[pt] ESTIMAÇÃO DE HORIZONTE FINITO APROXIMADA E CONTROLE PREDITIVO DE SISTEMAS CHAVEADOS APLICADOS A MANIPULADORES ROBÓTICOS FLEXÍVEIS

• Ano de defesa: 2023
• Autor(a) principal: LARA CANDIDO ALVIM
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] MANIPULADORES ROBOTICOS; [pt] SISTEMAS CHAVEADOS; [pt] CONTROLE PREDITIVO BASEADO EM MODELO; [pt] SISTEMAS HIBRIDOS; [pt] SISTEMA NAO LINEAR; [en] ROBOTIC MANIPULATORS; [en] SWITCHING SYSTEMS; [en] MODEL PREDICTIVE CONTROL; [en] HYBRID SYSTEMS; [en] NONLINEAR SYSTEM
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=64518&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=64518&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.64518

[pt] Os avanços da Robótica nas últimas décadas permitem um aumento nas gamas de aplicações de manipuladores robóticos em diversos setores da indústria. Isto, impacta diretamente a interação Homem-Robô (HRI), resultando em um aumento de tarefas que requerem compartilhamento de ambiente de trabalho, desempenho de segurança e a habilidade de detecção de contato do manipulador robótico. Consequentemente, métodos de controle capazes de prever contato, controlar força ou trajetória para evitar danos durante colisões se tornam cada vez mais necessários seja por questões de segurança ou de desempenho. Separando a dinâmica de um manipulador de um único elo em dois modos, sendo eles modo de controle de posição (modo livre) e modo de controle de torque (modo de contato), a primeira parte desta dissertação, lida com o problema de estimação de estados para detecção do modo ativo através da implementação do método de Estimação de Estados de Horizonte móvel com Redes Neurais (NNMHSE). A efetividade do método de estimação proposto é avaliada através da comparação dos estados e modos gerados pelo MHSE e dos estimados pela Rede Neural. Este método apresentou baixos valores de RMSE, altos valores de R(2), e uma redução do tempo de processamento do algoritmo de estimação. A segunda parte desta dissertação lida com o problema de controle de posição e força chaveado para um manipulador robótico não linear, aplicando Controle Preditivo Baseado em Modelo (MPC). O algoritmo MPC chaveado implementado mostrou-se capaz de controlar efetivamente ambos os modos do sistema apresentando baixo erro na predição, aproximadamente 2 por cento no modo de controle de posição e 0.5 por cento no modo de controle de torque, mesmo considerando alterações cíclicas nos modos. Ambos os métodos provam ser adequados para controle de manipuladores robóticos colocalizados com seres humanos ou em ambientes desestruturados por meio da detecção do modo de operação e do controle chaveado posição-torque.