CONTROLE E NAVEGAÇÃO DE ROBÔS MÓVEIS USANDO LÓGICA FUZZY

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1 CONTROLE E NAVEGAÇÃO DE ROBÔS MÓVEIS USANDO LÓGICA FUZZY Kannya Leal Araújo kannyal@hotmail.com Marcus Vinícius de Sousa Lemos marvinlemos@gmail.com LAIC-CTU-UESI Rua João Cabral, irajá CE Teresina I Resumo: Desenvolver um controlador que permita um robô móvel autônomo se locomover, desviar de obstáculos e seguir um curso (norte, sul, leste, oeste) pré-definido. O pleno funcionamento desse protótipo exigiu três sensores ultrassônicos para detecção de obstáculos, dois motores DC para locomoção, uma bússola para orientação e uma unidade de controle e processamento baseado na tecnologia Arduino. A tarefa executada pelo agente consiste em se locomover em linha reta seguindo um curso estabelecido pelo operador, desviar dos obstáculos sem realizar contato físico e retomar a sua trajetória anterior. alavras Chaves: Arduino, Robótica Móvel, Navegação Autônoma Abstract: Develop a controller that allows an autonomous mobile robot to get around, avoid obstacles and follow a course (north, south, east, west) preset. A fully functioning prototype that required three ultrasonic sensors for detecting obstacles, two DC motors for locomotion, a compass for orientation and a control unit and processing technology based on the Arduino. The task performed by the agent consists of getting straight following a course set by the operator, avoid the obstacles without making physical contact and resume the previous course. Keywords: Arduino, Mobile Robotics, Autonomous Navigation 1. INTRODUÇÃO Segundo Wolf et al. (2009), nos últimos anos a robótica móvel tem se destacado devido ao surgimento de novas tecnologias cada vez mais acessíveis e embarcadas. Uma das ferramentas que alavancaram a robótica móvel autônoma foram as técnicas de inteligência artificial [Silva 2008] que deram aos robôs a característica adaptativa de lidar com ambientes desconhecidos ou dinâmicos. Estes agentes que utilizam a inteligência para se locomovem de forma autônoma são considerados como parte da terceira geração robótica, onde os robôs deixam de possuir apenas ciclos programáveis e passam a perceber e interagir com o ambiente [Rezende 1992]. Como os cenários em que o robô irá se locomover e a localização dos possíveis obstáculos são na maioria desconhecidos e/ou dinâmicos, a lógica fuzzy tem-se mostrado como ferramenta ideal para este fim. Este modelo matemático foi proposto por [Zadeh 1965] e tem por finalidade permitir graduações na pertinência de um elemento a uma dada classe ou categoria [Bittencourt, 2006], obtendo assim, um conjunto de regras linguísticas e flexíveis que poderão ser usadas pelo controlador. O trabalho realizado por Douglas Kridi et al. (2011), propôs o desenvolvimento de uma biblioteca capaz de implementar a Lógica Fuzzy na programação de sistemas embarcados e a construção um robô móvel para testes. O sistema de controle utilizado foi capaz de lidar com as situações de incerteza e imprecisão de modo não trivial, porém a composição restrita do robô não permitiu que o agente possuísse acesso completo ao ambiente o tempo todo, o que ocasionava colisões com o meio. Este trabalho possui como objetivo estender a pesquisa de Douglas Kridi et al. Assim, foi desenvolvido um controlador que permite um robô móvel autônomo se locomover e desviar de obstáculos de forma mais precisa que o trabalho anteriormente citado. Além disso, foi adicionado uma nova funcionalidade que permite o robô seguir um curso (norte, sul, leste, oeste) pré-definido. Neste trabalho utilizou-se um robô mais robusto, composto por três sensores ultrassônicos para detecção de obstáculos, dois motores DC para locomoção, uma bússola e um GS para orientação e uma unidade de controle e processamento baseado na tecnologia Arduino. O restante do artigo está descrito conforme a seguir. A Seção 2 descreve os procedimentos e testes realizados. Enquanto a Seção 3 apresenta os resultados obtidos a partir dos experimentos realizados. or fim, na Seção 4, tem-se as conclusões e alguns direcionamentos futuros. 2. ROCEDIMENTOS Na realização deste trabalho foram utilizados o simulador Simbad 3D para simular a navegação do robô em ambiente virtual e fazer os ajustes necessários antes da

2 implementação em hardware. A seguir será feita uma abordagem detalhada de cada etapa O Simulador Simbad 3D Construir um robô exige um alto custo financeiro, devido às peças e softwares necessários para seu funcionamento. Uma alternativa para diminuir esse gasto é a utilização de simuladores, onde tanto o ambiente quanto o comportamento do robo podem ser simulados e testados. A simulação é uma ferramenta poderosa, pois agiliza o ciclo de desenvolvimento de sistemas de controle robóticos evitando desperdícios de recursos, acidentes, danos aos robôs e sensores e proporciona o aperfeiçoamento de hardware e software sem a necessidade de parar o robô que esta em pleno funcionamento. Simbad é um projeto Open Source,, que utiliza a plataforma Java 3D e tem como objetivo gerar um ambiente para simulação de robôs, fornecendo aos desenvolvedores uma base simples para estudos na área de Inteligência Artificial [Simbad, 2011]. O Simulador Simbad foi usado para realizar os testes do robô em Ambiente Virtual, onde o mesmo foi submetido a diversas situações, buscando coletar valores dos sensores e avaliar se o comportamento adotado corresponde às regras especificadas no Controlador fuzzy. ara simular o controlador fuzzy utilizou-se o jfyzzylogic, um pacote de lógica fuzzy escrito em Java. Esta biblioteca é de domínio específico, ou seja, possui características diretamente relacionadas com a lógica fuzzy. Dessa forma, o Lógica Fuzzy Control (FCL) permite ao programador especificar conjuntos fuzzy,, que são listas de pontos em um gráfico, bem como o conjunto de regras do sistema de inferência e o método de defuzzificação. A Figura 1 ilustra o robô percorrendo o cenário, sendo capaz de desviar de obstáculos e seguir em direção a um ponto de destino (cubo pequeno). a. mostra o robô em sua posição inicial; b. mostra a mudança da trajetória do robô em direção ao ponto de destino; c. mostra o momento em que o robô encontra um obstáculo e desvia; d. mostra a trajetória do robô após ter desviado do e. mostra o retorno do robô à trajetória do ponto de destino; f. mostra o robô novamente desviando de um g. mostra a trajetória do robô após ter desviado do h. mostra o retorno do robô à trajetória do ponto de destino. a. b. c. d. e. f. g. h. Figura 1. Robô se deslocando pelo Ambiente de Simulação Simbad 2.2. O Robô O robô foi equipado com três sensores ultrassônicos para detecção de obstáculos, dois motores DC para locomoção, uma bússola e um GS para orientação e uma unidade de controle e processamento baseado na tecnologia Arduino. A tarefa executada pelo agente consiste em se locomover em linha reta seguindo um curso estabelecido pelo operador, desviar dos obstáculos sem realizar contato físico e retomar a sua trajetória anterior Componentes ara que um robô possa tomar atitudes como desviar de um obstáculo, ou traçar uma trajetória eficiente, ele precisa obter dados a respeito do ambiente. Estas informações são obtidas por meio de sensores que equipam o robô e permitem a percepção do cenário em que está inserido, dando a maquina, sinais de entrada que serão usados no processo decisório responsável pelas interações do robô com o meio, sem a intervenção humana [Jácobo 2001].

3 A seguir serão abordados os principais componentes utilizados na realização dos testes. I. Sonar Os sensores ultrassônicos HC-SR04 (Figura 2) foram usados para medir as distâncias laterais e frontal. Ele é composto por um emissor e um receptor, com capacidade de medir distâncias de 2 cm até 5 m, com uma precisão de aproximadamente 3mm. É ideal para detecção de obstáculos em robótica e sua utilização com a placa Arduino é extremamente fácil. Figura 6. GS EM 406a 2.3. Descrição do Controlador Fuzzy O sistema fuzzy foi modelado por meio da biblioteca implementada por Douglas Kridi. O sistema conta com duas variáveis de entrada que armazenam as distâncias lidas pelos sonares laterais e uma variável de saída que indica o giro que o robô deve fazer para a direita ou para a esquerda. Os gráficos abaixo (Figura 7) ilustram as funções de pertinência para os conjuntos das variáveis do sistema. Figura 2. Sensor Ultrassônico - HC-SR04 II. Motor DC A maior dificuldade de um motor de corrente contínua (Figura 3) é fazê-lo girar para os dois lados. ara isso será necessário o uso de uma ponte H (Figura 4), o módulo L293D controla até dois motores e faz com que estes rodem nas duas direções e dispensa o uso de diodos para tensão reversa dos motores Sonar Direito M L erto M -Medio L -Longe Figura 3. Motor DC Figura 4. onte H - L293D III. Bússola ara a orientação do robô será utilizado um bússola HMC6352 (Figura 5), que é bastante conhecida e utilizada no mundo da robótica, devido não só seu baixo custo, como a sua precisão, e fácil utilização Sonar Esquerdo M L erto M -Medio L -Longe Figura 5. Bússola HMC6352 IV. GS A localização do robô será feita pelo módulo GS EM-406a (Figura 6), um pequeno circuito eletrônico que permite se conectar à placa Arduino e obter os detalhes exatos de posição e altitude, bem como a data, velocidade e tempo em UTC (Universal Time Coordinated). Ele usa o protocolo padrão NMEA (National Marine Electronics Association) para transmitir os dados de posição através da porta serial. E Sentidodo Giro Figura 7. Funções de pertinências das variáveis usadas Como foi visto no trabalho realizado por Douglas Kridi, a estrutura básica de um controlador fuzzy é composta de três blocos: fuzzificação,, Regras If-then e defuzzificação. O bloco de fuzzificação converte os dados de entrada, valores numéricos precisos que resultam de medições ou D E -Esquerda -ouco D -Direita

4 observações, em valores qualitativos que servem de entrada para o bloco de Regras If-then. O resultado desse processo é um valor qualitativo que, para ser utilizado pelo sistema, precisa ser convertido pelo bloco de defuzzificação em um valor numérico. 3. RESULTADOS O robô desenvolvido é capaz de navegar de forma autônoma, orientando-se pelo campo magnético terrestre (CMT) e atingir um objetivo pré-definido. ode-se, por exemplo, determinar que o veículo navegue em uma direção a 5 graus leste, 10 graus oeste, para o sul ou outra direção qualquer, e ao chegar a um determinado ponto parar. ara tanto, é preciso apenas justar a bússola e o GS do veículo. Ao se locomover, quando se deparar com obstáculos pelo caminho, o veículo detecta através de seus sonares e desvia deles evitando colisões e/ou acidentes. A figura 8 apresenta algumas imagens dos testes realizados em ambiente real. Figura 8. Robô se deslocando pelo Ambiente Real 4. CONCLUSÕES a. b. c. d. e. f. A utilização do simulador para analisar o funcionamento, possibilidades e limitações do robô, foi de grande importância para a implementação do veículo em ambiente real, pois tornou possível a identificação dos componentes e a realização dos ajustes necessários para o seu pleno funcionamento. Os resultados experimentais obtidos demonstraram que o robô implementado está em conformidade com a proposta inicial desde trabalho. Como possíveis melhoramentos futuros, pode-se inserir diversos sensores ao robô afim de que ele possa explorar territórios perigosos ou nocivos ao homem e ajudar em resgates. or exemplo, aliando-se uma câmera para visualizar o ambiente em que se encontra, e um decodificador de voz a dispositivos rádios transmissores (XBee) e ao controle de velocidade é possível explorar ambientes que apresentem riscos aos seres humanos e ajudar na localização de vítimas. 5. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS Arduino. Guia de Introdução. Disponível em: < acessado em Abril, Bittencourt, G. (2006). Inteligência Artificial: Ferramentas e Teoria. 3. Ed. rev. Editora da UFSC ISBN: Faria, G.; Romero, R. A. F.. (2002). Navegação de Robôs Móveis utilizando Aprendizado por Reforço e Lógica Fuzzy. Revista Brasileira de Controle & Automação (SBA), Brasil, v. 13, n. 3, p Kasabov, Nicola K. (1998). Foundations of Neural Networks, Fuzzy Systems, and Knowledge Engineering. The MIT ress, 2ª. Edição. Londres, Inglaterra. Kridi, D. S., Alves, A. J. O., Lemos, M. V. S., Rabêlo, R. A. L. (2011). Desenvolvimento de uma Biblioteca Fuzzy para o Controle Autônomo de um Robô Móvel em Ambiente Desconhecido. publicação nos "Anais da Mostra Nacional de Robótica", Jácobo, J.E.A. (2001). Desenvolvimento de um Robô Autônomo Móvel Versátil utilizando Arquitetura Subsumption, Faculdade de Engenharia Mecânica, Universidade Estadual de Campinas. edrycz, W. (1989). Fuzzy Control and Fuzzy Systems. Research Studies, ress LTD.: Jhon Wiley & Sons Inc., Tanton, Somerset, England. ereira, Ademir Rodrigues. (2001). Controladores Robustos com interpolação de ganhos via Lógica Difusa - aplicação em veículos autônomos não tripulados. Dissertação de mestrado apresentada ao Curso de Mestrado em Engenharia Elétrica do Instituto Militar de Engenharia, como requisito parcial para a obtenção do título de Mestre em Ciências em Engenharia Elétrica. Rao, Valluru B. (1995). C++ Neural Networks and Fuzzy Logic. Ed M&T Books, Estados Unidos. Rezende, Marcos F. de. (1992) Desenvolvimento de um Robô Móvel Autônomo Inteligente Utilizando a Arquitetura de Assunção. Uberlândia - MG: Centro de Ciências Exatas e Tecnologia, Universidade Federal de Uberlândia. 102 p. Dissertação (Mestrado). Rodrigues, Jardel; Bezerra, Leandro. Simulação baseada em software livre de um sistema robótico fuzzy. Disponível em:

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