SEM Aula 2 Projeto de Manipuladores Robóticos Prof. Dr. Marcelo Prof. Dr. Marcelo Becker Becker

(1)

SEM0317

SEM0317 -- Aula 2

Aula 2

SEM0317

SEM0317 -- Aula 2

Aula 2

Projeto de Manipuladores

Robóticos

Prof. Dr. Marcelo

Prof. Dr. Marcelo Becker

Becker

(2)

Sumário da Aula

••

Introdução

i

• Acionamentos

Sistemas de Transmissão de Forças

• Sistemas de Transmissão de Forças

• Sist de Comando e Sensores

(3)

Introdução

• Robótica “mais” do que manipuladores – Avanços e novas li õ aplicações • Acionamentos são os “músculos” dos Robôsmúsculos dos Robôs • Considerar o sistema

de acionamento como de acionamento como um todo...

(4)

Robótica

Robótica Aplicações

Aplicações

Robótica

Robótica -- Aplicações

Aplicações

• Há diversas aplicações que fogem do

termo manipuladores robóticos..

p

– Aplicações Indoor

Aplicações Outdoor

– Aplicações Outdoor

– Aplicações Aéreas

(5)

Introdução

• Motores de Combustão

– Alta densidade energética

12kWh/k li

• 12kWh/kg – gasolina

• 200Wh/kg – Bateria de Lítio 60 vezes maior...

– Baixa eficiência

• Gasolina: ~30%

• Motores Elétricos: ~90%

– Maior peso embarcado

p

(6)

Introdução

• Motores de Combustão

– Uso outdoor:

C i hõ ô ib tô

• Carros, caminhões e ônibus autônomos

• Robôs voadores (helicópteros, aviões, balões, etc )

etc.)

(7)

Introdução

• Pneumáticos e Hidráulicos

– Acionamento Hidráulico

Alt l ã t

• Alta relação torque-peso

• Empregado para grandes cargas

ó

• Manutenção das linhas e pressão do óleo

– Problema...

A i

t P

áti

– Acionamento Pneumático

• É altamente não linear

(8)

Introdução

• Músculos Artificiais (ar)

– Exemplo: McKibben

Sã l fá i d fi d tê lt • São leves, fáceis de serem fixados, têm alta

eficiência e potência para pequenos movimentos

movimentos

• Necessitam de um compressor

(9)

Introdução

• Motores Elétricos

– De mW a MW Fáceis de controlar – Fáceis de controlar – Excelente eficiência (~90%) Não emite pol entes

– Não emite poluentes

– Podem ser integrados com redutores e encoders S t ( t l d i ã i t d ) – Servo-motores (controle de posição integrado)

(10)

Introdução

• Motores de Passo

– Sistema eletromecânico que converte pulsos elétricos em movimentos mecânicos discretos elétricos em movimentos mecânicos discretos (passos)

– Vantagens: Vantagens:

• controle compatível com a tecnologia digital

• Pode ser utilizado em malha aberta com precisão de ±1 passo

(11)

Introdução

• Atuadores Piezoelétricos

– Possuem cristais que, quando sujeitos a deformações mecânicas produzem uma deformações mecânicas, produzem uma

diferença de potencial entre pares de faces opostas e vice-versap – Características: • Leves • Pequenos • Resposta Rápida R lt lt

• Requerem alta voltagem

(12)

Introdução

• Atuadores Piezoelétricos

(13)

Introdução

• Atuadores Piezoelétricos

(14)

Atuadores

Atuadores Piezoelétricos

Piezoelétricos

Atuadores

(15)

Introdução

• Liga com Memória (

Shape Memory Alloy

)

• Liga com Memória (

Shape Memory Alloy

)

– Possuem habilidade de retornar a um formato previamente definido quando sujeito a uma previamente definido quando sujeito a uma mudança de temperatura

– Comercialmente utilizados:Comercialmente utilizados:

• Aços liga Ni-Ti (Nitinol)

• Aços liga CuZnAl e CuAlNi

– Características:

• Pequenos e leves

• Baixa eficiência (~10%) • Lentos (0,1-1s)

(16)

Introdução

• Liga com Memória (

Shape Memory Alloy

)

• Liga com Memória (

Shape Memory Alloy

)

(17)

Introdução

• Liga com Memória (

Shape Memory Alloy

)

• Liga com Memória (

Shape Memory Alloy

)

a m peratur a Te m Carga

(18)

Introdução

• Polímero Eletroativo (

ElectroActive Polymer

)

• Polímero Eletroativo (

ElectroActive Polymer

)

– Podem reproduzir o comportamento de músculos

Foco de diversas pesquisas – Foco de diversas pesquisas – Características:

• Baixa força • Baixa força

• Densidade de energia maior que a produzida por ligas com memória

p p g

(19)

Introdução

• Motores ultra-sônicos

(20)

Introdução

• Motores ultra-sônicos

(21)

Introdução

• Comparação – Armazenamento de Energia

Comparação Armazenamento de Energia

Propriedade _{Supercapacitor}CAP-XX Capacitor Micro-célula de _Energia Baterias

Tempo de carga /

descarga m-s a s p-s a m-s 10 a 300h 1 a 10h Temp. de operação [ºC] _[-40;+85] _[-20;+100] _[+25;+90] _[-20;+65] Voltagem de oper. [V] _2,5 _{8 a 800} _0,6 _{1,25 a 4,2} Capacitância _{100mF a 2F} _{10pF a 2,2mF} _N/A _N/A Vida útil _{> 30.000h} _{> 100.000c} _{1.500 a 10.000h} _{150 a 1500c} Peso _{1 a 2g} _{1g a 10kg} _{20g a >5kg} _{1g a >10kg}

ê

Dens. de Potência [kW/kg] _{10 a 100} _{0,25 a 10.000} _{0,001 a 0,1} _{0,005 a 4} Dens. de Energia [Wh/kg] _{1 a 5} _{0,01 a 0,05} _{300 a 3.000} ₂₀₀

(22)

Introdução

• Autonomias Operacionais de Robôs (Móveis)

Autonomias Operacionais de Robôs (Móveis)

Robô Consumo [W] Bateria [Wh] Autonomia [h]

MC1 ₁ _0,25 _0,25

Alice _0,015 ₈

e-Puck ₅ ₃

S-Bot ₁₀ ₁₀ ₁

(23)

Introdução

• Robôs energeticamente autônomos

– Recarga automática

C t d d i d d ó t • Cortadores de grama, aspiradores de pó, etc.

– Células Fotoelétricas

(24)

Introdução

• Robôs energeticamente autônomos

– Projetos SlugBot e EcoBot (IAS-UK)

P d ã d i ó i t é d • Produção de energia própria através de

(25)

Sumário da Aula

••

Introdução

ii

••

Acionamentos

Sistemas de Transmissão de Forças

• Sistemas de Transmissão de Forças

• Sist de Comando e Sensores

• Sist. de Comando e Sensores

• Exercícios Recomendados

Exercícios Recomendados

(26)

Sistema de Acionamento como

t d

um

um todo...

todo...

• Supervisor (host) • Unidade de suprimento de energia (fonte) • Controlador • Atuador Atuador • Motor; • Sensor; • Sistema de redução redução. • Sistema de transmissão • Carga

(27)

Sistema de Acionamento como

um

(28)

Acionamentos

• Motores Elétricos:

– Servomotores DC – Servomotores AC – Motores de Passo At d Pi lét i M t Ult ô i

– Atuadores Piezoelétricos e Motores Ultra-sônicos – Polímeros Eletro-restritivos ou Magneto-restritivos

• Atuadores Hidráulicos

(29)

Acionamentos

• Atuadores Pneumáticos

– Êmbolos M t R t ti – Motores Rotativos – Músculos Artificiais

(30)

Servomotores

Servomotores DC

DC

Se o o o es

Se o o o es C

C

θ& K e i K T e t = = θ θ θ & & && K V Ri dt di L Ki b J − = + = + dt

(31)

Servomotores

Servomotores AC

AC

Servomotores

Servomotores AC

AC

Linear Rotativo

(32)

Motor de Passo

(33)

Motor de Passo

(34)

Atuadores

Atuadores Pneumáticos

Pneumáticos

Atuadores

Atuadores Pneumáticos

Pneumáticos

• Diameter 8, 12, 18, 25, 32, 40, 50, 63 mm • Stroke length 1 ... 5000 mm

F 30 1870 N • Force 30... 1870 N • Position sensing

• Various different cushioning options possible • Guide options

- Basic design

- Plain-bearing guide

(35)

Músculos

Músculos Pneumáticos

Pneumáticos

Músculos

(36)

Atuadores

(37)

Sumário da Aula

••

Introdução

ii

••

Acionamentos

Sistemas de Transmissão de Forças

••

Sistemas de Transmissão de Forças

• Sist de Comando e Sensores

• Sist. de Comando e Sensores

• Exercícios Recomendados

Exercícios Recomendados

(38)

Sistemas de Transmissão

• Transformação de Movimentos

– Rotacional para Translacional

– Por Exemplo:

• Guia com fuso de esferas • Pinhão Cremalheira

• Correia e Polias • Came-Seguidor

(39)

Sistemas de Transmissão

Cabos de aço

& Sem folga

' Complexidade de construção mecânica

' Manutenção da tensão nos cabos

Exemplo: Robô WAM e Mão da empresa Barrett (spin-off MIT)p p ( p )

Polias e correias dentadas

& Rígidas e ausência de folga

' Baixa redução

Exemplo: Robôs Manipuladores ABB e KUKA

Combinação Guias lineares e fusos de esferas recirculantes Combinação Guias lineares e fusos de esferas recirculantes

& Alta Rigidez

& Baixo coeficiente de atrito (~0.02)

& Alta eficiência

& Não apresenta auto-travamento

(40)

Sistemas de Transmissão

Combinação Guias lineares e fusos de parafuso metálico ou cerâmicos

& Baixo custo

& Auto-travamento

' Baixa eficiência (min.: 30% e máx.: 50%)

' Velocidade Máxima: 0,7 m/s

Combinação de eixos e engrenagens

& Procedimento construtivo padronizado

& G d di ibilid d d t

& Grande disponibilidade de componentes

& Custo médio

' Aumento de ruído ' Folga

(41)

Transmissão por

Transmissão por Cabo

Cabo

Transmissão por

Transmissão por Cabo

Cabo

(42)

Correias e Polias Dentadas

(43)

Guias Lineares

(44)

Fusos de Esferas e Roscas

(45)

Eixos e Engrenagens

(46)

Servomotores + Redutores

θ& K e i K T e t = = θ θ θ & & && K V Ri dt di L Ki b J − = + = + dt

(47)

Sistema de Redução

(48)

Conclusão

Para definir o sistema de acionamento para robôs

Para definir o sistema de acionamento para robôs,

sugere-se as seguintes etapas:

• Defina um layout construtivo básico • Defina um conceito de controle;

• Verifique a disponibilidade de potência; • Determine as condições de contorno; • Calcule os requisitos de carga;

• Calcule os requisitos de carga;

(49)

Sumário da Aula

••

Introdução

ii

••

Acionamentos

Sistemas de Transmissão de Forças

••

Sistemas de Transmissão de Forças

••

Sist de Comando e Sensores

••

Sist. de Comando e Sensores

• Exercícios Recomendados

Exercícios Recomendados

(50)

Sistemas de Comando

Manda comandos de movimento para a unidade de Manda comandos de movimento para a unidade de controle que executa e controla independentemente a sua execução dos movimentos.

(51)

Controlador de Movimento /

Amplificador de

(52)

Sensores para realimentação

• Encoder Linear e Rotativo • Resolver

• Sensores Capacitivosp • Sensores Indutivos

• Sensores de Efeito Hall • LVDT

(53)

Classificação dos Sensores

• Quanto ao tipo de medida:

– Proprioceptivos (Proprioceptive)

M d l i t bô

• Medem valores internos ao robô

– Velocidade do motor; Carga nas rodas;

– Carga nas rodas;

– Ângulos de partes móveis; – Tensão na bateria, etc.

– Exteroceptivos (Exteroceptive)

• Medem valores externos (estímulos externos)Medem valores externos (estímulos externos)

(54)

Classificação dos Sensores

• Quanto à emissão de Energia:

– Passivos

A i d ó i bi t • A energia vem do próprio ambiente

– Sensor de Temperatura; Microfones;

– Microfones;

– Câmeras CCD ou CMOS, etc.

– Ativos

(55)

Classificação dos Sensores

• Tipos de Sensores – 1/5

• Tipos de Sensores 1/5

Classificação Geral Classificação Geral

(uso típico) Tipo de Tecnologia Pr E A Pa

Chaves de Contato, pára-choques X X Sensores Tácteis

(detecção de contato físico o pro imidade

Barreiras Ópticas X X

Sensores de Proximidade Indutivos X X

físico ou proximidade,

chaves de segurança) Sensores de Proximidade Magnéticos X X Sensores de Proximidade Capacitivosp X X

(56)

Classificação dos Sensores

• Tipos de Sensores – 2/5

• Tipos de Sensores 2/5

Potenciômetro X X Sensores de Roda ou Motor (d t ã d Synchros e Resolvers X X Encoders Ópticos X X (detecção de

(57)

Classificação dos Sensores

• Tipos de Sensores – 3/5

• Tipos de Sensores 3/5

Sensores de Direção Bússola X X

(orientação do robô em relação a uma direção

fixa) Giroscópio X X Inclinômetro X X X ) Sensores baseados em um “Farol” ( i t ã d bô GPS X X

“Farol” Ativo Óptico ou RF X X

(orientação do robô em relação a uma

referância fixa)

“Farol” Ativo Ultra-sônico X X

(58)

Classificação dos Sensores

• Tipos de Sensores – 4/5

• Tipos de Sensores 4/5

Sensores de Alcance Sensores Reflexivos X X

Sensores de Alcance Ativo

(triangulação reflexiva, por tempo de vôo ou

Sensores Ultra-sônicos X X

Laser X X

por tempo de vôo ou

geométrica) Triangulação Óptica 1D X X

(59)

Classificação dos Sensores

• Tipos de Sensores – 5/5

• Tipos de Sensores 5/5

Sensores de Som ou V l id d Radar Doppler X X Velocidade (velocidade relativa a objetos parados ou em Radar Doppler X X Som Doppler X X movimento) Sensores baseados em Visão (alcance de visão, reconhecimento de Câmera CCD / CMOS X X

(60)

Classificação dos Sensores

• Exemplo:

– BibaBot, Bluebotics, Suíça

E/Pa Câmera Omni-direcional Câmera CCD E/Pa E/Pa IMU Sonares E/A E/A

(61)

Classificação dos Sensores

• Desempenho:

– Varia com o tipo e a tecnologia

empregada no sensor e com o ambiente

onde o robô está inserido.

– As tabelas anteriores foram arranjadas em

ordem crescente de complexidade e

ó

decrescente em maturidade tecnológica.

– Quantificação da acuidade dos sensores:

(62)

Características dos Sensores

• Características Básicas

– Podem ser quantificadas em taxas e

medidas em laboratório

• Dinâmicas: resposta em freqüência, tempo de atraso etc

atraso, etc.

T(ºC) Tempo de Resposta Y(ω) X(ω)

(63)

Características dos Sensores

• Características Básicas

Al Di â i (d i ) d

• Alcance Dinâmico (dynamic range): mede o espalhamento entre os limites superior e inferior do sinal de entrada para os quais o sensor

do sinal de entrada para os quais o sensor mantém o seu funcionamento normal. Pode ser expresso em dB (potências).p (p )

– Exemplo 1: potência medida de 1mW a 20W: R_d = 10.log(R_max/R_min) = 10.log(20/0,001) = 43dB – Exemplo 2: tensão medida de 1mV a 20V:

(64)

Características dos Sensores

• Características Básicas

R l ã l d t d d

• Resolução: menor valor de entrada que pode ser detectado pelo sensor. Em geral, o menor valor medido pelo sensor é a sua resolução valor medido pelo sensor é a sua resolução (sensores analógicos). Em sensores digitais, é determinada pelo conversor A/D.p

(65)

Características dos Sensores

• Características Básicas

• Linearidade: medida do comportamento do sinal de saída do sensor com a variação do sinal de entrada Uma resposta linear indica sinal de entrada. Uma resposta linear indica que:

– 2 entradas x e y resultam em 2 saídas f(x) e f(y), onde:y f( ) f(y),

) ( . ) ( . ) (ax by a f x b f y f + = +

– Menos importante para sinais processador por computadores...

(66)

Características dos Sensores

• Características Básicas

L d B d é d di

• Largura de Banda: é empregada para medir a velocidade com a qual o sensor pode

fornecer um fluxo de leituras fornecer um fluxo de leituras

– Medida em Hz

– Devido à natureza do seu movimento, robôs móveis geralmente têm sua velocidade limitada pela

(67)

Características dos Sensores

• Características “In-Situ”

• Características In-Situ

– Necessitam da compreensão do

ambiente real

ambiente real.

– Geralmente relacionadas a sensores

sofisticados:

• Sensores de alcance ativo: laser, ultra-som, etc • Sensores de interpretação visual: câmera CCD.

(68)

Características dos Sensores

• Características “In-Situ”

• Características In-Situ

S ibilid d did d l

• Sensibilidade: medida do grau com o qual uma mudança incremental no sinal de

entrada altera o sinal de saída entrada altera o sinal de saída.

• Sensibilidade-cruzada: sensibilidade a parâmetros diferentes daqueles que são parâmetros diferentes daqueles que são medidos pelo sensor

(69)

Características dos Sensores

• Características “In-Situ”

• Características In-Situ

A á i /E tidã d f id d

• Acurácia/Exatidão: grau de conformidade entre a medida do sensor e o valor real.

Precisão: reprod cibilidade dos res ltados dos

• Precisão: reproducibilidade dos resultados dos sensores. erro v m Exatidão 1 − 1 v v Exatidão =1− = 1− range i ã range

σ

g precisão = σ σ

(70)

Características dos Sensores

• Características “In-Situ”

• Características In-Situ

E Si t áti d f t • Erros Sistemáticos: causados por fatores que

podem ser modelados. São determinísticos, logo previsíveis Ex : calibração incorreta

logo, previsíveis. Ex.: calibração incorreta.

• Erros Aleatórios: não podem ser previstos, mas podem ser representados em termos

podem ser representados em termos probabilísticos. Ex.: ruído na câmera,

(71)

Características dos Sensores

• Caracterização do Erro

– Robôs móveis devem observar, analisar e

interpretar o ambiente em q e está

interpretar o ambiente em que está.

– Medidas em ambientes reais são

dinâmicas e propensas a erros.

– Exemplos:

• Mudanças na iluminação;

• Superfícies que absorvem som ou luz;p q • Sensibilidade cruzada do sensor à uma

(72)

Características dos Sensores

• Modelagem dos Erros

– Sensores modelados através de

distrib ições de probabilidade (erros

distribuições de probabilidade (erros

aleatórios)

E l t i f õ b • Em geral tem-se poucas informações sobre as

fontes de erros aleatórios.

Assume se que sejam simétricos e até mesmo • Assume-se que sejam simétricos e, até mesmo,

(73)

Características dos Sensores

• Modelagem dos Erros

(74)

Características dos Sensores

• Modelagem dos Erros

(75)

Sensores Embarcados

• Listagem dos sensores mais utilizados:

• Chaves de contato – pára-choques • Giroscópios

• Chaves de contato pára choques

• Sensores de Proximidade Indutivos

• Sensores de Proximidade Capacitivos

• Sensores de Proximidade Magnéticos

• Giroscópios

• Inclinômetros

• GPS

• Farol Ativo Óptico ou RF Sensores de Proximidade Magnéticos

• Potenciômetros

• Synchros e Resolvers

• Encoders Ópticos

Farol Ativo Óptico ou RF

• Farol Ultra-sônico Ativo

• Faróis Reflexivos • Sensores Ultra-Sônicos p • Encoders Magnéticos • Encoders Indutivos • Encoders Capacitivos • Laser • Triangulação Óptica 1D • Luz Estruturada 2D • Sensores Infravermelhos • Acelerômetros • Radar Doppler • Câmeras CCD/CMOS

(76)

Sensores Embarcados

• Encoders

– Medem a posição ou velocidade de rodas ou motores (acionamento ou esterçamento)

motores (acionamento ou esterçamento).

– Os movimentos das rodas podem ser integrados para se obter uma estimativa da posição do robô para se obter uma estimativa da posição do robô (odometria).

– Encoders ópticos são sensores proprioceptivos.p p p p

• A estimativa de posição em relação a um sistema de referência fixo é possível apenas para pequenos

(77)

Sensores Embarcados

• Encoders

– Princípio de Funcionamento: Feixe de luz

direcionado a um fotodetector é periodicamente direcionado a um fotodetector é periodicamente interrompido por um padrão opaco/transparente codificado em um disco rotativo acoplado ao p

(78)

Sensores Embarcados

• Encoders

– Especificações:

• Resolução: medida em ciclos por revolução.

Tipicamente podem variar de 64 a 2048, mas em robótica móvel ficam na faixa de 2000 (Em robôs industriais pode-se encontrar com mais de 10000).

• Largura de Banda: fator crítico para que o encoder seja rápido o suficiente para contar na velocidade de

(79)

Sensores Embarcados

• Encoders

– Tipos: Incremental e Absoluto

Incremental: mede a velocidade rotacional e

– Incremental: mede a velocidade rotacional e pode inferir a posição relativa à última posição medida. Baixo Custo.

medida. Baixo Custo.

• Quadatura: Possuem duas fileiras de canais (A e B) defasadas a 90º.

• Canal adicional Z utilizado para “zerar”.

Pulsos em A

(80)

Sensores Embarcados

• Encoders

– Incremental • Pergunta: Quadratura? • Pergunta: Quadratura?

Aumenta a resolução do encoder e permite verificar o sentido de rotação

Pulsos em A

P l B

Pulsos em B

(81)

Sensores Embarcados

• Encoders

– Incremental

• Pergunta: Como saber o sentido de rotação? • Pergunta: Como saber o sentido de rotação?

Verifica-se a descida do pulso A quando o pulso B = 1 e vice-versa...

Sentido Horário Sentido Anti-horário Pulsos em A Pulsos em B Pulsos Horários A B Horários Pulsos Anti-horários Anti-horários

(82)

Sensores Embarcados

• Encoders

– Absoluto: Mede posição angular e infere

velocidade Ao invés fluxos de bits em série provê velocidade. Ao invés fluxos de bits em série, provê uma palavra com padrão único para cada

posição angular (bits em paralelo).

p ç g ( p )

• Mais caros e empregados quando a referência da posição é imprescindível.

(83)

Sensores Embarcados

• Encoders

– Absoluto

• Pergunta: Saída Binária ou Saída em Gray Code? • Pergunta: Saída Binária ou Saída em Gray Code?

(84)

Sensores Embarcados

• Encoders

– Absoluto

• Pergunta: Como obter a Saída em Gray Code? • Pergunta: Como obter a Saída em Gray Code?

Adicionando um circuito com portas XOR

Portas XOR

Valor Binário _AlteradoValor Gray Code

A B A xorB

0000 0000 0000 0001 0000 0001

(85)

Sensores Embarcados

• Encoders

– Outros tipos de Encoders

• Encoder capacitivo • Encoder Indutivo

é

• Encoder Magnético

(86)

Sensores Embarcados

• Sensores de Distância (Range Sensors)

Sensores de Distância (Range Sensors)

– Medem grandes distâncias.

• Fornecem informações chave para os procedimentos de Fornecem informações chave para os procedimentos de localização e modelagem do ambiente.

– Exemplos:

• Sensor ultra-sônico • Sensor Laser

E l id d d ã

– Empregam a velocidade de propagação no meio para obter a medida de distância

(87)

Sensores Embarcados

• Sensores de Distância (Range Sensors)

Sensores de Distância (Range Sensors)

– Comparação entre as velocidades de propagação:

propagação:

• Som: 0.3m/ms

• Luz: 0.3m/ns Um milhão de vezes mais rápida!!

– Exemplo: a distância de 3m

• Representa 10ms em um sistema com ultra-som

A 10 l

• Apenas 10ns para um laser

Observa

Observa--se que sistemas laser são caros e delicados!!se que sistemas laser são caros e delicados!!

Observa

(88)

Sensores Embarcados

• Sensores de Distância (Range Sensors)

Sensores de Distância (Range Sensors)

– A qualidade desses sensores depende de:

• Incertezas com relação ao tempo exato de chegada do Incertezas com relação ao tempo exato de chegada do sinal refletido;

• Laser: inexatidão na medida do tempo de propagação; • US: cone de dispersão do feixe transmitido;

• Interação com o alvo (superfície refletiva, absorção, etc );

etc.);

(89)

Sensores Embarcados

• Ultra-som (US)

– Uma série de pulsos sonoros é emitida (pacote de onda)

onda).

– Um integrador inicia uma contagem incremental para medir o tempo entre a transmissão do som e para medir o tempo entre a transmissão do som e a detecção de um eco.

• Um limiar é empregado para classificar um som

recebido como um eco válido. Esse valor decresce com o tempo, visto que a amplitude esperada do eco

também decresce...

• Na transmissão e logo a seguir, o limiar é alto para evitar uma classificação errônea...

(90)

Sensores Embarcados

• Ultra-som (US)

Pacote de onda transmitida Som transmitido

Sinal Analógico de Eco

Limiar

Limiar

(91)

Sensores Embarcados

• Ultra-som (US)

• Sensor de distância (“tempo de vôo”) com emissão de • Sensor de distância ( tempo de vôo ) com emissão de

som;

• Onda de som gerada por um piezo-transdutor; • Tempo morto: o transdutor emite o som alguns ms

depois da transmissão inicial e não observa respostas nesse tempo;

nesse tempo;

• Freqüência Típica: 40 a 180kHz (audição humana: 20Hz~20kHz);

• Baixas freqüências correspondem a maiores distâncias (apresentam maiores tempos de pós-transmissão e

(92)

Sensores Embarcados

• Ultra-som (US)

• Som propaga se na forma de um cone com ângulos de • Som propaga-se na forma de um cone, com ângulos de

abertura de 20 a 40º.

• Não se obtém a distância de pontos de dados, mas de regiões (segmentos de arcos de circunferências).

(93)

Sensores Embarcados

• Ultra-som

– Características: • Alcance típico: 12cm a 5m • Alcance típico: 12cm a 5m. • Precisão típica: ~98%. • Resolução típica: 2cm.ç p – Problemas:

• Sensível ao ângulo de reflexão; • Sensível às propriedades

acústicas do material;

S d t l t

(94)

Sensores Embarcados

• Laser

– Produzem uma estimativa da distância baseada no tempo necessário para a luz (no espectro

no tempo necessário para a luz (no espectro infravermelho) atingir o alvo e retornar.

– Sensor baseado em “tempo de vôo” com Sensor baseado em tempo de vôo com emissão eletromagnética.

– Para superfícies com rugosidade maior que o p g q comprimento de onda da luz incidente, ocorre reflexão difusa.

(95)

Sensores Embarcados

• Laser

– O comprimento de onda da luz infravermelha é da ordem de 824nm

da ordem de 824nm.

– Apenas superfícies extremamente polidas não apresentam reflexão difusa.

apresentam reflexão difusa.

Raio

Gama Raio X Radar Infra vermelho FM TV AM Onda Curta Raios Ultra-Violeta Luz Visível

(96)

Sensores Embarcados

• Laser

– Exemplo: radar óptico

M i â i

• Mecanismo mecânico com espelho girante que direciona o feixe de luz em

Luz Refletida

Luz Transmitida

direciona o feixe de luz em um plano (scanner 2D) ou tridimensionalmente

Luz Refletida Luz Transmitida

(97)

Sensores Embarcados

• Laser

– Métodos Empregados:

• Emprega se um laser pulsante e mede se o tempo • Emprega-se um laser pulsante e mede-se o tempo (eletrônica tem que ser capaz de fazer isso em ps -custos↑) Transmissor _o Transmissor Objet o Onda Transmitida

(98)

Sensores Embarcados

• Laser

• Emprega se um laser contínuo e mede se a freqüência • Emprega-se um laser contínuo e mede-se a freqüência

entre a onda modulada emitida e a onda refletida

Transmissor _o

Transmissor

Objet

(99)

Sensores Embarcados

• Laser

• Emprega se um laser contínuo e mede se o • Emprega-se um laser contínuo e mede-se o

deslocamento de fase da luz refletida (mais usual)

Transmissor _o Transmissor Objet o V ]

Medidor de Onda Transmitida

Fase

(100)

Sensores Embarcados

• Laser

– Medidor de Fase

f

c

=

λ

π

θ

2

2 '

=

L

+

D

=

L

+

D

Onde: c: velocidade da luz; f: freqüência modulada; D’:

di tâ i id l l itid θ â l d f

f

2 π

(101)

Sensores Embarcados

• Laser

– Medidor de Fase

• Para f = 5MHz, tem-se λ = 60m (sensor AT&T) • A distância D:

λ

π

θ

4 =

D

π

4

V ] V Fase

(102)

Sensores Embarcados

• Laser

– Principais fontes de erro:

• Precisão do medidor, rugosidade na superfície dos objetos (reflexão), velocidade dos objetos, inclinações e

alinhamentos dos objetos, etc.j

Imagem típica de um scanner Imagem típica de um scanner laser 2D com espelho rotativo. O comprimento das linhas nos

(103)

Sensores Embarcados

• Laser

– Ambigüidades em medições:

• O sensor apresenta a mesma saída para entradas

diferentes, devido à não linearidade da medida de fase; • Objetos negros distantes não produzem boas estimativas;Objetos negros distantes não produzem boas estimativas; • Objetos brilhantes próximos são bem detectados.

• Resolução angular: da ordem de 0,5º; • Resolução em profundidade: ±5cm

Al ti i t d 5 20 (d d d

• Alcance: tipicamente de 5cm a >20m (dependendo da luminosidade do objeto);

(104)

Visão Computacional

Vi ã C t i l (d á i ) dá bô

Visão Computacional

• Visão Computacional (de máquina) dá ao robô a capacidade de observar o ambiente de trabalho e extrair dados dele

extrair dados dele

– Visão “Stereo” fornece a noção de perspectiva (triangulação)

– Entretanto, visão computacional é complexa

• Memória e tempo de processamento

• Problema para realizar as correspondências entre duas • Problema para realizar as correspondências entre duas

(105)

Visão Computacional

Baixo Nível Processamento Alto Nível

Aquisição

da Imagem Melhoramento da Imagem Segmentação da Imagem Compreensão da Imagem Dados da

Imagem

• Visão Computacional já é empregada em aplicações robóticas e

Tarefas da visão computacional

p j p g p ç

não robóticas

• Inclui um grande número de diferentes técnicas no campo da

engenharia ótica, processamento de vídeo, processamento digital de imagens, reconhecimento de padrões, inteligência artificial e computação gráfica

(106)

Visão Humana

P Ní i d P i El d

Visão Humana

Luz Incidente Olho

Para Níveis de Processamento mais Elevados

neurônios córtex visual

• A Luz incide na parte receptiva da retina

• Ela é então convertida em sinais elétricos que são enviados através do córtex visual até o cérebro

córtex visual até o cérebro

• Há evidências que sugerem que os dados visuais são comprimidos pelos neurônios no córtex antes de serem processados pois existem

(107)

Visão Computacional

• Visão é processo de converter informações

Visão Computacional

Visão é processo de converter informações sensoriais em conhecimento de formas

identidades ou configuração de objetos

• Dados anteriores e suas interpretações podem afetar enormemente o processamento dos

dados

• “Ver” significa gravar o padrão de luz recebido d bi t I é

do ambiente. Isso é:

– Selecionar o tipo de iluminação

– Projetar ou Focar a luz na superfície a ser estudada Projetar ou Focar a luz na superfície a ser estudada – Converter a energia luminosa em química ou elétrica

(108)

Visão Computacional

Si l d Víd Vídeo Câmera Sinal de Vídeo

Input Dados Digitais Digitalizador Raios de Luz Sinal de Vídeo Output Framestore Computador Digitalizador & Display Output

(109)

Visão Computacional

Iluminação

• Boa iluminação é essencial para a aplicação de Visão Computacional C p

• Imagens de pouca qualidade dificilmente podem ser corrigidas em estágios posteriores de g g p

processamento de imagens

• O controle de iluminação garante o acesso a dados consistentes a serem analisados.

(110)

Visão Computacional

Há vários métodos de iluminação:

Iluminação

• Há vários métodos de iluminação:

– Iluminação Frontal (“frontal lighting”) é usada para ç ( g g ) p determinar as características da superfície do objeto, – Iluminação tipo “back-lighting” é usada para análise

de contorno de contorno,

(111)

Visão Computacional

Tipos de Câmeras CCD

Típica Câmera Single Board Câmera Remote Head Câmera

– Sistemas CCD antigos eram grandes, pesados, anti-econômicos ($, energia, etc.)

• A miniaturalização resultou inicialmente em “head

(112)

Visão Computacional

Exemplo de Pré-Processamento - Inversão

Exemplo de Pré Processamento Inversão

(113)

Visão Computacional

Exemplo de Segmentação - Thresholding

Exemplo de Segmentação Thresholding

(114)

Visão Computacional

Análise de Imagem- Detecção

Análise de Imagem Detecção

(115)

Visão Computacional

Análise de Imagem- Detecção de Bordas

Análise de Imagem Detecção de Bordas

Imagem Imagem Real Bordas da Imagem Nível de Cinza Bordas da Imagem 1a Derivada 2a 2a Derivada

(116)

Visão Computacional

Aplicações em Robôs

O

õ

d “ i k

d l

”

Aplicações em Robôs

• Operações de “pick and place”

• Localização de Peças

• Reconhecimento de Peças

• Inspeção de Peças

Inspeção de Peças

(117)

Visão Computacional

Aplicações

Reconhecimento de Gestos Classificação de Lesões de Peleç

Detecção de defeitos em peças Detecção de defeitos em peças

(118)

Visão Computacional

Aplicações

(119)

Visão Computacional

Aplicações

(120)

Sumário da Aula

••

Introdução

ii

••

Acionamentos

Sistemas de Transmissão de Forças

••

Sistemas de Transmissão de Forças

••

Sist de Comando e Sensores

(121)

Exercícios Recomendados

• Exercícios:

(122)

Sumário da Aula

••

Introdução

ii

••

Acionamentos

Sistemas de Transmissão de Forças

••

Sistemas de Transmissão de Forças

••

Sist de Comando e Sensores

(123)

Bibliografia Recomendada

C i J C 2005 I t d ti t R b ti

• Craig, J.C., 2005, Introduction to Robotics:

Mechanics and Control, 3rd _{Edition, Pearson}

Education Inc., ISBN 0-201-54361-3,

• Paul, R. P., 1981, Robot Manipulators. Mathematics, p Programming and Control, The MIT Press.

F K S G l R C d L C S G 1987

• Fu, K.S., Gonzales, R.C., and Lee, C.S.G., 1987,

Robotics: Control, Sensing, Vision, and Intelligence,

McGraw-Hill Int. Editions, ISBN 0-07-100421-1. McGraw Hill Int. Editions, ISBN 0 07 100421 1.

(124)

Bibliografia Recomendada

• Kafader, U., 2007, The Selection of High precision Microdrives Maxon Academy

Microdrives Maxon Academy.

• Niku, S.B., 2001, Introduction to Robotics Analysis, S t A li ti P ti H ll

Systems, Applications Prentice Hall.

• Sadin, P.E., 2003, Robot Mechanism and Sadin, P.E., 2003, Robot Mechanism and

Mechanical Devices – Illustrated. McGraw-Hill/TAB Electronics; 1st edition.

(125)

Bibliografia Recomendada

SITES

• http://www.e-puck.org/ • http://www.swarm-bots.org • http://brl.ee.washington.edu/Research_Past/Biologically_Base d/Biologically_Based_Index.html

• http://www.esa.int/home-ind/ESA-Article-fullArticle par-http://www.esa.int/home ind/ESA Article fullArticle_par 17_1054042928063.html

• http://www.neurotechnology.neu.edu/latmaneuvering.html

j

• http://eap.jpl.nasa.gov

(126)

Bibliografia Recomendada

SITES M t

d P

Bibliografia Recomendada

SITES – Motores de Passo

htt // l t i f /i l d l t i / df/Th /L • http://www.selectronic.fr/includes_selectronic/pdf/Thomson/L 297.pdf • http://mechatronics.mech.northwestern.edu/design_ref/actu t / t i t ht l ators/stepper_intro.html • www.poli.usp.br/d/PMR2450/Driver_motor_passo_Manual_do_ usuario.doc • http://www.solarbotics.com/assets/datasheets/sgs_l298_motor _driver_ic.pdf

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Bibliografia Recomendada

SITES

• http://web.mit.edu/spotlight/archives/troody.html • http://omconsults.net/Bot/Mecanum.htm • http://www.airtrax.com/vehicles/sidewinder.html • http://www.msl.ri.cmu.edu/projects/ballbot

• http://www ai mit edu/projects/leglab/robots/3D hopper/3D

• http://www.ai.mit.edu/projects/leglab/robots/3D_hopper/3D_

hopper.html

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Bibliografia Recomendada

NOTAS DE AULA

• Roland Siegwart (EPFL) - http://autonomousmobilerobots.epfl.ch/

• Alexandre da Silva Simões (UNESP)