Engenharia de Robôs
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Trabalho de Conclusão de Curso 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 MarineA 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.Trabalho de Conclusão de Curso Software para comunicação entre surdos e ouvintes por meio de machine learning:(2024-06-26) Oliveira, Tamires Cristina da SilvaEste 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.Trabalho de Conclusão de Curso Identidade, moda e consumo:(2024-06-04) Mendonça, Fernanda SoratoO 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.Trabalho de Conclusão de Curso Melhoria de projeto da Toledo:(2023-12-05) Jeronymo, Giullia Ziza; Pinheiro, Juan Gabriel C. F.; Tonieti, Luana Watanabe; Moraes, Miguel Lopes deEste 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.Trabalho de Conclusão de Curso Plataforma robótica agrícola para coleta de dados(2023-12-07) Pires, Eduardo Miranda; Pongeluppi, Julia; Shi, Junkai; Lucateli, MuriloA 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.Trabalho de Conclusão de Curso 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 deEste 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.
- DVG+A* and RRT Path-Planners: A Comparison in a Highly Dynamic Environment(2021) DA SILVA, COSTA, L.; Flavio Tonidandel© 2021, The Author(s), under exclusive licence to Springer Nature B.V. part of Springer Nature.This work provides a deeper comparison between two path planning algorithms, the Dynamic Visibility Graph A Star (DVG+A*) and Rapidly–exploring Random Trees (RRT), when applied in a high dimension and dynamic environment, which is the RoboCup Small Size League. The algorithms were compared under two different perspectives. In the first analysis, the algorithms were evaluated according to its computational time, path length and path safety in a static environment. Afterwards, they were evaluated regarding the accumulated computational time, number of recalculated paths, total navigation time and number of collisions in a dynamic environment. The static environment results have shown that the DVG+A* has a better overall performance than RRT, except for the path safety, however, some ideas on how to improve this were discussed. In the dynamic environment the algorithms performed similarly and with a high number of collisions during the experiments. Thus, showing the importance of using an obstacle avoidance algorithm combined with the path planner. In conclusion, the results obtained showed that both algorithms aren’t suitable for highly dynamic and cluttered environments, however, due how sparse the obstacles are in the SSL, they can still be used with some care. Regarding static environments, the DVG+A* has shown the best results.
- Qualitative case-based reasoning and learning(2020-03-20) HOMEM, THIAGO PEDRO DONADON; Paulo Santos; COSTA, ANNA HELENA REALI; Reinaldo Bianchi; MANTARAS, RAMON LOPEZ DEThe development of autonomous agents that perform tasks with the same dexterity as performed by humans is one of the challenges of artificial intelligence and robotics. This motivates the research on intelligent agents, since the agent must choose the best action in a dynamic environment in order to maximise the final score. In this context, the present paper introduces a novel algorithm for Qualitative Case-Based Reasoning and Learning (QCBRL), which is a case-based reasoning system that uses qualitative spatial representations to retrieve and reuse cases by means of relations between objects in the environment. Combined with reinforcement learning, QCBRL allows the agent to learn new qualitative cases at runtime, without assuming a pre-processing step. In order to avoid cases that do not lead to the maximum performance, QCBRL executes case-base maintenance, excluding these cases and obtaining new (more suitable) ones. Experimental evaluation of QCBRL was conducted in a simulated robot-soccer environment, in a real humanoid-robot environment and on simple tasks in two distinct gridworld domains. Results show that QCBRL outperforms traditional RL methods. As a result of running QCBRL in autonomous soccer matches, the robots performed a higher average number of goals than those obtained when using pure numerical models. In the gridworlds considered, the agent was able to learn optimal and safety policies.