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Qualificação de mestrado do aluno Lucas Costa de Sousa

Última atualização em Quinta, 04 de Abril de 2024, 13h40 | Acessos: 522

Título: Robotic Manipulator Control through Fuzzy-Speed Approach and Computer Vision in Industry 4.0

Aluno:
Lucas Costa de Sousa

Banca:
Milena F. Pinto (orientação)
Alessandro R. L. Zachi
Josiel A. Gouvea
Luciana Faletti Almeida

Data: 19/04/2024

Horário: 14:00 hs

Local: Microsoft Teams
https://teams.microsoft.com/l/meetup-join/19%3ameeting_YzVmYTEyNzAtOTJkYy00MTFlLTliNjYtODk4MzY3YWI5NDZh%40thread.v2/0?context=%7b%22Tid%22%3a%228eeca404-a47d-4555-a2d4-0f3619041c9c%22%2c%22Oid%22%3a%22f48205e8-3028-49b0-b0c5-c97b82326efc%22%7d

Resumo: A pesquisa proposta aborda a integração de manipuladores robóticos em tarefas compartilhadas no contexto da Indústria 4.0, enfatizando movimentos suaves durante a locomoção para evitar acidentes por meio do emprego de mecanismos avançados de detecção e implementação de reconhecimento de objetos, obstáculos e detecção de profundidade e distâncias por meio de visão computacional. O objetivo é possibilitar uma colaboração mais segura entre humanos e robôs em ambientes industriais. As principais contribuições incluem o desenvolvimento e implementação de uma estratégia híbrida de controle fuzzy-velocidade para aprimorar a aproximação do robô, ao mesmo tempo em que reconhece possíveis riscos que um robô em movimento pode oferecer a obstáculos próximos. Além disso, propõe-se a incorporação de câmeras e algoritmos de visão computacional, especificamente a rede neural convolucional (do inglês, CNN) YOLOv3, para capacitar o robô com entradas sensoriais aprimoradas para detecção e reconhecimento de objetos. Essas informações sensoriais são usadas como feedback para o controlador do braço robótico. Por meio de simulações no software Gazebo com um ambiente do Sistema Operacional Robótico (do inglês, ROS), o estudo visa otimizar o desempenho da estratégia de controle Fuzzy-Speed combinada com a integração de visão computacional para interações colaborativas em aplicações do mundo real, priorizando a segurança e a robustez. Os resultados demonstraram melhorias significativas na redução do tempo de movimento, ao mesmo tempo em que visa prevenir colisões bruscas com obstáculos próximos ajustando os ganhos do controlador no raio de limite perigoso, garantindo movimento suave e seguro ao alcançar poses-alvo.

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