Tesis
Sistema embarcado baseado em arquiteturas reconfiguráveis do controle dinâmico de uma mão robótica sintonizado com algoritmos bioinspirados
Fecha
2017-09-15Registro en:
PERTUZ MENDEZ, Sergio Andres. Sistema embarcado baseado em arquiteturas reconfiguráveis do controle dinâmico de uma mão robótica sintonizado com algoritmos bioinspirados. 2017. xiii, 81 f., il. Dissertação (Mestrado em Sistemas Mecatrônicos)—Universidade de Brasília, Brasília, 2017.
Autor
Pertuz Mendez, Sergio Andres
Institución
Resumen
Nos últimos anos grandes avanços tecnológicos formam feitos no campo da computação e áreas correlatas, o que permitiu o desenvolvimento de sistemas robóticos sofisticados como robôs biomiméticos. Esses robôs imitam sistemas biológicos que decorrem robustez e e ciência maiores se comparados com robôs convencionais quando usados em ambientes não estruturados. Por exemplo, uma mão robótica biomimética tem uma destreza e agilidade maior para executar tarefas de manipulação e agarres do que pinças convencionais. Desde os anos oitenta, o desenvolvimento de mãos robóticas biomiméticas é o foco de pesquisa de várias equipes de investigação no mundo. Na atualidade há um número vasto de trabalhos encaminhados à construção e controle dos mesmos, os quais tem o intuito de melhorar a destreza e o desempenho das mãos e incluem tópicos como projeto da mão, mecanismos de movimento para as juntas, plataformas embarcadas e estratégias de controle. Existem várias abordagens a nível computacional que ainda não têm sido exploradas neste tipo de robôs, por exemplo o uso de um chip FPGA para o aumento de desempenho das estratégias de controle dinâmico usadas nos mesmos. O presente trabalho descreve o desenvolvimento de uma arquitetura em hardware baseada em FPGA do controlador dinâmico de uma mão robótica, o qual é sintonizado usando algoritmos de otimização bioinspirada visando para atingir estabilidade de agarre. O projeto da mão robótica realizado neste trabalho inclui o uso de mecanismos para emular os movimentos de exão-extensão dos dedos. Os mecanismos foram otimizados visando minimizar o erro de trajetória usando a mão humana como referência. Os algoritmos bioinspirados PSO, DE e GA foram implementados para otimizar o mecanismo. 32 experimentos foram realizados para cada algoritmo a m de realizar uma análise estatística para determinar o mecanismo com o melhor resultado, o qual é implementado no projeto nal do mecanismo do dedo incluído no CAD da mão completa, o qual é descrito junto com o projeto eletrônico da plataforma. O projeto nal da mão é avaliado com análise cinemática e adaptações do teste de Kapandji. Em seguida o protótipo é fabricado e montado usando diversos processos de fabricação e prototipagem, tais como corte a jato de água, torneamento e impressão 3D. Logo após, foi projetado na plataforma Matlab/Simulink em alto nível o esquema de controle de impedância dos dedos o qual foi validado usando um simulador numérico do dedo para estudar o efeito do controlador no sistema sem colocar em risco a plataforma física. A sintonização do controlador é realizada usando o algoritmo de otimização bioinspirado PSO visando reduzir o tempo de estabilidade, o sobreimpulso e o tempo de subida. Seguidamente, esses resultados foram implementados em plataformas embarcadas nas linguagens de programação C e na linguagem de descrição de hardware HDL. Após ser avaliado, o esquema de controle foi implementado em C na plataforma Arduino e mapeado em FPGA na placa de desenvolvimento ZedBoard. Uma comparação numérica e analítica foi realizada em termos do desempenho e precisão das duas abordagens. O resultado da otimização do mecanismo de exão-extensão produziu um erro de 0.2660% e o uso deste mecanismo permitiu fabricar um protótipo com dimensões e peso similar a uma mão humana real. Além disso, o protótipo atingiu os dez níveis da adaptação do teste de Kapandji. Adicionalmente, a sintonização da estratégia de controle resultou no comportamento desejado, o qual é subamortecido e com um tempo de estabilização 355ms. Similarmente, os resultados da implementação em FPGA foram satisfatórios no sentido do desempenho do tempo de execução da estratégia de controle, o qual melhorou os resultados da implementação em Arduino e outros trabalhos correlatos no estado da arte.