Robô móvel para máquinas-ferramenta

• Main Author: Bernardino, Rúben Cardoso
• Publication Date: 2016
• Format: Master thesis
• Language: por
• Source: Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)
• Download full: http://hdl.handle.net/10400.21/7062
• topic: Robótica móvel; Visão computacional; Robô diferencial; Calibração; Odometria; Controlo; Controlador PID; Filtro de Kalman estendido; Mobile robotics; Computer vision; Differential drive robot; Calibration; Odometry; Control; PID controller; Extended Kalman filter

A presente dissertação apresenta uma solução para um robô móvel com navegação baseada em visão para ser aplicado em máquinas-ferramenta. Para tal, foi utilizado um protótipo de um robô de tracção diferencial de pequena escala onde um instrumento de escrita simula a actuação da máquinaferramenta. O protótipo dispõe ainda de uma câmara equipada com uma lente olho de peixe controlada por uma placa Raspberry Pi. Com o objectivo de imprimir uma determinada trajectória desejada com rigor, começou-se por desenvolver um algoritmo de planeamento onde se discretizou a dita trajectória. Seguidamente, foi definido o modelo cinemático do protótipo o qual, juntamente com o planeamento, permitiram desenvolver o anel de controlo para os motores onde se incorporou também um controlador PID. Com as leituras dos encoders das rodas, foi possível efectuar a localização baseada em odometria, a qual não apresentou rigor suficiente devido ao deslize das rodas e erros de modelação. Recorrendo à calibração da câmara através de uma toolbox implementada em ambiente MATLAB, obteve-se os parâmetros intrínsecos da câmara. Com estes foi então possível transformar as imagens obtidas pela câmara para que fosse retirada a deformação imposta pela lente de olho de peixe. Assim, foi possível estabelecer uma relação entre píxel e metro. Para a localização baseada em visão, foram utilizadas três referências (beacons) colocadas em posições conhecidas e a partir das quais foi calculada a postura do robô relativamente às mesmas. Esta avaliação utiliza apenas duas referências em vez das três que normalmente são utilizadas na triangulação, utilizando distâncias para o cálculo da localização em vez de ângulos. Esta informação juntamente com os dados da odometria são introduzidos num filtro de Kalman estendido com o objectivo de reduzir o desvio da estimativa baseada apenas na odometria. Por fim, a viabilidade da conjugação dos dois métodos de localização, quando aplicados em ambientes industriais, é discutida.