Engenharia de Robôs

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Robô de limpeza industrial:
(2025-02-07) Borges, Bruno Henrique de Almeida; Silva, Lucas Agostinho; Marciano, Lucas Miguel; Silva, Matheus Ribeiro Castilho e; Almeida, Yasmin Marine
A linha de produção é um método de produção em série aplicado a produtos de várias dimensões. No entanto, existe um desafio frequente na contenção de vazamentos de itensextremamente pequenos, com apenas alguns milímetros de dimensão. No modelo utilizado para nosso estudo de caso o uso constante de esteiras e equipamentos pesados torna o ambiente propício para tais acontecimentos. Isso é um grande problema, pois ao longo do tempo acumula-se um grande volume de material, exigindo uma limpeza. No entanto, os espaços abaixo das máquinas e esteiras de uma linha de produção são normalmente fechados, visando a segurança dos trabalhadores. Assim, uma interrupção na produção deve acontecer, resultando em um prejuízo para a empresa. Este projeto tem como objetivo a criação e implementação de um robô aspirador totalmente autônomo, capaz de superar obstáculos tanto móveis quanto fixos, cumprir as normas de segurança obrigatórias e ter um tamanho bastante reduzido para facilitar a sua movimentação em espaços estreitos em áreas confinadas, removendo o produto acumulado no chão sem a necessidade de interromper a produção. Para o desenvolvimento deste projeto foi feita a divisão das tarefas em três frentes, sendo elas programação, elétrica e mecânica. Todas as metodologias utilizadas para a confecção do projeto, testes realizados e seus resultados, conclusões e trabalhos futuros, estão detalhados ao longo deste documento. Nas seções de programação, é realizada a criação de um mundo simulado baseado no local do estudo de caso, o método de mapeamento e os algoritmos de planejamento empregados, bem como os testes de eficácia do robô. Nas seções de elétrica, é apresentado o circuito de funcionamento do robô, iniciado pelo dimensionamento da bateria, a escolha dos componentes e por fim, o sistema de proteção. Nas seções de mecânica, é mostrado o desenvolvimento do corpo do robô, começando com a definição das limitações físicas e o layout do robô. Depois, a criação das peças usando o software NX, testes de resistência, seguidas pela impressão 3D de todas as partes e montagem do corpo do robô.
Software para comunicação entre surdos e ouvintes por meio de machine learning:
(2024-06-26) Oliveira, Tamires Cristina da Silva
Este projeto descreve as características gerais de uma aplicação computacional voltada para a comunicação entre surdos e ouvintes. A solução proposta é baseada na Língua Brasileira de Sinais (Libras) como interface de comunicação e tem por objetivo primário realizar a tradução de mensagens transmitidas, originalmente, em Libras para linguagem natural (texto). A transformação de mensagens, para os formatos considerados, é realizada considerando técnicas de Aprendizado de Máquina (ML), em especial Redes Neurais Convolucionais (CNN). O projeto propõe desenvolver um software que facilite a comunicação entre surdos e ouvintes por meio da tradução da Língua Brasileira de Sinais (Libras) para texto por meio de Aprendizado de Máquina e Redes Neurais Convolucionais. Esta iniciativa visa melhorar a comunicação e promover a inclusão na comunidade surda. O projeto também investiga o contexto histórico e cultural da Libras, explorando sua evolução, reconhecimento legal e seu papel na expressão da riqueza da cultura surda. As descrições das características gramaticais e linguísticas da Libras, incluindo configuração das mãos, movimento e estrutura das frases, destacam sua complexidade única. O projeto apresenta as características principais de um método computacional fundamentado nos conceitos do Aprendizado de Máquina de máquina e das Redes Neurais Convolucionais, considerados como ferramentas ideais para processar e classificar os gestos da Libras, oferecendo insights sobre como essas tecnologias podem contribuir para melhorar a comunicação da comunidade surda.
Identidade, moda e consumo:
(2024-06-04) Mendonça, Fernanda Sorato
O trabalho aborda questões sobre o comportamento de consumidoras transexuais no Brasil, analisando quais fatores influenciam em seu processo de decisão de compra de produtos de moda. Para qualquer potencial comprador, fatores importantes fazem parte da decisão de compra deste tipo de produto, não somente questões sociais ou de renda, mas também a forma com que o cliente se sentirá com qual tal peça. Entender o modo de pensamento neste mercado permite que marcas saibam se posicionar de maneira adequada e entender quais públicos atender, visando melhores estratégias para maior alcance de seu público- alvo.O objetivo deste estudo é mostrar como há falta de atenção quando falado sobre peças de vestuário para mulheres transexuais no Brasil, provando que há certo tipo de preconceito e negação das marcas para atender esta comunidade. Seguindo os objetivos específicos e examinando as metas impostas neles, foi possível determinar uma linha de pensamento de forma organizada que facilitará o entendimento sobre o tema. Para chegarmos a esta conclusão, foi utilizada a pesquisa de profundidade, esta que permite maior opinião e interpretação de cada entrevistado, possibilitando dissertação sobre o tema, de forma pessoal. Também foram utilizados, no referencial teórico, grandes nomes que estudaram o comportamento do consumidor para fundamentar o trabalho, permitindo uma melhor análise conceitual de cada entrevistada, correlacionando cada resposta com o que foi escrito ao decorrer do estudo. Artigos acadêmicos como teses e dissertações, e blogs foram necessários para se aprofundar no tema, uma vez que não se é muito estudado e falado, fontes de informações informais tiveram de ser coletadas para maior repertório informativo. A forma de pesquisa selecionada para o estudo, foi a pesquisa qualitativa, é possível concluir que há sim a ausência de produtos específicos para mulheres trans no mercado nacional, mostrando a falta de cuidado das marcas que possuem grande parcela nesta indústria. Destacando seus descontentamentos em suas respostas, as entrevistadas falam sobre a possibilidade de mudança para suprir esta carência, visando maior sensibilidade e maior atendimento desta demanda específica.
Melhoria de projeto da Toledo:
(2023-12-05) Jeronymo, Giullia Ziza; Pinheiro, Juan Gabriel C. F.; Tonieti, Luana Watanabe; Moraes, Miguel Lopes de
Este trabalho focaliza o aprimoramento do protótipo de cubagem desenvolvido pela empresa Toledo em parceria com a FEI, que emprega visão computacional e sensores para calcular as dimensões de caixas. O projeto envolveu a criação de um novo suporte para os equipamentos, no qual aprimorou se o design, reduziu-se o erro das dimensões do protótipo da Toledo e trocou-se o modelo de segmentação pelo da YOLOv8. Além isso, também foi implementado um software integrado à câmera e ao sensor ultrassônico, facilitando o acesso para os funcionários calcular as dimensões das caixas por meio da cubagem. Para a melhoria do design, foi feito um novo suporte que oculta os equipamentos do projeto. Para reduzir o erro, foi elaborado um novo filtro de média para o sensor e uma nova reta de calibração para as medidas geradas pela câmera. Por fim, o modelo utilizou-se da YoloV8n. Em resumo, a abordagem adotada mostrou-se de grande valor para a indústria, por apresentar uma melhora significativa no modelo de segmentação, no design e na redução do erro do equipamento.
Plataforma robótica agrícola para coleta de dados
(2023-12-07) Pires, Eduardo Miranda; Pongeluppi, Julia; Shi, Junkai; Lucateli, Murilo
A agricultura desempenha um papel crucial na subsistência humana, mas enfrenta desafios como escassez de recursos naturais e mudanças climáticas. Uma das soluções para esses problemas é a utilização de novas tecnologias como a robótica no meio agrícola. No entanto, as tecnologias existentes no mercado são de alto custo agregado, dificultando o acesso para os agricultores de pequeno porte que possuem uma produção menor e dependem de mão de obra familiar. Este projeto visa desenvolver um robô capaz de coletar dados de umidade e temperatura do solo para auxiliar esses agricultores a tomar decisões mais assertivas a respeito de sua lavoura. Para atingir esse objetivo, é essencial que o robô seja acessível em termos de custo e tecnologia e seja capaz de se locomover em terrenos irregulares com espaçamentos reduzidos entre as linhas de plantação. O desenvolvimento do robô foi dividido em três módulos: elétrico, mecânico e de programação. O módulo elétrico conta com duas placas ESP32 para integração dos componentes eletrônicos com o objetivo de realizar a navegação e coleta de dados. O módulo mecânico é responsável pela estrutura principal, incluindo a locomoção, a suspensão e a estrutura para coleta de dados. O robô possui quatro motores acoplados nas rodas para que o mesmo se locomova de forma estável no terreno irregular de uma plantação. O módulo de programação desenvolve os códigos para a navegação, coleta e análise dos dados do solo através de aplicativos que mostram as medidas coletadas em certo período. Adaptações, como o uso de redutores de tensão nos motores, foram realizadas para otimizar o desempenho durante o desenvolvimento.
Dimensionamento e gerenciamento de baterias elétricas com painel solar para robô Husky A200
(2023-12-07) Pereira, Alex Alves Nunes; Amparo, Gabriel Da Silva; Souza, Hugo Koiti Ianae de
Este projeto consiste no desenvolvimento de um dispositivo eletrônico, responsável pela alimentação de um robô autônomo de monitoramento, modelo Husky A200 UGV. Tendo em vista problemas com sobrepeso de baterias, carregamento e autonomia, características inerentes de veículos elétricos, este projeto teve por base o desenvolvimento de um sistema capaz de gerenciar dois packs de baterias de íons de lítio, que estarão conectados a um painel solar monocristalino. A partir das características construtivas do robô e requisitos de projeto para a finalidade proposta, como por exemplo, tensão e corrente de operação e autonomia para cada pack de baterias, o dispositivo foi dimensionado, instalado e testado no robô Husky. Para que o dispositivo gerencie e alterne os packs de baterias, juntamente com o painel solar, foi utilizado uma placa de prototipagem eletrônica, modelo Arduino UNO. A partir dos testes iniciais, definiu-se a autonomia para cada pack de baterias e, posteriormente foram realizadas, modificações no hardware e programação para que o dispositivo operasse de forma correta e eficiente. Após avaliar o funcionamento do dispositivo, os resultados obtidos possibilitam inferir que o conjunto de packs de baterias de 24v e 20A é suficiente para atender aos parâmetros de projeto e que o painel solar monocristalino é uma alternativa promissora para reduzir a descarga energética dos packs.
Analysis of WiFi localization techniques for kidnapped robot problem
(2022-04-05) PEGORELLI NETO, A.; Flavio Tonidandel
© 2022 IEEE.This work proposes an analysis of the earliest indoor localization techniques based on recurrent neural networks (RNN) like Gated Recurrent Unit (GRU) and Long-Short Term Memory (LSTM), including k-Nearest Neighbors (KNN) machine learning, to process WiFi received signal strength data (RSS) for the kidnapped robot problem (KRP). The proposed solutions uses processed data generated in a Webots simulation of the iRobot Create robot, with the RSS signals simulated based on fingerprinting data from a real indoor area with 6 dedicated access points as reference. The efficiency of each system is evaluated using cumulative distribution function for several access point combinations, noise and vanishing levels for a model trained with the base test parameters from the reference material, with all 6 access points (APs) activated, ldBm Gaussian noise, 10% masking level and using 10 time steps of data as history inputs. The results show that RNN systems can achieve mean localization accuracy between $0.44\mathrm{m}\pm 0.39\mathrm{m}$ for LSTM and $0.50\mathrm{m}\pm 0.38\mathrm{m}$ for GRU and the KNN proposal reaching $0.68\mathrm{m}\pm 0.73\mathrm{m}$, proving the capability of those systems to recover from a KRP event keeping similar results obtained without any event.
A Case Base Seeding for Case-Based Planning Systems
(2004-12-26) Flavio Tonidandel; RILLO, M.
This paper describes a Case Base Seeding system (CBS) that can be used to seed a case base with some random cases in order to provide minimal conditions for the empirical tests of a Case-Based Planning System (CBP). Random case bases are necessary to guarantee that the results of the tests are not manipulated. Although these kind of case bases are important, there are no references about CBS systems in the literature even from those CBP systems that claim to use some similar systems. Therefore, this paper tries to overcome this deficiency by modeling and implementing a complete random Case Base Seeding process. © Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2004.
A fast model-based vision system for a robot soccer team
(2006-11-17) MARTINS, M. F.; Flavio Tonidandel; Reinaldo Bianchi
Robot Soccer is a challenging research domain for Artificial Intelligence, which was proposed in order to provide a long-term problem in which researchers can investigate the construction of systems involving multiple agents working together in a dynamic, uncertain and probabilistic environment, to achieve a specific goal. This work focuses on the design and implementation of a fast and robust computer vision system for a team of small size robot soccer players. The proposed system combines artificial intelligence and computer vision techniques to locate the mobile robots and the ball, based on global vision images. To increase system performance, this work proposes a new approach to interpret the space created by a well-known computer vision technique called Hough Transform, as well as a fast object recognition method based on constraint satisfaction techniques. The system was implemented entirely in software using an off-the-shelf frame grabber. Experiments using real time image capture allows to conclude that the implemented system are efficient and robust to noises and lighting variation, being capable of locating all objects in each frame, computing their position and orientation in less than 20 milliseconds. © Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2006.
Learning to select object recognition methods for autonomous mobile robots
(2008-07-25) Reinaldo Bianchi; RAMISA, A.; MANTARAS, R. L .
© 2008 The authors and IOS Press. All rights reserved.Selecting which algorithms should be used by a mobile robot computer vision system is a decision that is usually made a priori by the system developer, based on past experience and intuition, not systematically taking into account information that can be found in the images and in the visual process itself to learn which algorithm should be used, in execution time. This paper presents a method that uses Reinforcement Learning to decide which algorithm should be used to recognize objects seen by a mobile robot in an indoor environment, based on simple attributes extracted on-line from the images, such as mean intensity and intensity deviation. Two state-of-the-art object recognition algorithms can be selected: the constellation method proposed by Lowe together with its interest point detector and descriptor, the Scale-Invariant Feature Transform and a bag of features approach. A set of empirical evaluations was conducted using a household mobile robots image database, and results obtained shows that the approach adopted here is very promising.

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