CONTROLE FUZZY DE ROBÔ DIFERENCIAL

Autores

DOI:

https://doi.org/10.15628/holos.2017.3089

Palavras-chave:

Robô móvel, Acionamento diferencial, Inteligência Artificial, Lógica fuzzy.

Resumo

O presente trabalho descreve de forma sucinta o projeto de desenvolvimento de um robô móvel com acionamento diferencial com inteligência artificial. A inteligência artificial empregada é baseada na técnica conhecida como lógica fuzzy. A inteligência embarcada tem dois objetivos principais atingir o alvo e evitar colisões na execução da trajetória. É apresentada uma metodologia para desenvolver um controlador fuzzy no Matlab que realiza estas funções. Também são apresentadas as tecnologias utilizadas no robô móvel sensores de distância, comunicação Bluetooth e materiais reutilizados na montagem do robô. O ambiente ou cenário de simulação é um corredor estreito e o robô se move baseado somente nos sinais enviados pelos sensores de distância embarcados. No final são realizadas simulações e apresentados os resultados do robô móvel navegando em um ambiente desconhecido.

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Biografia do Autor

Jonas Platini Reges, IFCE - Campus Jaguaribe

Professor do Departamento da Industria no IFCE - Campus Jaguaribe, Mestre em Energias renováveis pelo IFCE - Campus Maracanaú, Especialista em Engenharia elétrica UCAM - Prominas, Graduado em Mecatrônica Industrial pelo IFCE - Campus Limoeiro do Norte.

José Leonardo Nunes da Silva, IFCE - Campus Limoeiro do Norte

Possui graduação em TECNOLOGIA ELETROMECANICA pelo Instituto CENTEC (2005), pós-graduação em AUTOMAÇÃO INDUSTRIAL pela Universidade de Fortaleza - UNIFOR (2008) e graduação em Educação Profissional pela Universidade do Sul de Santa Catarina UNISUL (2010).

Luis Carlos da Silva Bezerra, IFCE - Campus Limoeiro do Norte

Graduando em Tecnologia em Mecatrõnica Industrial, Tecnico em Mecânica Indsutrial ambos pelos IFCE - Campus Limoeiro do Norte.

Auzuir Ripardo de Alexandria, IFCE - Campus Fortaleza

Possui graduação em Engenharia Elétrica (1993) e Bacharelado em Ciências da Computação (1994) pela Universidade Federal de Campina Grande, mestrado (2005) e doutorado (2011) em Engenharia de Teleinformática pela Universidade Federal do Ceará.

Referências

Abiyev, R., Ibrahim, D., & Erin, B. (Outubro de 2010). Navigation of mobile robots in the presence of obstacles. Advances in Engineering Software, 41(10), 1179-1186.

Aguirre, L. A. (2007). Enciclopédia de Automática: Controle e Automação (Vol. 3). São Paulo: Blucher.

Carrara, V. (2007). Robótica. Universidade Braz Cubas: Apostila dos cursos de engenharia mecânica e engenharia de controle e automação.

Chenci, G. P., Rignel, D. G., & Lucas, C. A. (2011). Uma introdução á lógica Fuzzy. Revista Eletrônica de Sistemas de Informação e de Gestão Tecnológica, 1(1), 17-28.

Delgado-Mata, C. (2012). A Differential-Drive Mobile Robot Driven by an Ethology Inspired Behaviour Architecture. Procedia Technology, 3, 157-166.

Demirli, K., & Khosnejad, M. (2009). Autonomous parallel parking of a car-like mobile robot by a neuro-fuzzy sensor-based controller. Fuzzy Sets and Systems, 160(19), 2876-2891.

Dudek, G., & Jenkin, M. (2010). Computational principles of mobile robotics. Cambridge: Cambridge university press.

Giannoccaro, N. I., & Spedicato, L. (2013). Exploratory data analysis for robot perception of room environments by means of an in-air sonar scanner. Ultrasonics, 53(6), 1163-1173.

Groover, M. P., Weiss, M., & Nagel, M. N. (1986). Industrial robotics: technology, programming and application. McGraw-Hill Higher Education.

Guimarães, F. d. (2006). Desenvolvimento de robô móvel utilizado para a exploração de ambientes hostis. Mauá: Dissertação de Mestrado em Engenharia de Processos Químicos e Bioquímicos, Instituto Mauá de Tecnologia.

Huq, R., Mann, G. K., & Gosine, R. G. (2008). Mobile robot navigation using motor schema and fuzzy context dependent behavior modulation. Applied soft computing, 8(1), 422-236.

Jaradat, M. A., Al-Rousan, M., & Quadan, L. (2011). Reinforcement based mobile robot navigation in dynamic. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 27(1), 135-149.

Kumari, C. L. (2012). Building algorithm for obstacle detection and avoidance system for wheeled mobile robot. Global Journal of Research In Engineering, 12(11), 1-5.

Lopes, I. L., Santos, F. A., & Pinheiro, C. M. (2014). Inteligência Artificial. Rio de Janeiro: Elsevier.

Moustris, G. P., & Tzafestas, S. G. (2011). Switching fuzzy tracking control for mobile robots under curvature constraints. Control Engineering Practice, 19(1), 45-53.

Nascimento Junior, C. L. (2004). Inteligência Artificial em Controle e Automação. São Paulo: Blucher.

Niku, S. B. (2014). Introductions to Robotics: Analysis, control, applications. New Jersey: Prentice Hall.

Pandey, A., & Parhi, D. R. (2014). MATLAB Simulation for Mobile Robot Navigation with Hurdles in Cluttered Environment Using Minimum Rule Based Fuzzy Logic Controller. Procedia Technology, 14, 28-34.

Pereira, J., Galdino, A., & Almeida, L. (2009). Robô para inspeção de áreas classificadas e de difícil acesso com transmissão de imagens sem fio. Holos, 4, 75-80.

Pradhan, S. K., Parhi, D. R., & Panda, A. K. (2009). Fuzzy logic techniques for navigation of several mobile robots. Applied soft computing, 9(1), 209-304.

Resende, C. (Outubro de 2013). A nonlinear trajectory tracking controller for mobile robots with velocity limitation via fuzzy gains. Control Engineering Practice, 21(10), 1302-1309.

Romero, R. A., Preste, E., Osório, F., & Wolf, D. (2014). Robótica Móvel. São Paulo: LTC.

Siegwart, R. (2004). Introduction to Autonomous Mobile Robots. Massachusetts: Massachusetts Institute of Technology.

Silva, J. L. (2012). Uma plataforma multipropósitos para ensino de automação e redes industriais. Anais do XIX Congresso Brasileiro de Automátic, 2088-2094.

Simões, M. G. (2007). Controle e Modelagem Fuzzy. São Paulo: Blucher.

Zaki, A. M. (2014). Microcontroller-based mobile robot positioning and obstacle avoidance. Journal of Electrical Systems and Information Technology, 1(1), 58-71.

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Publicado

21/12/2017

Como Citar

Reges, J. P., Silva, J. L. N. da, Bezerra, L. C. da S., & Alexandria, A. R. de. (2017). CONTROLE FUZZY DE ROBÔ DIFERENCIAL. HOLOS, 7, 98–109. https://doi.org/10.15628/holos.2017.3089

Edição

Seção

ARTIGOS

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