2

11,

/0

0

m

radI

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 214434421&

&

&

43421321

=

ωω

uIIu

10

0



1. H=HT > 0

2. H-1 > 0

3. F=FT > 0 se4. H é constante se os parâmetros não mudam5. C(v’) é antissimétrica6. F(v’) é considerada constante se7. 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


Propriedades verificadas para


Parameter

Updating

x

y

ψrefω

refu

Robot

θ&̂

u

ω

du

dω

]ˆ[θ

Dynamic

CompensationKinematic

Controller

dω

u~

s

s

ω~

du

du&

dω&

du

dω

+

−

+

−

ωu

dv

rv

v

v

Compensação Adaptativa da Dinâmica


⇒

=

−=

=

ωωψψ

ψψ uu

a

a

y

xAh

cossin

sincos

&

&&

−=

y

x

aa

u

&

&

ψψ

ψψ

ω cos1

sin1

sincos

,~tanh

~tanh

cos1

sin1

sincos

+

+

−=

yl

kly

xl

klx

aa

u

y

y

yd

x

xxd

d

d

&

&

ψψ

ψψ

ω

xxxxxxdd

&&& −=⇒−= ~~

yyyyyydd

&&& −=⇒−= ~~

.0;0, ≠> akk yx

Controlador Cinemático


Modelo Dinâmico:

Controlador Dinâmico Adaptativo

''''' )vF(v)vC(vvHvr ++= &

[ ]Tref

ref

u

uuu654321

2

,000

000θθθθθθ

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 214434421&

&

&

43421321


( )( ) dddr vFvCvTvHv 'ˆ'ˆ'~'ˆ +++= &


( )( )( )

=

ωω

ωω

~tanh

~tanh

0

0'~

l

ku

l

uk

uuI

l

lvT

ℜ∈ωll u , ''' vvv d −=

ℜ∈ωkk u ,

( )θ

G

ˆ00

000

2

1

44444444 344444444 21

−

−=

dddd

dd

ref

ref

uIuIu

uu

ωωωωσ

ωωσ

ω( )( )ωωσ

σ

ω

ωω

~tanh

~tanh

2

1

l

kd

l

kud

l

uluu

u

+=

+=

&

&

θGFvCvHσv ddr

~'' +++=

θθθ −= ˆ~

θΓγvGγθ1T1 ˆ~ˆ −− −=

&Lei de AdaptaLei de Adaptaçção ão Robusta:Robusta:



Lei de Controle:Lei de Controle: θGFvCvHσv ddr

~'' +++=

θθθ −= ˆ~

θΓγvGγθ1T1 ˆ~ˆ −− −=

&Lei de AdaptaLei de Adaptaçção ão 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.



Controle baseado na Dinâmica

Simulação - Erros vão para zero!


Simulação - Robô com carga, adaptação desativada e ativada



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.


0 50 100 150 200 2500

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4Erro de distancia

tempo [s]

erro

[m

]

Com adaptação

Sem adaptação



Experimento - Robô com carga, adaptação desativada e ativada



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

dtyxIAE0

22 ~~


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.



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.


� 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


2

21 βββ

+≈LF

LFLF βρ ∠≈ Laser Medida2211

22112

coscos

sensenarctan

βρβρ

βρβργθ

−

−=≈LF

Detecção do Líder


LFLFLF

LFLFLF

y

x

βρ

βρ

sen

cos

=

=

222

LFLFLF yx +=ρ

LF

LFLF

x

y=βtan

Equações de Estado


LFLFLF

LFLFLF

y

x

βρ

βρ

sen

cos

=

=

FLFFLFLFLLF

LFFLFLFLLF

y

x

υβωρθυ

βωρθυ

−−=

+−=

coscos

sensen

&

&

222

LFLFLF yx +=ρdtd

LF

LFLF

x

y=βtan

dtd

dtd

LFFLFLFLLF βυθβυρ sen)(sen −−=&

[ ] FLFFLFLFL

LF

LF ωβυθβυρ

β −−−= cos)cos(1&

dtd

FLLF ωωθ −=&

Equações de Estado


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

θβυθβυ

ω

υ

ρ

ββ

β

ρ)cos(

)(sen

1cos

0sen

&

&

[ ]

=−+= −

LF

LFqfg

β

ρ~

~~ onde,)()~()(1 xxxKxxv dd

&

0xKx =+ )~(~ f&

Controlador de Formação


Estrutura de Controle


� 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


� 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





Sem adaptação: IAEρ = 53,8; IAEβ = 61,0;

Com adaptação: IAEρ = 47,2; IAEβ = 59,6.







� 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






Variáveis de Formação

� Baseadas na proposta de Mas (2008) para 3 robôs;

� Posição do centróide (xF,yF) e orientação ψFda estrutura virtual -pose: PF = [xF yF ψF]

� Formato da estrutura virtual: SF = [pF qF βF]

� Formação: q = [PF SF]T


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&


[ ] [ ] .;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.


Resultados

de Simulação

Sem

compensação

da dinâmica


Resultados

de Simulação

Com

compensação

da dinâmica





• 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 obtivavia odometria e transmitida ao agente centralizador via rede sem fio;

• Posições ilustradas a cada 3s.








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.


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.


Desvio de Obstáculos com a Formação

• Brandão (2008) propôs uma alteração no algoritmo de Desvio Tangencial:









Controle Centralizado – visão

omnidirecional

O futuro da robO futuro da robóótica...tica...

Evolução do ASIMO - Honda

Aprendizado de Máquina



Narração: Prof. Sebastian Thrun, Universidade de Stanford.


• 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 2ºlugar na categoria IEEE SEK da competição brasileira e em 1º na competição Latino-Americana (na Colômbia). É tetracampeã!

Robô da equipe Emerotecos (IFES)

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 Formationswith 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.

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Introdução ao Controle de Robôs Móveis