Investigação de algoritmos de cinemática inversa para resolução de trajetórias em sistemas cobot pick-and-place baseados em ROS
| Ano de defesa: | 2024 |
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| Autor(a) principal: | |
| Outros Autores: | , |
| Orientador(a): | |
| Banca de defesa: | |
| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal do Amazonas
Instituto de Ciências Exatas Brasil UFAM Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica |
| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/10661 |
Resumo: | A Indústria 4.0 exige automação para melhorar eficiência e precisão, tornando os robôs colaborativos essenciais pela sua adaptabilidade e integração com IoT e inteligência artificial. Neste contexto, a resolução da cinemática inversa em manipuladores, especialmente para pick-and-place, é um desafio relevante. Esta dissertação investiga métodos numéricos para resolver a cinemática inversa em um ambiente simulado utilizando o software GAZEBO, organizando peças de LEGO com um Cobot integrado ao ROS e visão computacional via YOLO. Foram comparados algoritmos como Gradiente Descendente (baseado na pseudo-inversa do Jacobiano), que ajusta iterativamente as variáveis articulares, e os métodos de otimização BFGS, L-BFGS-B e Nelder-Mead, que utilizam aproximações da Hessiana para melhorar a convergência. Os resultados mostram que, embora os métodos analíticos sejam superiores ao tempo de execução, os métodos numéricos oferecem maior flexibilidade e são mais fáceis de implementar, no entanto a complexidade e velocidade computacional carecem de desempenho em relação ao analítico, tornando-se uma alternativa viável para resolver problemas de cinemática inversa em cenários onde soluções analíticas são inviáveis ou inexistentes. |