Introducción a la Robótica Móvil - part 4/4

Prof. Prof. Dr.EngDr.Eng. Fernando . Fernando PassoldPassold

IntroducciIntroduccióón a la n a la RobRobóótica Mtica Móóvilvil

2IntroducciIntroduccióón a la Robn a la Robóótica Mtica Móóvilvil

IntroducciIntroduccióón a la Robn a la Robóótica Mtica MóóvilvilSumario

1. Tipos de Robots

Diferencia robot manipulador x Robot Móvil;

Características do robot móvil;

2. Aplicaciones de robots móviles

3. Robots móviles terrestres

Tipos de tracción para robots móviles terrestres;

4. Sensores

Tipos de Sensores;

Fuentes de Errores

5. Integración (o Fusión) Sensorial

DefiniciónFormas de Integración Sensorial

Enfoques para Integración Sensorial

Otros métodos

Proyecto de los Sensores utilizados

Especificación Lógica de Sensores

Modelaje de los Sensores

6. Modelaje del Entorno

Definición

Uso de landmarks

Descomposición geométrica del entorno

Fusión geométrica o "map building"

Formas de modelaje del entorno

7. Arquitecturas de Robots Móviles

Reactivas

Por planeamiento (Deliberativas)

Basado en Comportamiento

Descomposición Funcional del Sistema de Control

Actividades del Control por Comportamiento

Arquitecturas híbridas

Ejemplos de Arquitecturas de Controle

8. Tendencias Futuras:

Bibliografía

Bibliografía RecomendadaCodec MPEG4:

MPEG2 Video Decoder:

QuickTime


IntroducciIntroduccióón a la Robn a la Robóótica Mtica MóóvilvilBibliografía recomendada

[Torres, 2002] Torres, Ferando; Pomares, Jorge; Gil, Pablo; Puente, Santiago T.; Aracil, Rafael; Robots y Sistemas Sensoriales, Pearson Educación, Madrid, p. 480, 2002.

[Siegwart, 2004] Siegwart, Roland and Nourbakshsh; Introduction to Autonomous Mobile Robots, Bradford Books/The MIT Press, Massachusetts, p. 321, 2004. http://www.mobilerobots.org

[Thurn, 2006] Thurn, Sebastian; Burgard, Wolfram; Fox, Dieter; Probabilistic Robotics, The MIT Press, Massachusetts, p. 647, 2006.

[Murphy, 2000] Murphy, Robin R.; Introduction to AI Robotics; Bradford Books/The MIT Press, Massachusetts, p. 466, 2000

[Siciliano, 2008] Siciliano, Bruno; Khatib, Oussama (eds.), Springer Handbook of Robotics, Springer, p. 1591, 2008.

[Borenstein, 1996] J. Borenstein, J.; Everett, H. R., and Feng, L., Where am I? - Systems and Methods for Mobile Robot Positioning, p. 282, 1996.http://www-personal.umich.edu/~johannb/position.htmhttp://www-personal.umich.edu/~johannb/shared/pos96rep.pdf (12,5 Mb -Disponible en May/2009)


A exploração baseada em sensores possibilita ao robô explorar e mapear um entorno desconhecido, usando as informações dos sensores. Um dos componentes críticos a serem mapeados é a própria capacidade do robô se localizar num mapa parcialmente explorado. Isto se transforma em desafio quando o robô sofre ainda de erros de posicionamento, não pode contar com um dispositivo externo de posicionamento nem se pode dar ao luxo de guiar-se por balizas (marcas, landscapes) introduzidas no entorno.

Métodos para localização e mapeamento simultâneos que exploram a topologia do espaço livre do robô, permitem localizar o robô num mapa parcialmenteconstruído. Este mapa pode ser usado para gerar os grafos de Voroni (GVG) que éna realidade um mapa topológico que codifica algumas informações métricas a respeito do entorno do robô. Entretanto, atrasos de locomoção podem ser esperados devidos à incertezas provindas dos sensores e processamento pesado exigido.

6. Modelado del Entorno6. Modelado del Entorno




Navegação por balizas (landmarks).

Uso de landmarks:




Uso de landmarks:



Métodos para localização e mapeamento simultâneos que exploram a topologia do espaço livre do robô, permitem localizar o robô num mapa parcialmenteconstruído. Este mapa pode ser usado para gerar os grafos de Voroni (GVG) que éna realidade um mapa topológico que codifica algumas informações métricas a respeito do entorno do robô. Entretanto, atrasos de locomoção podem ser esperados devidos à incertezas provindas dos sensores e processamento pesado exigido.




Decomposição trapezoidal: - Processamento + rápido

Método avançado:Decomposição celular usando pontos críticos da função segmentadora: h(x,y)=x2+y2.



← Exemplo: Usando grafos


6. Modelado del Entorno6. Modelado del Entorno• Fusão geométrica dos

dados ou “Map Building”:

⇒ requer que um robô estime

simultaneamente sua própria

posição e o mapa do ambiente.

Roda

livre

x c

y c

x0

y0

xR

yR

θ

ϕ


6. Modelado del Entorno6. Modelado del Entorno� Map Building e Exploração do Entorno:

#1: Traçar grafo de Vorony (GVG) do ponto 2 atéponto 4.

#2: Voltar ao ponto 5, explorando as redondezas do ponto 6.

#3: Traçar o GVG do ponto 5 ao ponto 1.#4: Traçar o ramo partindo do ponto 1 e retornar ao

ponto 2.



• Modelagem do entorno (“mundo” do robô):

Estrutural Paramétrica Funcional

Determinação dos limites;Relações...

Parâmetros;Domínios

Forma de interação com o entorno

Descrição física eGeométrica (arestas)

Características numéricas ligadas a uma estrutura (peso, comprimentos)

Como o objeto interage com os outros elementos ou como pode ser manipulado.


7. Arquitectura de Robots M7. Arquitectura de Robots Móóvilesviles

Arquiteturas de Controle do robô:

• Reativas

• Planejadas

Atividades do Sistema de Controle:

1) Baseado em comportamento, ou;

2) Não baseado em comportamento.

Modelagem do entorno:

• Modelagem do espaço livre;

• Planejamento da percepção




•• ReativasReativas

• Planejadas







Exemplos:-Desviar de obstáculos;-Contornar obstáculos;-Seguir trilhas no chão (sensor IR)-Seguir paredes-Procurar/desviar de focos de luz




• Reativas:

- MMéétodo dos Potenciaistodo dos Potenciais:

1) Definir força atrativa : ponto de chegada → potencial atrativo.

2) Definir forças repulsivas (dadas pela info. de cada sensor). São forças divergentes geradas pelos obstáculos.

3) Cálculo do vetor resultante → define o “gradiente” de força.

4) Aplicar no modelo cinemático do robô de forma a definir a velocidade linear e angular (giro).

WHILE ponto_atual ≠ ponto_chegada

Obstáculo:vetores divergentes

Ponto de chegada

Note : à partir deste ponto, mudança de direção, isto é, já passei do ponto de chegada.

vθ




• Reativas:

-- MMéétodo dos Potenciais:todo dos Potenciais:

Notas:

1) Potencial Atrativo ∝ distância do ponto de chegada (função parabólica).Cuidados : definir função em que o vetor atrativo ainda seja maior que os vetores repulsivos quando o robô está longe do objetivo.Distância grande : se usa função cônica (3a ordem ⇒ vel. quase constante.)Distâncias pequenas : se usa função quadrática (de 2a ordem).

v

θ.




• Reativas:


Notas:

2) Potencial Repulsivo : ∝ 1/donde d: distância do obstáculo:

Cuidados : não pode ser grande se o robô está longe do obstáculo.Calculado de forma “local” para cada obstáculo.

v

θ.

d

VRep

1 (cm) 10 (cm)




• Reativas:

-- MMéétodo dos Potenciaistodo dos Potenciais:

Detalhes:1) Este algoritmo permite orientar o robô mesmo que o

mesmo inicie com uma orientação propositalmente incorreta.

2) Se vetor_resultante ≅ 0 AND robô não percorre distância mínima dentro de certo tempo, se adiciona (lentamente) ruído de forma o força o robô a sair de um possível ponto de mínimo local.

3) Teste interessante: colocar um robô contra outro para verificar se desviam quando estão próximos (evita-se a colisão com outros objetos móveis?)

v

θ.




• Reativas:


Detalhes:1) Este algoritmo permite orientar o robô

mesmo que o mesmo inicie com uma orientação propositalmente incorreta.

2) Se vetor_resultante ≅ 0 AND robô não percorre distância mínima dentro de certo tempo, se adiciona (lentamente) ruído de forma o força o robô a sair de um possível ponto de mínimo local.

3) Teste interessante: colocar um robô contra outro para verificar se desviam quando estão próximos (evita-se a colisão com outros objetos móveis?)

Ref: http://www.calerga.com/products/Sysquake/robotnav.html




• Reativas:

-- MMéétodo dos Potenciaistodo dos Potenciais:

Vantagens :• Não necessita do modelo do entorno!• Resposta rápida.

Problemas :• Decompor vetor resultante de força em:

• Velocidade linear (v), e;• Velocidade angular (dθ/dt = w).

• Pode ficar retido em mínimo locais (entornos + complexos)




• Reativas

•• PlanejadasPlanejadas







Campo fértil para a área de Inteligência Computacional e Inteligência Artificial

⇒Problema: muitas possibilidadesde trajetórias.




• Planejadas:

� de missões ⇒ off-line: 1a parte →

� de caminhos↑ Intimamente↓ relacionados

� da percepção.

Problema: seguir por um caminho, mas o que devo “mirrar” ?

Note: exige levantamento do modelo do entorno.




• Planejadas:

� do caminho:(divide espaço em segmentos):

� Decomposição trapezoidal:

Ponto médio

Se introduz linhas verticais

Tarefa à cargo do “planificadorplanificador”.




• Planejadas:

� do caminho:� Decomposição trapezoidal:




• Planejadas:

� do caminho:� Diagramas de Voronoi: (pontos eqüidistantes entre 2 arestas).

Exemplos:

Útil em entornos complexos e estreitos:




• Reativas

• De Planejamento







Problema:Como mesclar comportamentospara que o robô realize umaTrajetória razoável.




• Reativas

• De Planejamento




Problema:Como mesclar comportamentospara que o robô realize umaTrajetória razoável.

Mesclar tarefas de:• percepção;• planificação;• execução de tarefas




• Reativas

• De Planejamento



2) Não baseado em comportamento. Decomposição de tarefas:• por funcionalidade:

• tarefa de localização;• processamento sensorial;• modelo do entorno;• planificação de tarefas;• execução de tarefas;• controle de motores.

• por comportamento.

Mesclar tarefas de:• percepção;• planificação;• execução de tarefas




• Reativas

• De Planificação







Outro campo fértil depesquisas para a área de Inteligência Computacional e Inteligência Artificial


Decomposição Funcional do Sistema de Controle:


alto nível

baixo nível

Controle daexecução

“Piloto”

Navegador

Planificador

Define trajetória dinamicamente.Opera em escalas pequenas (< 10 metros).Segue baseado nos dados do “planificador”

Segue seqüências de controle (velocidade linear e angular) baseado em dados gerados pelo navegador.

Malha fechada baseada em sensores internos.Aqui necessário somente modelo dinâmico do sistema.

Leva em conta o conceito de cruzabilidade , relacionado àvelocidade máxima que o veículo pode desenvolver.Calcula-se a cruzabilidade de cada segmento para depois selecionar o melhor trajeto (procurar manter zonas de cruzabilidade constante).




alto nível

baixo nível


“Piloto”

Navegador

Planificador

Opera à nível geométrico. Recebe os pontos passados pelo planificador (3 zonas de cruzabilidade aprox. cte.). O navegador define pontos intermediários (interpolação). Define → Mapa p/Navegação.Necessita maior definição dos objetos externos (detecção de obstáculos?). O mapa passado pelo Navegador precisa ser detalhado.

Opera à nível geométrico. Recebe os pontos passados pelo planificador (3 zonas de cruzabilidade aprox. cte.). O navegador define pontos intermediários (interpolação). Define → Mapa p/Navegação.Necessita maior definição dos objetos externos (detecção de obstáculos?). O mapa passado pelo Navegador precisa ser detalhado.




alto nível

baixo nível


“Piloto”

Navegador

Planificador

Converte as ordens do Navegador para os controladores do sistema motriz do robô (informações como vel. linear e angular).O Piloto evita os obstáculos desconhecidos porque somente neste nível mais baixo existe realimentação do mundo externo.

Agente “extra”: Repórter ⇒ avisa sobre obstáculos não previstos à priori. Avisa o planificador o que desencadeia uma nova planificação

Converte as ordens do Navegador para os controladores do sistema motriz do robô (informações como vel. linear e angular).O Piloto evita os obstáculos desconhecidos porque somente neste nível mais baixo existe realimentação do mundo externo.

Agente “extra”: Repórter ⇒ avisa sobre obstáculos não previstos à priori. Avisa o planificador o que desencadeia uma nova planificação




alto nível

baixo nível


“Piloto”

Navegador

PlanificadorSem realimentação, a menos que este robô modele o próprio entorno

Exige sistema de localização

Sistema de localização não faz falta

Define trajetória dinamicamente.Opera em escalas pequenas (< 10 metros).Segue baseado nos dados do “planificador”




alto nível

baixo nível


“Piloto”

Navegador

Planificador

Notas: se associa estratégias de Planejamento com planos de Percepção para confirmar a localização do robô.

Exemplo: o robô se desloca pelo meio atéencontrar marcas (landscapes). Se não encontra, é provável que tenha se deslocado na direção errada.

Outro agente “extra”: Cartógrafo ⇒ armazena info. Do entorno (topologicamenteou geometricamente).

BD


Atividades de Controle por Comportamento:


Comportamentos:•Seguir um caminho;•Seguir uma trilha;•Andar afastado de uma parede;•Ir até um ponto;•Procurar/detectar marcas;•Atravessar uma porta;•Seguir objeto em frente (comportamento de comboio)

Sistema!?




Sistema!?


+ interessante do ponto de vista de pesquisas;

• Tenta detectar objetos rápidos que se movem (prever colisões);

• Uso de PID para Ctrl. Traj.;• Uso de RNs;• Uso de regras;• Uso de Lógica fuzzy;




Sistema!?


Problemas:• Ações complexas:

• Seqüência de comportamento?

• Como combinar comportamentos?

• Associar uma prioridade (peso) para cada comportamento?

Dificuldade:• Mesclar comportamentos ≠;• Uso de regras, RN, fuzzy.


Arquiteturas híbridas:


+ reativareativa

+ local(atividade de controle por comportamento)

+ rápido:

+ planificadaplanificada(tanto local quanto globalmente)

• atividade de controle por funcionalidade (controle clássico:

hierárquico)

+ lento:

Novos obstáculos ⇒ exigem replanificaçãoEstímulo

(info. Local)ação

+ indicado para entornos muito dinâmicos:

Na prática: resultados não muito bons porque o entorno é

dinâmico (objetos se movem)




+ reativareativa

+ local(atividade de controle por comportamento)

+ rápido:

Estímulo(info. Local)

ação

+ indicado para entornos muito dinâmicos: Desvantagens:

- Ações não otimizadas;- Mínimos locais;- Dificuldade para alcançar objetivos

globais




+ planificadaplanificada(tanto local quanto globalmente)

• atividade de controle por funcionalidade (controle clássico:

hierárquico)

+ lento:

Novos obstáculos ⇒ exigem replanificação

Na prática: resultados não muito bons porque o entorno é

dinâmico (objetos se movem)Planejamento:

• de missões (off-line, remoto);• de caminhos

↑IntimamenteRelacionados

↓• da percepção




+ planificadaplanificada+ reativareativa

Alto nível

Controle funcional

Baixo nível

Controle por comportamento(+ rápido)


Arquiteturas para o Sistema de Controle:


alto nível

baixo nível


“Piloto”

Navegador

Planificador

Arquiteturas mais conhecidas:

• LAAS (Lab. LAAS, Toulose, França): híbrida, hierarquizada: 2 níveis: (1) superior: módulo supervisor + planificador, (2) inferior: módulo reativo’; + nível de decisão + nível funcional (biblioteca de funções “inteligentes” –preparada para trabalhar em tempo-real, podem ser paralelizadas).

• AFRED: plano em nível + alto já entregue. Planos de execução + plano de percepção = casados p/fazer o veículo seguir um caminho. Baseado em mapas geométrico. Compara info. Sensores com planejamento prévio.


7. Arquitetura de Robôs M7. Arquitetura de Robôs Móóveisveis

alto nível

baixo nível


“Piloto”

Navegador

Planificador

Arquiteturas mais conhecidas:

• IMAS (Meystel): planificação hierarquizada;• NASREM (Albus): para robôs teleguiados no

espaço, hierarquizada, pode ser distribuída (modelo do entorno pode estar em outras máquinas, compartilhamento de dados).

• “Subsumption” (Brooks): baseada em comportamentos, subdividido em níveis de competência, integração entre vários níveis de competência, prévio 8 níveis de competência:

• AURA (Aukin): reativa (não exige planejamento de uma rota).




Arquitetura exemplo:



8. Tendencias Futuras8. Tendencias Futuras

• Sistemas Robóticos Modulares:

• Nano robôs;

• Robôs Médicos:


8. 8. Tendencias FuturasTendencias Futuras

• Robôs modulares:

• Modular Serpentine Robot:http://voronoi.sbp.ri.cmu.edu/projects/modsnake/modsnake.html

Cobras reais se locomovem de diferentes maneiras no mundo animal. Para fazer estas cobras robôs se locomoverem, o modo como deslizam foi inspirado da natureza e adaptado para cada um dos blocos que compõem os elos da cobra robô completo, incluído a rotina de controle para cada módulo (comunicações e sensoriamento entre módulos). Seguem alguns vídeos demonstrando as habilidades desenvolvidas com estas cobras-robôs.

Vídeos:

Cobra-robô subindo paredes.

Cobra-robô entrando num tubo.

Cobra-robô atravessando obstáculo.

Movimento sinusoidal da cobra-robô.


8. Tendencias Futuras8. Tendencias Futuras• Robôs modulares:

– Uma cadeira robótica, construída por engenheiros da Universidade de Cornell, Estados Unidos, em colaboração com os artistas Max Dean e Matt Donovan, é capaz de se reconstruir sozinha, depois de ter sido totalmente desmontada.

– A utilidade prática do aparato pode parecer bastante duvidosa, a não ser para compor cenários de filmes de faroeste, onde bandidos e mocinhos costumavam quebrar cadeiras por esporte. Mas essa primeira impressão éobviamente enganosa.

– O princípio tem uma série de aplicações, entre as quais a construção de robôs que se montam ou se transformam em diferentes estruturas, de acordo com o trabalho a ser executado, de forma totalmente autônoma.

CMU (Carnegie Mellow Univ)


8. Tendencias Futuras8. Tendencias Futuras• Mãos artificiais robotizadas:

– A tendência, especialmente nos continentes asiático e europeu, aponta para a massificação da utilização dos robôs visando ao aumento de sua interação com os seres humanos.

– A meta da indústria mundial éfazer com que, em um futuro cada vez mais próximo, cada residência tenha um robô, principalmente para realizar tarefas que nem sempre o homem tem vontade de fazer. E essa realidade já começou com um marco importante para o setor: a venda, em 2005, de mais de 1 milhão de robôs aspiradores de pó.

– FAPESP, UnB,


8. Tendencias Futuras8. Tendencias Futuras

Robôs cooperativos:• utilizam sensores e equipamentos uns dos

outros;

• podem acionar remotamente os sensores e os computadores uns dos outros para desempenhar tarefas complicadas.

• Os robôs podem, por exemplo, negociar seu caminho entre obstáculos complicados distribuindo diferentes pontos de vista uns para os outros.

• Em um experimento, dois robôs circulares, cada um com 45 cm de diâmetro e 25 cm de altura, se uniram para negociar seu caminho através de uma porta. Eles foram forçados a cooperar porque o sistema de visão de cada um dos robôs foi limitado, de forma que cada um deles não conseguia ver suficientemente a porta para se garantir de que seria capaz de atravessá-la sem bater nas suas laterais.

New Scientist21/08/2006

http://www.oru.se/templates/oruExtNormal____18674.aspx

Um dos campos mais pesquisados e mais promissores da robótica é "autonomia cooperativa", por meio da qual robôs autônomos trabalham em conjunto, trocando informações e se auxiliando mutuamente para o cumprimento de uma tarefa comum.


BibliografBibliografíía recomendada:a recomendada:•Tendências Futuras (na área de robótica):

–Robôs modulares:

•Centro de Pesquisas da Xerox em Palo Alto (PARC) [desde 1997]:

http://www2.parc.com/spl/projects/modrobots/index.htm

PolyBot: Generation I: PIC (16F877) 8-bit microcontroller is used on every module. The modules are connected together through either an RS232 or an RS485 serial bus. The modules may run either fully autonomously or under supervisory control from a PC sending commands through a wired or wireless radio link.


BibliografBibliografíía recomendada:a recomendada:•Tendências Futuras (na área de robótica):

–Robôs modulares:

•Centro de Pesquisas da Xerox em Palo Alto (PARC) [desde 1997]:

http://www2.parc.com/spl/projects/modrobots/index.htm

PolyBot: Generation II: cube and this module is roughly 11 x 7 x 6 cm, The MicroMogear motor (DC motors serving both for commutation as well as joint position with a resolution of 0.45 degrees.), although heavy is quite powerful delivering up to 5.6Nm of torque at 60 RPM and the stainless steel sheet structure has a range of motion of +90 to -90 degrees. Each module contains a Motorola PowerPC 555 embedded processor with 1 megabyte of external RAM. This is a relatively


BibliografBibliografíía recomendada:a recomendada:

• Meystel, A., Autonomous Mobile Robots, World Scientific, 1991.

• Russel, R.A., Robot Tactile Sensing, Prentice Hall, 1990.

• Borenstein, J. et all, Where am I? Sensors and Methods for Mobile Robot

Positioning, University of Michigan:

Livros:



• Introdução a µC PIC’s:– “Microcontroladores PIC on-line”, Neboksa Matic, versão

em português (Portugal) de Alberto Jerônimo → site: http://www.mikroelektronika.co.yu/portuguese/product/books/picbook/00.htm ou http://www.i-magazine.com.br/imagazine/picbook/livropic.htm.

Conteúdo: Exemplos de ligações práticas (Relés, Optoacopladores, LCD's, Teclas, Dígitos, Conversores A D, Comunicação série, etc.), Introdução aos Microcontroladores (Aprenda o que são, como funcionam, e como podem ser úteis no seu trabalho), Programação em linguagem Assembler (Como escrever o seu primeiro programa, utilização de macros, modos de endereçamento... ), Conjunto de Instruções (Descrição, exemplo e proposta para utilizar cada instrução...), Pacote do programa MPLAB (Como instalá-lo, como começar o primeiro programa, seguindo o programa passo a passo no simulador...).



• Livro de Introdução a Robótica Móvel:Robot Building For Dummies

By Roger Arrick

ISBN: 0-7645-4069-6

Paperback

384 páginas

October 2003

* Fundamentos de robótica e programação;

* Explora robôs programáveis e não programáveis.

* Construa seu próprio robô (baseado em kit).

* Expanda seu robô adicionando sensores, vídeo e voz.

* Melhore a ação de seus robôs usando programas especializados.



• Introdução a Robótica Móvel– Robôs TekBots (Universidade Estadual do Oregon, parte das

disciplinas introdutórias para os cursos de Eng. Elétrica e Eng. de Software):

http://eecs.oregonstate.edu/education/tekbots.html

Até competições: The TekBot Triathlon(http://oregonstate.edu/groups/srvos/tekbots/)

• Páginas de fabricantes de µC:– ATMEL: http://www.atmel.com/ → Ex.: AT90S2313

(http://oregonstate.edu/groups/srvos/projects/ucboard/datasheets/AT90S2313.pdf);

– PIC´s: (Microchip): http://www.microchip.com/ → Ex.: PIC16F676 (http://oregonstate.edu/groups/srvos/projects/ucboard/datasheets/16f676.pdf).



• Fabricantes de Kits:

– Parallax: http://www.parallax.com/

HexCrawler

The Toddler™ bipedal walking

robotBoe-Bot


BibliografBibliografíía recomendada:a recomendada:• Fabricantes de Kits:

- K-team: http://www.k-team.com/

Especialmente sobre o robô Khepera II:

http://www.k-team.com/robots/khepera/index.html

Links para:

• Khepera Unlimited Experiments

• Navigation

• Artificial Intelligence

• Multi-Agents System

• Control

• Collective Behavior

• Real-Time Programming

• Advanced Electronics

Demonstration

Simulador do Khepera:


BibliografBibliografíía recomendada:a recomendada:• Fabricantes de Kits:

- K-team: http://www.k-team.com/

Especialmente sobre o robô Khepera II:

http://www.k-team.com/robots/khepera/index.html

Simulador para WebBoots: http://www.k-team.com/software/webots.html


BibliografBibliografíía recomendada:a recomendada:Dados do robô Khepera II:

•KTProject, graphical interface for GNU C Cross-Compiler (Windows).•GNU C Cross-Compiler, for native on-board applications (Windows, Linux & Sun).•Freeware.

Development Environment for Autonomous Application

•WEBOTS, Realistic 3D Simulator (Windows & Linux).•Freeware.

Simulators

Approx 80 gWeight

Diameter: 70 mm

Height: 30 mmSize

Standard Serial Port, up to 115kbps IMPROVEDCommunication

1 hour, moving continuously IMPROVED. Additional turrets will reduce battery life.Autonomy

Power AdapaterORRechargeable NiMH BatteriesIMPROVED

Power

8 Infra-red proximity and ambient light sensors with up to 100mm range IMPROVED ANDPower ConsumptionNEW

Sensors

Max: 1 m/s, Min: 0.02 m/sSpeed

2 DC brushed servo motors with incremental encoders (roughly 12 pulses per mm of robot motion)

Motion

Motorola 68331, 25MHz IMPROVEDProcessor

Technical InformationElements

KHEPERA II SPECIFICATIONS


BibliografBibliografíía recomendada:a recomendada:•Fabricantes de Kits:

Lego MindStorms:

http://mindstorms.lego.com/eng/default.asp:

Robotics Invention System 2.0:

–RCX™ Microcomputer:

• 6 AA batteries;

• LCD display;

• 3 sensor inputs;

• 3 motor outputs;

• Hitachi H8/3297 processor @ 16 Mhz;

• 32k ram;

• rom with basic I/O functions

–CD-ROM Software

–USB Infrared Transmitter

–718 pieces, including:

• 2 Motors

• 2 Touch Sensors

• 1 Light Sensor

Hitachi H8/3297 µcontrolador:• 8 registradores de 16-bits ou 16 registradores de 8-bits;• High-speed operation:

• 8- or 16-bit register-register add/subtract: 125 ns (16 MHz;• 8 x 8-bit multiply: 875 ns (16 MHz);• 16 ÷ 8-bit divide: 875 ns (16 MHz);

• 1 contador/timmer de 16-bits;• 1 A/D de 10-bits;• I/O ports:

• 43 input/output lines (16 of which can drive LEDs)• 8 input-only lines.

• Interrupts:• Four external interrupt lines: 10,, IRQ0 to IRQ2• 19 on-chip interrupt sources


BibliografBibliografíía recomendada:a recomendada:• Laboratórios de Pesquisa:

– Biorobotics Lab (da Carnegie Mellon

University):

http://voronoi.sbp.ri.cmu.edu/

• Mecanismos:

– Robôs indestrutíveis;

– Robôs biomédicos;

– Manipuladores distribuídos;

– Robôs “cobra”.

• Aplicações:

– Câmera aérea (Aercam);

– Busca e Salvamento;

– Limpar minas terrestres;

– Pintura.

• Robôs Educacionais

• Métodos Topológicos

–– Convergência;Convergência;

–– ““slamslam””;;

–– RetraRetraççãoão

–– Controle HControle Hííbrido brido


• Informações sobre sensores:

– Animações mostrando funcionamento de diferentes sensores:

http://www.cs.washington.edu/ai/Mobile_Robotics/mcl/[Welcome to Particle Filters in Action at the UW RSE-lab (Laboratório de estimação de estados e

robótica da Universidade de Washington, Dept. de Engenharia e Ciência da Computação)]

– Exemplo: cooperação entre robôs para mapeamento topológico:



BibliografBibliografíía recomendada:a recomendada:•Outros robôs:

Stiquito.com

Home of the world's smallest, inexpensive, hexapod

robot!: (http://www.stiquito.com/ )

NitinolActuators

10 gramsWeight

75 x 70 x 25 mmSize (L x W x H)

7No. of Links

6DOFs


BibliografBibliografíía recomendada:a recomendada:•Outros robôs:

StampBug:

http://www.din.uem.br/ia/robotica/stampbug.htm Basic Stamp →→→→ Exemplo:

principal:toggle esq_olhotoggle dir_olhomeio_pos=max_grauesq_pos=max_graudir_pos=max_graugosub andatoggle esq_olhotoggle dir_olhomeio_pos=min_grauesq_pos=min_graudir_pos=min_graugosub andagoto principal:

:Symbol dir_olho=pin5Symbol dir_antena=pin6Symbol esq_antena=pin7

'Iniciodirs=%00111110pins=0high esq_olholow dir_olho

Prof. Prof. Dr.EngDr.Eng.* Fernando .* Fernando PassoldPassold

IntroducciIntroduccióón a la n a la RobRobóótica Mtica Móóvilvil

*Dr. Eng: Universidad Federal de Santa Catarina (UFSC), Dept. Automatización de Sistemas (DAS), Florianópolis,

Brasil;Mr.Eng.: UFSC/Biomédica, Brasil

Introducción a la Robótica Móvil - part 4/4

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