Otimização da locomoção em robôs móveis humanoides utilizando inteligência de enxame

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Tipo de produção
Dissertação
Data
2018
Autores
Moraes, F. P.
Orientador
Bianchi, Reinaldo Augusto da Costa
Periódico
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Citação
MORAES, F. P. Otimização da locomoção em robôs móveis humanoides utilizando inteligência de enxame. 2018. 80 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Centro Universitário FEI, São Bernardo do Campo, 2018 Disponível em: . Acesso em: 19 nov. 2018.
Texto completo (DOI)
Palavras-chave
Particulas,Robôs-Programação,Osciladores,Robô humanóide,Gerador de caminhada
Resumo
É comum encontrarmos robôs capazes de se locomover utilizando trilhos, esteiras e rodas. Estes meios de locomoção são eficientes para robôs em alguns casos como por exemplo um galpão ou locais com pisos lisos e continuo. Entretanto, em locais com muitos desníveis ou descontinuidades, como por exemplo montanhas, escombros de um prédio ou uma escada, a locomoção utilizando rodas, trilhos ou esteiras se torna prejudicada. Já a locomoção utilizando pernas é capaz de obter um ótimo desempenho em locais com ou sem desníveis e com ou sem continuidade, porém, este tipo de locomoção é mais complexo, o que torna mais desafiador obter uma caminhada eficiente. Esta dissertação propõem o uso de um algoritmo de otimização chamado Particle Swarm Optimization (PSO) para encontrar os valores de parâmetros que gerem um caminhar rápido e estável para um robô móvel humanoide. Estes parâmetros serão utilizados pelo robô humanoide desenvolvido pelo Centro Universitário da FEI para participar de competições de futebol de robôs como a RoboCup, na categoria KidSize da liga humanoide. É abordado neste trabalho as principais variações de PSO, as principais técnicas de geração de caminhada em robôs humanoides, cinemática e arquitetura de controle chamada de Arquitetura em Cruz. Os resultados obtidos neste trabalho demonstraram que o PSO é capaz de melhorar a caminhada do robô humanoide.
Is usual to find robots capable of move using rails, continuous track and wheels. These kinds of locomotion are efficient for robots in same cases like an industrial shed or places with flat and continuous floors. However, in places with uneven or discontinuous floors, like mountains, buildings debris or ladders, the locomotion using rails, continuous track or wheels become impaired. The locomotion using legs is capable to obtain a great performance in places with or without unevenness and with or without continuity. However, this kind of locomotion is more complex, making more challenging to obtain an efficient gait. This dissertation propose the use of an optimization algorithm called Particle Swarm Optimization (PSO) to find the parameters values that make a fast and stable gait for a humanoid mobile robot. This parameters is going to be used in the humanoid robot developed by the Centro Universitário da FEI to compete in football competitions like the RoboCup’s KidSize category of the humanoid league. In this work will be approached the main PSO variations, the main humanoid robot gait generation technique, humanoid robot cinematic and a controller architecture called Architecture in Cross. The results obtain by this work shows that the PSO is capable of improve the humanoid robot gait.