Otimização da locomoção em robôs móveis humanoides utilizando inteligência de enxame

• Ano de defesa: 2018
• Autor(a) principal: Moraes, F. P.
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Centro Universitário FEI, São Bernardo do Campo
• Palavras-chave em Português: Particulas; Robôs-Programação; Osciladores; Robô humanóide; Gerador de caminhada
• Link de acesso: https://repositorio.fei.edu.br/handle/FEI/322

É comum encontrarmos robôs capazes de se locomover utilizando trilhos, esteiras e rodas. Estes meios de locomoção são eficientes para robôs em alguns casos como por exemplo um galpão ou locais com pisos lisos e continuo. Entretanto, em locais com muitos desníveis ou descontinuidades, como por exemplo montanhas, escombros de um prédio ou uma escada, a locomoção utilizando rodas, trilhos ou esteiras se torna prejudicada. Já a locomoção utilizando pernas é capaz de obter um ótimo desempenho em locais com ou sem desníveis e com ou sem continuidade, porém, este tipo de locomoção é mais complexo, o que torna mais desafiador obter uma caminhada eficiente. Esta dissertação propõem o uso de um algoritmo de otimização chamado Particle Swarm Optimization (PSO) para encontrar os valores de parâmetros que gerem um caminhar rápido e estável para um robô móvel humanoide. Estes parâmetros serão utilizados pelo robô humanoide desenvolvido pelo Centro Universitário da FEI para participar de competições de futebol de robôs como a RoboCup, na categoria KidSize da liga humanoide. É abordado neste trabalho as principais variações de PSO, as principais técnicas de geração de caminhada em robôs humanoides, cinemática e arquitetura de controle chamada de Arquitetura em Cruz. Os resultados obtidos neste trabalho demonstraram que o PSO é capaz de melhorar a caminhada do robô humanoide.