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https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/24826
Tipo do documento: | Dissertação |
Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
Título: | Desenvolvimento de técnicas de estabilização de caminhada para robô humanoide com detecção de diferentes tipos de terrenos |
Título(s) alternativo(s): | Development of stabilization techniques for a humanoid robot with detection of different types of terrains |
Autor(es): | Venâncio, Murilo Mendonça |
Primeiro orientador: | Gonçalves, Rogério Sales |
Primeiro membro da banca: | Bianchi, Reinaldo Augusto da Costa |
Segundo membro da banca: | Lobato, Fran Sérgio |
Resumo: | A robótica humanoide tem sido impulsionada pelas possibilidades de utilização de robôs bípedes para auxiliar o ser humano em tarefas domésticas, de entretenimento e em ambientes hostis para o ser humano, como locais de desastres. Para conseguir lidar com os mais variados tipos de ambientes, é de grande importância que os robôs consigam desenvolver estratégias de locomoção que sejam adaptáveis com o meio em que está inserido. É neste contexto que este trabalho apresenta técnicas de locomoção humanoide, com a aplicação da estratégia de estabilização da locomoção humanoide e implementa uma abordagem nova na área de detecção de terrenos durante a caminhada humanoide. Para a geração das trajetórias de caminhada foi utilizado o método do pêndulo invertido linear em que o robô tem sua dinâmica simplificada como a de um pêndulo invertido. Este método demonstrou capacidade de geração de trajetórias estáveis para o modelo simulado do robô humanoide, já para o robô real, foram necessárias algumas adaptações do método para o ajuste da postura do robô e do período do tempo de cada passo. Em seguida, foi feito um estudo a respeito do controle de impedância, onde verificou-se que a modificação da constante de rigidez do controle PID (Proporcional Integral Derivativo) à nível de articulações tem a capacidade de melhorar a qualidade da caminhada do robô mesmo em diferentes tipos de terrenos. Por fim, foi proposta uma nova técnica de detecção de terreno, onde uma assinatura em formato de imagem monocromática do terreno é gerada por meio das informações dos sensores de torque e do sensor inercial presentes no robô humanoide. Através dessa assinatura, uma rede neural convolucional é utilizada para a classificação de seis diferentes tipos de terrenos, e a acurácia geral atingida foi superior à 96.0 %, que é comparável a técnicas presentes no estado da arte. |
Abstract: | Humanoid robotics has been motivated by possibilities of using bipedal robots to assist humans in domestic tasks, entertainment and in hostile environments to humans, such as natural or human-induced disasters. To deal with the most varied types of environments, it is very important that the robots can develop adaptable locomotion strategies according to its surroundings. In this context, this work presents humanoid locomotion techniques, introducing a stabilization strategy for bipedal locomotion and implementing a new approach for terrain classification during walking. For the walking trajectories generation, the linear inverted pendulum method was used, and this method describes the robot’s dynamics as a simple inverted pendulum. This approach demonstrated the ability of providing stable trajectories for a simulated model of the humanoid robot. On the other hand, some adaptations in the method was made for the real robot, such as adjusting the robot posture and changing the period of each step. Afterwards, a study was made on the impedance control, where it was noticed that changing the stiffness constant of the PID control at joint level has the ability to improve the walking stability of the robot, even in different types of terrains. Finally, a new terrain detection technique was proposed, where a gray scale picture is used as a terrain signature, and this image is generated by reading the data of torque sensors and the inertial sensor at the impact moment. A convolutional neural network is used to classify six different types of terrain using the signature picture as an input, and the overall accuracy of this method reached values above 96.0%, which is comparable to state of art approaches. |
Palavras-chave: | Robôs humanoides Humanoid robots Controle de impedância Impedance control Método do pêndulo invertido linear Linear inverted pendulum method Rede neural convolucional Convolutional neural networks Classificação de terrenos Terrain classification Engenharia mecânica Robótica evolutiva Redes neurais (Computação) Robôs - Movimento |
Área(s) do CNPq: | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA MECANICA CNPQ::OUTROS::ENGENHARIA MECATRONICA |
Idioma: | por |
País: | Brasil |
Editora: | Universidade Federal de Uberlândia |
Programa: | Programa de Pós-graduação em Engenharia Mecânica |
Referência: | VENÂNCIO, M. M. Desenvolvimento de Técnicas de Estabilização de Caminhada para Robô Humanoide com Detecção de Diferentes Tipos de Terrenos. 2018. 132 f., Dissertação (Mestrado Engenharia Mecânica) - Universidade Federal de Uberlândia, Brasil. DOI http://dx.doi.org/10.14393/ufu.di.2018.857. |
Identificador do documento: | http://dx.doi.org/10.14393/ufu.di.2018.857 |
URI: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/24826 |
Data de defesa: | 28-Set-2018 |
Aparece nas coleções: | DISSERTAÇÃO - Engenharia Mecânica |
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Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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