Controle de posição com múltiplos sensores em um robô colaborativo utilizando liquid state machines

• Ano de defesa: 2017
• Autor(a) principal: Sala, Davi Alberto
• Orientador(a): Brusamarello, Valner Joao
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Redes neurais; Controlador PID; Robótica; Sistemas de controle
• Palavras-chave em Inglês: Sensor fusion; Spiking neural networks; Liquid state machines; Positioning control; BAXTER robot; PID controller
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/163752

A ideia de usar redes neurais biologicamente inspiradas na computação tem sido amplamente utilizada nas últimas décadas. O fato essencial neste paradigma é que um neurônio pode integrar e processar informações, e esta informação pode ser revelada por sua atividade de pulsos. Ao descrever a dinâmica de um único neurônio usando um modelo matemático, uma rede pode ser implementada utilizando um conjunto desses neurônios, onde a atividade pulsante de cada neurônio irá conter contribuições, ou informações, da atividade pulsante da rede em que está inserido. Neste trabalho é apresentado um controlador de posição no eixo Z utilizando fusão de sensores baseado no paradigma de Redes Neurais Recorrentes. O sistema proposto utiliza uma Máquina de Estado Líquido (LSM) para controlar o robô colaborativo BAXTER. O framework foi projetado para trabalhar em paralelo com as LSMs que executam trajetórias em formas fechadas de duas dimensões, com o objetivo de manter uma caneta de feltro em contato com a superfície de desenho, dados de sensores de força e distância são alimentados ao controlador. O sistema foi treinado utilizando dados de um controlador Proporcional Integral Derivativo (PID), fundindo dados de ambos sensores. Resultados mostram que a LSM foi capaz de aprender o comportamento do controlador PID em diferentes situações.