ROBÔ DE INSPEÇÃO PARA AQUISIÇÃO DE DADOS AMBIENTAIS NA REGIÃO AMAZÔNICA COM O USO DA NORMA IEEE1451

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1 ROBÔ DE INSPEÇÃO PARA AQUISIÇÃO DE DADOS AMBIENTAIS NA REGIÃO AMAZÔNICA COM O USO DA NORMA IEEE OTAVIO A. CHASE, 2 JORGE R. BRITO-DE-SOUZA, 3 JOSÉ F. S. ALMEIDA 1,2 Instituto de Tecnologia da Universidade Federal do Pará ITEC/UFPA Rua Augusto Corrêa, 01 Guamá. CEP Caixa Postal 479 s: Instituto Ciber Espacial da Universidade Federal Rural da Amazônia ICIBE/UFRA Avenida Presidente Tancredo Neves, 2501 Terra Firme. CEP Caixa Postal Abstract This paper presents a remotely operated mobile robot, named ClimaBot, which has a data acquisition system that collects measured data from smart sensors and uses the IEEE1451 standard. The task of the robot is to carry out inspection and remote sensing of environmental variables in forests nearby urban areas, a feature that is very common in the Amazon. The system is composed of STIM (Smart Transducer Interface Module) modules whose function is to manage and store collected data from sensors, and a NCAP (Network Capable Application Processor) module that is responsible for capturing and calibrating the data received from STIM modules, which then are sent to a computer that runs a supervisory system. The flow of information measured data from the sensors and control commands to the robot, is made by a wireless communication channel of the Zigbee standard. The robot supports up to four STIM modules, which are set in the NCAP module in a plug & play fashion. This feature reduces the overall development time and does not require any change in the hardware of the system. In this work two STIM modules are used to measure temperature and moisture. The ClimaBot core processor is a PIC18F458 microcontroller whose software was developed in C language with assistance from the FreeRTOS library. Keywords Mobile Robotics, Smart Sensors, Environment Data Acquisition. Resumo Este artigo apresenta o desenvolvimento de um robô móvel operado remotamente, denominado de ClimaBot, que é dotado de um sistema de aquisição de dados para sensores inteligentes que faz uso da norma IEEE1451. A tarefa do robô é realizar inspeção e sensoriamento remoto de variáveis ambientais em florestas próximas de áreas urbanas, característica muito comum na Amazônia. O sistema é composto por módulos STIM (Smart Transducer Interface Module), cuja função é gerenciar e armazenar as informações de sensores, e um módulo NCAP (Network Capable Application Processor) responsável pela captura e calibração dos dados provenientes de módulos STIM, que em seguida são enviados para um computador que executa um sistema supervisório. O fluxo de informação de dados dos sensores e comandos de controle para o robô é feito por um canal de comunicação wireless, padrão Zigbee O robô suporta até quatro módulos STIM, cuja integração ao módulo NCAP é feita na base do plug-&-play. Este modo diminui o tempo de desenvolvimento do projeto e não requer qualquer alteração no hardware do robô. Este trabalho usa dois módulos STIM para medir temperatura e umidade. O núcleo de processamento do ROV ClimaBot é um microcontrolador PIC18F458 programado em linguagem C com auxílio da biblioteca FreeRTOS. Palavras-chave Robótica Móvel, Sensores Inteligentes, Aquisição de Dados Ambientais. 1 Introdução Na última década os sistemas robóticos experimentaram grande evolução técnica graças principalmente aos avanços ocorridos nas áreas da computação, microeletrônica e mecatrônica. Dentre esses sistemas destacam-se os veículos operados remotamente (VOR), que pertencem à classe dos robôs de inspeção, e que são usados em larga escala nas áreas industrial, militar e espacial. Em geral eles são empregados em ambientes de difícil acesso ou que contenham materiais perigosos (NOAA, 2006). Os VORs ou ROVs (Remotely Operated Vehicles) ganharam visibilidade e/ou popularidade mundial graças ao seu emprego em missões arrojadas, tais como no caso do robô Spirit um ROV terrestre enviado pela NASA ao planeta Marte; ou no caso do robô Scorpio-45 um ROV submarino da real marinha inglesa que atuou com sucesso no resgate dos tripulantes do submarino russo AS-28. Para executar missões e aumentar a percepção do ambiente para o operador, estes robôs devem contar com um confiável sistema de aquisição de dados de seus sensores, que suporte a adição e tratamento de mais sensores de maneira automática. A norma IEEE1451 foi desenvolvida, a fim de prover o padrão de uma arquitetura escalável e automática de aquisição de dados de sensores (Pascoal e Marques, 2008). Isto se fez necessário devido à maioria dos sensores hoje disponíveis no mercado possuírem apenas a função de transdutor, com variados padrões de saída, e sem compatibilidade. Tudo isso acarreta um maior tempo para realização do projeto global do ROV. A norma IEEE1451 define uma interface padrão para a aquisição de dados, e a atribuição de novas funcionalidades aos diversos sensores, através do uso de microcontroladores como instrumento para o suprimento dessas necessidades. Esses dispositivos podem executar em seu firmware programas de correção, calibração, diagnóstico e identificação de sensores, além de conectá-los em rede. A integração entre um sensor e um microcontrolador em um único dispositivo constitui o que se convencionou denominar de sensor inteligente (Viegas, 2003).

2 Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um ROV terrestre denominado de ClimaBot, cuja função é realizar a leitura dos sensores de temperatura e u- midade do ar em florestas urbanas. Ele conta com a versatilidade para a adição automática de mais sensores (plug-&-play), com o uso da norma IEEE1451. Isto possibilita que a qualquer tempo o robô possa receber novas funções, mediante a simples adição de novos sensores para a realização da nova aplicação. O ClimaBot conta com um sistema embarcado que foi desenvolvido para adequar a leitura dos sensores do robô à norma IEEE1451. A principal missão do ROV é monitorar a temperatura e umidade de florestas próximas ao meio urbano, pois estas variáveis influem diretamente no clima das regiões metropolitanas, como é comum em regiões da Amazônia de clima tropical. Os dados coletados ao longo de um ano serão objetos de estudos para a determinação dos fatores determinantes das variações das temperaturas média, mínima e máxima no parque experimental de manejo florestal da UFRA. O restante deste artigo é organizado da seguinte maneira. Na Seção 2 são apresentados os detalhes da norma IEEE1451 e sua aplicação no sistema embarcado desenvolvido. Na Seção 3 é apresentado o desenvolvimento e o modelo cinemático do ClimaBot. Os resultados experimentais e a conclusão do projeto são apresentados nas Seções 4 e Trabalhos relacionados Em robótica móvel a norma IEEE1451 é usada no robô khenose (Pascoal e Marques, 2008) para aquisição de dados de anemômetros, e sensores de gás, temperatura e umidade. E no robô SmartCar (Elmenreich e Kopetz, 2001) a norma IEEE1451 é usada para aumentar sua precisão na odometria, através da aquisição e fusão dos dados em tempo real de sensores de distância, e de contadores de passos dos motores. 2 A Norma IEEE1451 A norma IEEE1451 define um conjunto de diretrizes de hardware e software, ao invés de um novo protocolo de rede. O objetivo é direcionar o problema de interface entre sensores e os diferentes protocolos de redes, a fim de separar o projeto dos sensores da escolha da rede de comunicação. Com isto os fabricantes de sensores preocupam-se apenas na melhoria da tecnologia dos sensores, o que acarreta a melhoria da qualidade destes dispositivos, bem como na redução do seu preço, uma vez que não existem problemas para adaptá-los às diversas redes hoje existentes. O principal objetivo desta norma é permitir o funcionamento de qualquer sensor em qualquer rede que funcione com qualquer protocolo. Em setembro de 1993, reuniram-se na Filadélfia (EUA), representantes do NIST (National Institute of Standards and Technology) e do IEEE (Institute of Electrical and Eletronic Engineers), para discutir sobre as tecnologias dos sensores inteligentes. Nesta reunião foi definida a criação de uma interface de comunicação comum aos sensores inteligentes. Para tanto foram criados quatro grupos de trabalho para atender os diversos aspectos desta interface (Viegas, 2003). Os grupos criados foram: P Responsável por definir a arquitetura do processador de rede, denominado NCAP. Sua função é interfacear os sensores inteligentes com as redes de comunicação. P Responsável por definir um modelo de referência para o módulo de sensor inteligente denominado STIM. Sua função é descrever as funcionalidades do sensor, como será feita a sua interface digital de comunicação com o NCAP e a memória descritiva do sensor, conhecida como TEDS (Transducer Eletronic Data Sheet). P Responsável por definir uma interface de comunicação em sistemas distribuídos de sensores inteligentes. P Responsável por definir uma interface de comunicação mista para sensores que tem saída analógica. 2.1 O Módulo NCAP A norma IEEE Network Capable Application Processor (NCAP) define um modelo orientado a objetos para representar qualquer sensor inteligente ligado a uma rede. O modelo genérico visto na Figura 1 deve ser implementado em um processador (processador de rede) que possua ao menos duas portas de comunicação uma para servir ao sensor inteligente (módulo STIM) e a outra à rede de comunicação. O NCAP realiza a leitura dos módulos STIM e os dados adquiridos são enviados para a rede de comunicação assim que solicitados por algum computador da rede (Viegas, 2003). Portanto, o NCAP cumpre o papel de interface entre o sensor inteligente e a rede. Figura 1. Módulo NCAP e suas conexões. O módulo NCAP desenvolvido neste trabalho é apresentado na Figura 2 e ele utiliza um microcontrolador PIC18F458 no gerenciamento de suas funções.

3 Figura 2. Hardware NCAP. Este hardware tem capacidade para leitura de até quatro canais com módulos STIM. A interface normalizada entre os módulos é um barramento de comunicação do tipo RS-485, que o NCAP rastreia a cada minuto para leitura dos sensores. A interface com a rede de comunicação é feita por um transceptor Zigbee , também ligado ao barramento, que realiza a comunicação com o sistema supervisório. O segundo nível define a interface de comunicação digital entre os STIMs e o NCAP, denominada interface independente do sensor (TII Transducer Independent Interface). Desta forma o fabricante do STIM pode abstrair-se da rede (tratada pelo NCAP) e orientar o seu desenvolvimento apenas para a interface normalizada (Viegas, 2003). O módulo STIM desenvolvido neste trabalho é implementado com um microcontrolador PIC16F877, e sua configuração é mostrada na Figura 4. Este hardware realiza a aquisição dos dados de temperatura e umidade através do sensor integrado SHT75. Este sensor tem saída digital cujas características estão gravadas na memória e2prom do microcontrolador. Referidas características, que constituem a memória descritiva do sensor (TEDS), são as que constam na Tabela O módulo STIM A norma IEEE1451.2, que trata dos Smart Transducer Interface Module (STIM) e dos Transducer Eletronic Data Sheet (TEDS), define a arquitetura do módulo de transdução inteligente e a comunicação deste com o NCAP, de acordo com a Figura 3. O STIM realiza as tarefas de aquisição, condicionamento e digitalização do sinal medido por cada sensor. Os sinais recebidos por este módulo podem ser analógicos ou digitais. No caso de sinais analógicos, estes devem ser primeiramente condicionados e convertidos para o formato digital. Esta norma não impõe restrições com relação aos sensores a serem utilizados, portanto, a escolha destes dispositivos fica a critério do fabricante. A norma IEEE especifica a forma de comunicação entre os STIMs e o NCAP, que é feita em dois níveis. O primeiro nível define as funcionalidades do STIM e o modo como estas são acessíveis ao NCAP. Segundo a norma, o NCAP se junta ao STIM como se fosse uma extensão de memória: todas as funções do STIM são chamadas através de um endereço de função e são encaminhadas para um sensor, através de um endereço de canal. Figura 4. Hardware STIM. O módulo STIM tem cinco fios: tensão de alimentação, terra, emissão de dados, recepção de dados, e uma saída TTL em nível alto para indicar ao NCAP a presença do módulo. Não há restrições na escolha da interface normalizada TII. Neste trabalho o barramento de comunicação RS-485 entre os módulos foi escolhido devido à facilidade para a adição de novos módulos STIM em seu barramento, às suas altas taxas de transferência (de 1 a 10 Mbps), e à sua imunidade a ruídos. Tabela 1. Organização do TEDS para cada sensor. Parâmetros Tipo do Sensor N N de série do Sensor Modelo Fabricante Data da Fabricação ID de leitura Faixa Dinâmica do Sensor Posição de memória 10 posições de 8 bits para cada parâmetro. Figura 3. Módulo STIM e suas conexões. A vantagem da norma IEEE1451 com relação a outras arquiteturas para sistemas de aquisição de dados é a facilidade de adição, instalação e troca de sensores, pois estes são reconhecidos e configurados pelo sistema automaticamente (plug&play). O que torna o sistema robusto e confiável.

4 Características do Robô Móvel ClimaBot A Figura 5 mostra uma foto do robô móvel Clima- Bot, da classe ROV, desenvolvido no presente trabalho. Ele ainda é uma versão do tipo protótipo, mas já executa todas as funções descritas neste artigo. Figura 5. Protótipo do robô móvel ClimaBot. Este robô conta com uma série de periféricos, dentre eles uma câmera de vídeo IP Linksys para a captura de imagens; e uma bussola digital CMPS03 para orientar o operador do robô. Para monitoramento do ambiente usa-se dois sensores: o LM35, de temperatura, com saída analógica de 10mV/ C e faixa dinâmica de -55 C a 150 C; e o SHT75, de temperatura e umidade, com saída digital do tipo 2-wire, com faixas dinâmicas de -40 C a 125 C e 0 a 100%. A estrutura física do robô é feita de alumínio naval com revestimento pneumático, e suas dimensões são de 40cm x 50cm. Possui duas rodas independentes, à esquerda e direita, e uma roda de sustentação traseira. As rodas laterais são acopladas a dois motores DC de 115RPM, com tensão de 12V e torque de 44Kgf.cm. O acoplamento é feito através de mancais para evitar que o peso do robô sobrecarregue os eixos dos motores. Os motores são alimentados por uma bateria DC de 12V/9Ah. O circuito de controle é alimentado por outra bateria independente, de 6V/ 3Ah, para reduzir o nível de ruído. O núcleo de processamento é o microcontrolador PIC18F458 que, além de exercer a tarefa de NCAP, tem a função de controlar a velocidade e tração diferencial dos motores. Os sinais de controle são duas saídas PWM que regulam as velocidades, e quatro sinais TTL para o sentido de giro. O chaveamento destes sinais é feito por pontes-h modelo LMD 18201T, uma para cada motor. A freqüência do sinal PWM é de 500Hz. O núcleo é programado em linguagem C com uso da biblioteca FreeRTOS para gerenciamento das tarefas em tempo real. Os sinais de comandos para movimentação do robô, assim como os dados capturados dos sensores, são transmitidos por comunicação wireless através de um módulo Zigbee padrão Trata-se de uma tecnologia de alta confiabilidade, baseada em radiofreqüência, que opera a 2.4GHz, em modo halfduplex bidirecional, e com canal criptografado. 3.1 Modelo Cinemático do Robô ClimaBot O ClimaBot conta com duas rodas independentes, à esquerda e direita de sua parte dianteira, e uma terceira roda de sustentação na parte central traseira. O seu movimento é diferencial com três graus de liberdade, e de natureza não-holonômica. Um robô móvel terrestre pode ser especificado em seu ambiente de atuação por seu vetor de configurações q( t ) cuja dimensão é o número de graus de liberdade do robô e representa o número mínimo de variáveis independentes que, juntamente com sua geometria, são necessárias para especificar completamente o robô (Pereira e Chaimowicz, 2008). O robô móvel terrestre ClimaBot pode ser especificado pelo vetor [ θ ] q( t) = x( t), y( t), ( t) T (1) onde x( t ) e y( t ) especificam a posição cartesiana do robô em relação a um referencial fixo { W } do seu ambiente de atuação, e θ ( t) especifica sua orientação. As velocidades dos atuadores (motores) são relacionadas às velocidades de um referencial fixo no robô, que em geral é o seu próprio centro de massa. O modelo cinemático de um robô móvel é dado por q& ( t) = G( q) u( t) (2) onde q& ( t) é a derivada de q( t ), e u( t ) é o vetor de controle, cujas componentes são as velocidades de atuação do robô. A matriz G( q ) é quadrada quando o vetor de controle possui dimensão igual ao número de graus de liberdade do robô. Porém, para a grande maioria dos robôs móveis, a matriz G( q ) não é quadrada, já que o número de velocidades de atuação é menor que o número de graus de liberdade do sistema. Isto geralmente é caracterizado por restrições de movimento que não permitem o controle independente de todas as variáveis do vetor de configurações. Desta forma o robô não pode se mover lateralmente, e assim diversas manobras devem ser executadas para aproximá-lo de uma parede ou movimentá-lo em um ambiente estreito, isto é, para controlar sua configuração ( x, y, θ ). Restrições deste tipo são conhecidas como restrições não-holonômicas. O efeito deste tipo de restrição é reduzir o número de velocidades independentes do robô, o que o torna um sistema subatuado (Pereira e Chaimowicz, 2008). Os robôs com restrições não holonômicas são chamados de robôs não holonômicos. Os robôs que não possuem estas restrições são sistemas (plenamente) atuados e são conhecidos como robôs holonômicos. O robô móvel diferencial em seu projeto é constituído de duas rodas montadas em um eixo imaginário e controladas por motores independentes, conforme mostra o do seu modelo cinemático (Figura 6).

5 Decompondo-se a velocidade linear do robô em suas componentes x( t ), y( t ) e ω ( t), onde ω( t) = & θ ( t), chega-se às seguintes equações: x& ( t) = V ( t)cos( θ ( t)) y& ( t) = V ( t) sen( θ ( t)) & θ ( t) = ω( t). (5) Figura 6. Plano de referência global e local do robô. O par { WX, W Y } representa o frame de coordenadas do ambiente de atuação do robô, { W }, e { RX, R Y } representa o frame de coordenadas locais (próprias) do robô, { R } (Siegwart e Nourbakhsh, 2004). O modelo cinemático deve relacionar a velocidade das rodas com as velocidades do referencial fixo em seu centro de massa. As rodas do robô só se movem na direção em que estão apontadas, e possuem velocidade zero na direção perpendicular a esta. Desta forma não ocorre derrapagem lateral. Para que esta condição seja satisfeita, deve existir um ponto em torno do qual cada uma das rodas do robô segue um caminho circular, mesmo que este ponto esteja no infinito (caminho retilíneo). Este ponto é chamado de centro instantâneo de curvatura, ICC (Instantaneous Center of Curvature). O ICC sempre fica localizado no ponto do eixo comum das rodas laterais. Como o robô é um corpo rígido, as rodas direita e esquerda devem se mover simultaneamente ao redor do ICC com a mesma velocidade angular ω, que é dada por vr r ωr ω = = R+ L/ 2 R+ L/ 2 vl r ωl ω = = R L/ 2 R L/ 2 Onde v r e direita e esquerda, respectivamente, (3) vl são as velocidades lineares das rodas ω r e ω l são as correspondentes velocidades angulares, r é o raio das rodas, L é a distância entre os seus centros e R é o raio de curvatura instantâneo do caminho do robô móvel. Resolvendo-se para R e ω as equações (3), e dado que a velocidade linear V do centro de massa do robô é o produto de R e ω, obtém-se Substituindo V e ω em (5), chega-se ao seguinte modelo cinemático em espaço de estados para um robô móvel diferencial terrestre: x& ( t) r cos θ ( t) / 2 r cos θ ( t) / 2 r ( t) y( t) ω r senθ ( t) / 2 r senθ ( t) / 2 & =. ωl ( t) & θ ( t) r / L r / L (6) Em (6) observa-se que o número de entradas de controle independentes é menor que o número de graus de liberdade devido à existência de uma restrição não-holonômica, que é representada por x& sen( θ ) y& cos( θ ) = 0 (7) A equação (7) mostra que a componente de velocidade perpendicular do robô móvel deve ser nula, e a conseqüência disso é a dependência entre as velocidades x& e y&. A restrição não-holonômica de robôs móveis terrestres é conseqüência direta da forma em que as rodas são usadas em sua locomoção (Pereira e Chaimowicz, 2008). 4 Resultados Experimentais A Figura 7 apresenta a tela principal do programa de controle do robô móvel diferencial terrestre Clima- Bot. Ele foi desenvolvido em linguagem C++, através do ambiente de desenvolvimento Microsoft Visual C++ 6.0, e com o uso do conjunto de bibliotecas DirectX para aquisição de imagens da câmera IP e dos sinais de comando do joystick. L ( ωl + ωr ) R = 2 ( ωr ωl ) r ( ωr ωl ) ω = L r ( ωr + ωl ) V = L (4) Figura 7. Programa de controle do ClimaBot.

6 O programa tem as funções de enviar os comandos de controle do ClimaBot, e realizar a aquisição das strings referentes aos dados dos sensores de temperatura e umidade das regiões florestais e urbanas respectivamente. Os dados referentes à coleta são gravados em um banco de dados desenvolvido com o sistema gerenciador MySQL. Para isto o programa é processado em um computador dotado de um transceptor Zigbee para o fluxo de strings, um roteador wireless para aquisição dos sinais de vídeo, e comunicação com um coletor meteorológico local de temperatura e umidade. Este aparato é localizado na estação de controle do robô. As informações climáticas obtidas no interior das florestas apontam que a temperatura do ar, diária ou mensal, é inferior àquela obtida fora do domínio florestal. As diferenças maiores ocorrem durante os períodos mais quentes, e as temperaturas máximas são mais afetadas do que as mínimas. A baixa temperatura no interior das florestas é responsável pela umidade relativa do ar mais alta. Por isto, as florestas são mais úmidas mesmo que a temperatura do ponto de orvalho e a pressão do vapor d água ambiental sejam aproximadamente iguais às da área externa (cidade). A Figura 8 mostra o gráfico da evolução da temperatura (29 C) e umidade relativa do ar (58%) em aproximadamente cinco dias. 5 Conclusão O robô ClimaBot cumpriu as tarefas iniciais de navegar no interior do parque experimental de manejo florestal da UFRA, situado na periferia de Belém e próximo do campus da UFPA. Durante a navegação ele coletou dados ambientais referentes à temperatura e à umidade relativa do ar. No estágio atual, o projeto ClimaBot encontra-se na fase de prototipagem e constitui um projeto de baixo custo, cuja ênfase didática é a aplicação de tecnologias para solução e prevenção de problemas do meio ambiente, principalmente em regiões como a Amazônia, que devido suas particularidades biológicas, demanda de sistemas exclusivos para o monitoramento ambiental. Por ser flexível, o ClimaBot também pode atuar em plantações de milho, arroz e outros cereais onde os parâmetros de temperatura e umidade do solo e do ar são fatores importantes para integridade de uma boa colheita (EMBRAPA, 2008). Nessas aplicações, faz-se necessário o uso de um invólucro impermeável para adaptar o sensor, de forma que ele possa ser imerso na terra. Em futuro breve pretende-se incorporar ao robô ClimaBot outros sensores, tais como anemômetros, detectores de poluição do ar, medidores de pressão atmosférica, que integrados a módulos STIM poderão ser instalados fácil e/ou automaticamente no sistema de aquisição de dados do robô, mediante o bom uso da boa norma IEEE1451. Referências Bibliográficas Figura 8. Temperatura e umidade do ar versus Tempo Com o uso e análise destas informações é possível identificar comportamentos climáticos nas regiões florestais quando comparadas a dados climáticos das cidades. Um exemplo é detectar altas temperaturas e baixa umidade na região florestal, isto indica um forte risco de incêndio. A vantagem de se detectar estes comportamentos antecipadamente é que assim podese prevenir e evitar possíveis acidentes ambientais, e que tais situações se alastrem para a região urbana. O robô pode ser usado em ambientes antropizados, que são áreas rurais como pequenas cidades ribeirinhas ou encravadas na floresta. E em centros de pesquisa do campo (IBAMA, 1992). NOAA. (2006). Remotely Operated Vehicles (ROV): <http://oceanexplorer.noaa.gov/technology/subs/r ov/rov.html> Acesso em : Novembro de 2007, EUA. Pascoal, J. e Marques, L. (2008). khenose A Smart Transducer for Gas Sensing: <www.isr.uc.pt> Acesso em: Julho de 2009, Portugal. Elmenreich, W. e Kopetz, H. (2001). Interface Design for Smart Transducers, TU, 7f., Austria. Viegas, V. M. R. (2004). Projeto e Implementação de um Sistema de Sensores Inteligentes Baseado na Norma IEEE1451, UT Lisboa, 241f., Portugal. AFUBRA. (2004). A Floresta e o Ar. Disponível em: <http://www.sefloral.com.br/> Acesso em: Dezembro de 2007, Brasil. Pereira, G. A. S. e Chaimowicz, L. (2008). Enciclopédia de Automática Controle & Automação. Vol. 3. Editora Blucher Ltda, Brasil. Siegwart, R. and Nourbakhsh, I. R. (2004). Introduction to Autonomous Mobile Robots. MIT Press, EUA. IBAMA. (1992). Cartilha ECO-92 de Emergencias Ambientais na Região Amazônica. 33f., Brasil. EMBRAPA. (2008). Guia do Cultivo de Cereais. 80f., Brasil.

7 UM ROBÔ DE SERVIÇO APLICADO À LIMPEZA DE ISOLADORES ELÉTRICOS DE SISTEMAS DE DISTRIBUIÇÃO DE ENERGIA EMERSON P. RAPOSO, MARCELO R. STEMMER, VICTOR J. DE NEGRI, ROBERTO KINCELER, DANIEL MARTINS, HENRIQUE SIMAS, EDSON R. DE PIERI, EUGÊNIO DE B. CASTELAN, VICTOR BARASUOL Departamento de Automação e Sistemas (DAS) Departamento de Engenharia Mecânica (EMC) Centro Tecnológico (CTC) Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) Caixa Postal:476, CEP: Florianópolis, SC, BRASIL s: Abstract The purpose of this paper is to show the design of a service robot to the cleaning of insulators used in electrical power distribution systems. The principles of simultaneous engineering provided in time reduced the design of the manipulator and its controller based respectively on the concepts of virtual machine and co-design. The results were a service robot, electric and hydraulic servo operated with open architecture controller based on PC and wireless user interface. Keywords Open Architecture Controller (OAC), Service Robot, Energy Area. Resumo O propósito deste artigo é mostrar a concepção de um robô de serviço aplicado à limpeza de isoladores elétricos de sistemas de distribuição de energia. Os princípios da engenharia simultânea proporcionaram em tempo reduzido a concepção do manipulador bem como de seu controlador fundamentado respectivamente nos conceitos de máquina virtual e co-design. Os resultados alcançados foram um robô de serviço, servo elétrico e hidráulico, com controlador de arquitetura aberta baseado em PC e interface com usuário Wireless. Palavras-chave Controlador de Arquitetura Aberta, Robôs de Serviço, Área de Energia. 1 Introdução A maioria dos robôs industriais é utilizada na indústria automobilística. Diferentemente de um robô industrial, cujo propósito tem âmbito geral, um robô de serviço tem uma tarefa específica, como exemplificada em: Adôrno, Aguiar e Borges (2005); Paim, Jouvencel, e Borges (2005). No contexto de robôs de serviço, os Departamentos de Automação e Sistemas e de Engenharia Mecânica da UFSC estão desenvolvendo desde 2008 um robô destinado à limpeza de isoladores elétricos de sistemas de distribuição de energia. Esta ação ocorre no âmbito de projeto ANEEL proposto pela Companhia Energética do Maranhão (CEMAR). Em diversas regiões da costa brasileira os isoladores sofrem deposição de sal proveniente do mar, perdendo sua capacidade isolante. Na grande maioria dos casos a limpeza destes isoladores é realizada manualmente, sendo empregado um guindaste operado no espaço de junta e dentro de seu cesto, outro operador direciona um jato d água em direção ao isolador. Outra solução aplicada no Brasil é a instalação de um cabeçote no último elo do guindaste o qual possui um jato d água direcional por meio de um motor elétrico comandado por controle remoto. Em ambos os casos a limpeza é realizada apenas parcialmente visto que o manipulador não tem o alcance necessário para atingir o outro lado do isolador e cumprir a tarefa adequadamente com qualidade e segurança. Este artigo brevemente explana a demanda por robôs de serviço à limpeza de isoladores elétricos de sistemas de distribuição de energia. Na seção 2 serão apresentados os requisitos de projeto que motivaram o projeto do manipulador e controlador do robô utilizando engenharia simultânea (Winner, et al., 1988). Em seguida, na seção 3 é descrito o modelo computacional do sistema incluindo manipulador e controlador. O controlador de arquitetura aberta é explanado, apresentado a sua concepção do ponto de vista software e hardware. A seção 4 relata a avaliação experimental que compreendeu este trabalho a partir de sua máquina virtual. Por fim, seção 5, as conclusões obtidas em função do trabalho. 2 Requisitos de Projeto A seguir serão apresentados os requisitos para o projeto do robô. 2.1 Acesso aos equipamentos a serem lavados Uma das principais especificações que deve ser atingida com a construção deste protótipo é a melhoria na qualidade de lavação. Atualmente, devido à limitação de acesso dos isoladores, a limpeza é realizada apenas em um dos lados dos isoladores. Desta forma, para que a freqüência de manutenção seja menor, é necessário que a limpeza do isolador seja realizada em torno deste equipamento.

8 2.2 Seguranças dos operadores do sistema Para melhorar a segurança da operação de limpeza e segurança dos operadores, o sistema deverá ter um dispositivo sonoro que será acionado sempre que qualquer parte do guindaste chegar a menos de um metro de distância de qualquer uma das linhas energizadas. 2.3 Tempo de limpeza por poste Deseja-se com o novo sistema, que haja redução do tempo de limpeza por poste, garantindo-se assim, menores custos de operação, aumentando a produtividade do serviço. 2.4 Cabeçote de limpeza A última parte do sistema de lavação a ser desenvolvido comporta o cabeçote direcionador de água. Composto de dois motores de 12 V responsáveis por efetuar o direcionamento do jato de água e devendo ser resistente a ação do tempo. 2.5 Visualização dos isoladores Atualmente, o operador não tem um controle visual eficiente dos dispositivos a serem limpos na hora da lavação. O operador fica de 8 a 9 metros de distância dos dispositivos a serem limpos e o direcionamento e controle do jato de limpeza nem sempre é fácil. Objetiva-se a construção de um novo modelo de cabeçote incorporando um sistema de visão acoplado no cabeçote direcionador de água, de forma que o operador consiga visualizar através de uma janela no comando manual onde o jato está sendo direcionado. Desta forma, o operador primeiramente posiciona globalmente o manipulador/robô perto das estruturas a serem limpas. Depois, através do monitor situado no joystick ele consegue ver o que será limpo. 2.6 Robustez A tarefa de limpeza das estruturas de um poste é realizada sistematicamente durante cinco meses por ano. Durante este período o caminhão opera todos os dias de maneira ininterrupta. Espera-se desta forma que o sistema a ser desenvolvido seja suficientemente robusto no sentido de que pouca manutenção seja necessária durante os cinco meses de limpeza diária das estruturas. 2.7 Sistema alternativo de pistola Em ocasiões especiais, os postes que seguram as estruturas estão localizados em regiões de difícil acesso pelo caminhão devido ou à inexistência de ruas próximas aos referidos postes ou de solos não firmes. Desta forma uma possível alternativa de limpeza via uma pistola manual deve ser levada em consideração no projeto. 2.8 Sistema de comando dos operadores O modelo de lavação das estruturas atualmente utilizado é baseado na movimentação junta-a-junta do guindaste, ou seja, a cada movimento do joystick, movimenta-se uma junta do guindaste de cada vez de certo ângulo. Este tipo de movimentação é adequado quando não existem impedimentos físicos que atrapalhem o movimento. No entanto, quando houver alguma restrição física de forma que a movimentação deve ser efetuada em mais de uma direção este tipo de manobra requer muita atenção do operador. Para operações em espaço confinado, o tipo de comando mais adequado é o que é orientado por direções cartesianas, ou seja, nas direções x, y e z. Neste tipo de comando, o operador envia um sinal, por exemplo, para cima (a direção y). Neste caso, a ponta do guindaste irá movimentar somente na direção y. Tal recurso também tornará mais ágil o procedimento de limpeza, e reduzirá o risco de colisões com a linha de distribuição energizada. Além disso, o movimento controlado de maneira integrada também irá permitir rotinas automáticas de trajetórias. 2.9 Aumentar a pressão do jato de água. Atualmente a pressão de trabalho do jato de água é de aproximadamente de 65 psi. Foi sugerida que a pressão de trabalho do jato de água fosse elevada para 80 psi Plano de contingência. No caso de ocorrência de uma emergência, como por exemplo, no caso do guindaste ter tocado a rede e por alguma razão o comando do guindaste via joystick não funcione mais, um sistema redundante manual de operação do guindaste deve ser previsto. Neste caso, depois da linha ser desenergizada, um comando manual deve estar disponível de forma que o operador possa comandar o guindaste e retirá-lo da posição em que se encontra para outra posição segura Uso alternativo do caminhão O caminhão fica cinco meses efetuando a limpeza dos isoladores na estação seca que vai de agosto a dezembro e permanece sete meses parado na estação chuvosa que vai de janeiro a julho. Neste caso cogitou-se a hipótese de que o sistema pudesse contemplar a substituição do cabeçote limpador por um ou dois cestos para uma ou duas pessoas para que o caminhão pudesse realizar serviços de manutenção de postes normais durante o período chuvoso, onde não são efetuadas as limpezas nos isoladores Medição da produtividade. Sugeriu-se que seja implementado um sistema em que variáveis de interesse como tempos de limpezas, gasto de combustível, gastos de água, posicionamento via GPS do caminhão, quantidade de estruturas limpas e outras variáveis de interesse, sejam rastreadas automaticamente.

9 3. Concepção do Sistema Na figura 1 é mostrado o diagrama canal/agência do sistema CEMAR/UFSC. Foram estudadas as possibilidades de utilização de juntas prismáticas ou rotativas e, para tanto, um modelo simplificado bidimensional foi utilizado para facilitar a análise. Na figura 2, a seguir, são apresentadas as concepções estudadas. Figura 2: Concepções estudadas Figura 1: Diagrama Canal/Agência do Sistema CEMAR/UFSC. A partir do Diagrama Canal/Agência (De Negri, 1998) (Belan, 2007) foram modelados o guindaste robotizado, a WHMI (Wireless Human- Machine Interface) e o sistema de controle do robô ou Controlador. As API s (Application Programming Interfaces) são interfaces de programação de aplicativos. Elas são as interfaces entre um programa de computador e um conjunto de funções que fazem parte deste programa. A estrutura organizacional de um sistema é sua arquitetura. O resultado da modelagem dos componentes são API`s que incorporam os aspectos estruturais e comportamentais. O modelo computacional é fundamentado na proposta de um Modelo Aberto para Robôs com a finalidade de desenvolver e implementar o programa de computador que controlará o sistema CEMAR/UFSC (Raposo e Stemmer, 2007). 3.1 GUINDASTE ROBOTIZADO A concepção cinemática consiste na identificação do número de elos e juntas do manipulador, assim como as dimensões e limites de operação destes elementos (Denavit e Hatenberg, 1955). Considerando o caminhão parado como descrito na figura 2, avaliou-se o alcance do jato de lavação no espaço bidimensional. O objetivo desta simplificação foi identificar quais tipos de juntas e quais dimensões dos elos subseqüentes seriam necessárias. Nas concepções estudadas vale observar nas figuras 2a 2b e 2c a presença da junta prismática (em negrito). A utilização da junta prismática permite um alcance maior do manipulador utilizando para isso outros elos de menor dimensão. Porém entende-se que o projeto mecânico deste tipo de junta pode ser custoso em termos de recursos financeiros, por isso buscou-se uma solução somente com juntas rotativas. A figura 2d apresenta a primeira versão. Na figura 2d é possível observar que uma das juntas tende fortemente a colidir com o poste durante a operação, por isso esta concepção foi aprimorada juntamente com a idéia apresentada na figura 2c, e então chegou-se a uma concepção adequada. Esta concepção é apresentada na figura 3. Figura 3: Concepção final Na figura é possível observar que o segundo elo necessita ter uma forma de corcova. A questão é qual o quanto mais alto deve ser este elo e quais as dimensões devem ter cada elo do manipulador. O injetor de água fica montado numa estrutura tipo punho esférico apenas com dois graus de liberdade. Esta concepção permite lavar totalmente os isoladores aproximando o bico injetor a uma distância adequada.

10 3.2 WHMI A figura 4 apresenta o diagrama de caso de uso da WHMI utilizando a UML (Unified Modeling Language). Este modelo expressa o comportamento de como o operador irá interagir com o sistema através da interface com usuário, UI (User Interface), com suporte do hardware TPC 2012 e protocolo IEEE para sua operação wireless. 3.3 CONTROLADOR O controlador gerencia as tarefas do robô usando o sistema computacional e o servo-amplificador. O controlador não é proprietário, é aberto. Portanto, flexível a morfologia do manipulador, tipos de acionamento, ferramentas, processos, layout de interface com o usuário e a sintonia da estratégia de controle in loco no robô. A figura 6 mostra o mapeamento do que é físico em lógico, ou seja, a modelagem dos componentes que fazem parte do controlador. Figura 6: Diagrama de componentes. Figura 4: Diagrama de Caso de Uso da WHMI. O operador visualizará na UI do sistema os seguintes casos de uso: View: Mostra a visualização da ferramenta inspector. Jet: Liga/desliga a ferramenta jato d água. Increment: Incrementa a posição cartesiana do robô. Decrement: Decrementa a posição do robô. Stop: Parada imediata do robô. A interface gráfica com usuário foi projetada baseada no Diagrama de Caso de Uso da WHMI utilizando o software C++Builder 6.0 e seus componentes. O layout desta é montado como mostra a figura 5. GUI (Graphical User Interface): Modela a interface gráfica com o usuário disponibilizada na WHMI. Tool: Modela as ferramentas Jet (jato d água) e Inspector (sistema de visão). Robot: Modela o manipulador do robô. TG (Trajectory Generator): Modela o gerador de trajetória da tarefa que é executada pelo robô. O Diagrama de Classes do sistema CEMAR/UFSC é mostrado na figura 7. Este representa a estrutura de classes de objetos e seus relacionamentos no sistema. Figura 5: Layout da Interface com Usuário. No visor do painel da interface com o usuário o operador pode inspecionar visualmente o isolador elétrico verificando se a manutenção está eficaz. Ele pode ligar ou desligar o jato d água, de acordo com sua necessidade, e pode movimentar o manipulador do robô CEMAR/UFSC cartesianamente em X, Y ou Z concorrentemente. Para tal, deve selecionar o botão correspondente e incrementar ou decrementar a direção de movimentação. Ao centro do painel da interface com o usuário existe uma chave de parada de emergência, caso seja necessário parar instantaneamente a movimentação do robô. Figura 7: Diagrama de Classes

11 O diagrama de distribuição, figura 8, mostra como está organizado os códigos-fonte relativos aos componentes modelados, que serão executados de maneira distribuída no controlador, suportado pelo seu chassi industrial com as suas placas de processamento central, aquisição de imagem e controle de movimento inserido em seu barramento PXI (PCI extensions for Instrumentation). 4. Avaliação Experimental O resultado obtido a partir da avaliação experimental da máquina virtual do robô, figura 10, consistiu de um manipulador de seis juntas servo controladas com acionamento híbrido, elétrico e hidráulico, baseado em PC. Figura 8: Diagrama de Distribuição do Controlador. Robot: Arquivo biblioteca que contém as operações de um robô. Control: Arquivo biblioteca que contém leis de controle para as juntas de um manipulador. CEMARobot: Arquivo código-fonte que contém a morfologia do robô. Main: Arquivo código-fonte que contém o programa de computador do sistema. A figura 9 mostra o resultado da especificação do suporte ao modelo computacional embarcado em um PC industrial da National Instruments (NI) com os amplificadores de potência da Maxon e Rexroth. Figura 9: Controlador do Robô. Figura 10: Máquina Virtual do Robô. Propõe-se como concepção um manipulador que consista de: 1. Quatro juntas hidráulicas para posição do efetuador e mais; 2. Duas juntas rotativas acionadas eletricamente para orientação do bico. A concepção final permite também alcançar os isoladores pelo lado de dentro do poste, sem colisões. O modelo cinemático foi adicionado ao simulador e uma rotina de cinemática inversa analítica foi implementada para avaliar o desempenho da proposta. Para a operação do manipulador foram identificados os seguintes modos de operação: Junta-a-junta o operador movimenta o manipulador acionando uma junta de cada vez; Pré-lavação o operador atua conduzindo o último elo no espaço cartesiano. Neste modo, mantémse na operação junta-a-junta as últimas três juntas. Lavação compreende na operação em que as duas últimas juntas, responsáveis pela orientação do esguicho de água, atuam conjuntamente para aumentar a área de atuação da lavação.

12 A figura 11 apresenta o resultado da avaliação experimental da morfologia do manipulador CEMAR/UFSC ,5 m 5,5 m 1 m 2,5 m o o m 1,6 m 2 m saida d água Figura 11: Dimensões do Manipulador CEMAR/UFSC. Esta proposta de configuração tem como objetivo a execução do serviço de lavação sem a movimentação do guindaste principal depois de efetuado o seu posicionamento, aumentando o nível de operabilidade e segurança. Ao robotizar o guindaste, seus 3 graus de liberdade (que possibilitam o posicionamento no espaço cartesiano) são utilizados para o posicionamento do robô de lavação. Este por sua vez executa o serviço sem que o guindaste mude a sua posição. O fato do guindaste não precisar mudar de localização no processo de lavação é também um grande ponto positivo desta configuração, pois, evitam-se as oscilações (balanços) causadas pela movimentação da grande massa do guindaste (fato crítico que resulta em restrições nos níveis de velocidade, maior atenção do operador e torna o processo de lavação menos seguro). O robô agregado ao guindaste possui acionamentos elétricos, o que traz agilidade ao serviço reduzindo o tempo de lavação. Uma das câmeras é posicionada na corcova do guindaste e possibilita uma visão panorâmica do serviço. Outra câmera é posicionada no bico de lavação e é chamada de câmera de navegação. Devido à grande mobilidade do robô de lavação, é possível que operador, após posicioná-lo no ponto de trabalho, realize todo o processo de lavação através da câmera de navegação (rotacionando e transladando a câmera). A figura 12 mostra o robô CEMAR/UFSC. 5 Conclusão Este artigo mostra a concepção de um robô de serviço envolvendo as etapas de levantamento de requisitos, análise e projeto do manipulador, WHMI e controlador. O controlador de arquitetura aberta viabiliza a concepção de um robô de serviço em um prazo de dois anos através da engenharia simultânea. Os resultados experimentais demonstram que este robô é capaz de realizar a limpeza dos isoladores elétricos de sistemas de distribuição de energia de maneira segura e com qualidade, operando no espaço operacional através de sua WHMI. Acredita-se que outras áreas podem absorver os benefícios da robótica no Brasil, principalmente, robôs de serviço, através de parcerias entre empresas, centro de pesquisas e universidades com o apoio da ANEEL. Referências Bibliográficas Adôrno, B. V., Aguiar, C. S. R. e Borges, G. A.. Planejamento de Trajetória para Robô OMNI Utilizando o Algorítimo Mapa de Rotas Probabilístico, Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente (SBAI), Belan, H. C. Formalização da Rede de Petri Canal/Agência para Projeto de Equipamentos Industriais Dissertação de Mestrado em Engenharia de Automação e Sistemas - Universidade Federal de Santa Catarina. Denavit, J. and Hartenberg, R.S., (1955), A kinematic notation for lower-pair mechanisms based on matrices", Journal of Applied Mechanics, 1955, Vol. 77, pp De Negri, V. J.. Conception Of Automatic Test Benches For Hydraulic Components. In: Bath Workshop on Power Transmission and Motion Control (PTMC 98), UK : University of Bath, v. 1. p Ford, W. E.; What is an Open Architecture Robot Controller? in: International Symposium on Intelligent Control (aug. 1994) IEEE proceedings. p Paim, P. K.; Jouvencel, B.; Borges, G. A.; Controle Reativo para o Robô Submarino TAIPAN; SBAI, Raposo, E. P.; Stemmer, M. R.. Estado da Arte em Controladores de Arquitetura Aberta Aplicados a Robôs. Revista C & I. Controle & Instrumentação, v. 10, p , Raposo, E. P.; Stemmer, M. R.; Um Controlador de Arquitetura Aberta Aplicado a um Robô REIS RV-15 para Avaliação de Processos de Medição e Soldagem Robotizada; SBAI, Winner, R. I.; Pennell, J. P.; Bertrend, H. E.; Slusarczuk, M. M. G. The Role of Concurrent Engineering in Weapons System Acquisition. IDA Report R-338. Alexandria: Institute for Defense Analysis, Figura 12: Robô CEMAR/UFSC

13 UMA PLATAFORMA PARA PESQUISA E DESENVOLVIMENTO EM ROBÓTICA TERRESTRE DE EXTERIOR SAMUEL S. BUENO, HÉLIO AZEVEDO, LUIZ G. B. MIRISOLA, ELY C. PAIVA, JOSUÉ JR. G. RAMOS Cento de Tecnologia da Informação Renato Archer - CTI Rod. D. Pedro I, km 143, Campinas, SP - BRASIL s: ALESSANDRO C. VICTORINO Heudiasyc UMR CNRS 6599 Université de Technologie de Compiègne BP Compiègne Cedex - FRANÇA JOSÉ RAUL AZINHEIRA Instituto Superior Técnico - IDMEC/IST Av. Rovisco Pais Lisboa - PORTUGAL Abstract This article presents an outdoor land robotic platform, composed by a vehicle developed in Brazil and the associated robotic infrastructure. The vehicle is an all-terrain type, with two rear wheels driven by two independent electric motors and two Ackerman steering front wheels. The robotic infrastructure includes embeded sensors and processors, the operation station and the communication system between them, beyond the software framework based on open systems (a real time system and a software platform based on distributed components). The kinematic modeling of the vehicle and a strategy for trajectory tracking including simulation results, are presented as well. The dissemination of this platform for outdoor autonomous robotics R & D in Brazil, its use in agricultural robotics and directions for future work in modeling and control, are also addressed. Keywords outdoor land robotics, embedded systems, robotic software, kinematic model, trajectory control Resumo Este artigo apresenta uma plataforma robótica terrestre de exterior, caracterizada por um veículo desenvolvido no Brasil e pela infra-estrutura robótica associada. O veículo é do tipo todo-terreno, com duas rodas traseiras acionadas por dois motores elétricos independentes e duas rodas dianteiras orientáveis em configuração Ackerman. A infra-estrutura robótica compreende os sensores e processadores embarcados, a estação de operação e o sistema de comunicação entre ambas, além do arcabouço de software calcado em soluções abertas (sistema tempo real e plataforma de software baseada em componentes distribuídos). São apresentados também a modelagem cinemática do veículo e uma estratégia para seguimento de trajetória incluindo resultados de simulação. A disseminação desta plataforma no país para P&D em robótica autônoma de exterior, seu uso no cenário de robótica agrícola e direções de trabalhos futuros em modelagem e controle são também abordados. Palavras-chave robótica terrestre de exterior, sistemas embarcados, software robótico, modelo cinemático, controle de trajetória 1 Introdução Tipicamente, veículos robóticos de exterior podem ser classificados segundo o meio em que operam (subaquáticos, aquáticos de superfície, terrestres e aéreos), sua forma de locomoção (rodas, esteiras, patas, hélices, etc.) e o grau de atuação decorrente (de sub-atuado até completamente holonômico). Na modalidade mais simples de utilização, esses veículos são operados remotamente. No entanto, esforços de pesquisa atuais buscam agregar capacidades sensoriais, de percepção - tanto do veículo em si quanto do meio onde ele evolui - e de tomada de decisão, visando o estabelecimento de estratégias de operação substancialmente autônomas. Como motivadores desses esforços, pode-se citar a ampla e relevante gama de aplicação desses veículos, a redução dos custos de sensores e sistemas de processamento, e o mercado crescente que se apresenta. Exemplos de aplicação são, dentre outros: exploração de ambientes inóspitos ou inacessíveis; inspeção em diferentes contextos; disposição (deployment) de equipamentos e recuperação de matérial e de informações dos estudos ambientais na Terra à exploração em outros planetas; aplicações em agricultura, mineração e outras atividades produtivas; transporte e manuseio de cargas; apoio em casos de sinistros naturais; sistemas de auxílio à condução (em automóveis); operações de segurança, militares; etc. Veículos robóticos terrestres de exterior locomovem-se comumente usando rodas, em diferentes configurações de tração e direção. Se por um lado modelos cinemáticos e leis de controle já estejam relativamente bem estabelecidos, existe ainda, nessas áreas, desafios científicos e tecnológicos principalmente quando se trata do uso desses veículos em campo (i.e. sujeitos a inclinações, escorregamentos,

14 efeitos dinâmicos da interação veículo-terreno, etc.) - ver por exemplo (Wang et. all., 2009) e, mais ainda, no que concerne à percepção e navegação autônoma e robusta em ambiente não estruturado de exterior. Neste contexto, este artigo apresenta uma plataforma robótica terrestre de exterior - constituída pelo veículo e pela infra-estrutura robótica associada, destinada à pesquisa e desenvolvimento em metodologias de controle e navegação autônoma, no âmbito do Projeto VeRo (Veículo Robótico), recentemente iniciado pelos autores. Os autores têm também a expectativa de que a plataforma possa vir a ser replicada entre outros grupos do país, resultando em sinergia e cooperações. No artigo, são também apresentadas abordagens iniciais de modelagem e controle e apontados os trabalhos futuros nesses e noutros temas. Tem-se como ponto de partida a experiência e os resultados obtidos pelos autores no Projeto AURORA de desenvolvimento de um dirigível robótico. Este desenvolvimento abrange da infraestrutura sensorial e computacional às estratégias de controle e navegação da aeronave, bem como os trabalhos em curso voltados principalmente ao controlenão linear, controle servo-visual, mapeamento e autolocalização (Elfes et al., 1998) (Ramos et al., 2003) (de Paiva et al., 2006) (Silveira et al., 2008a,b) (Azinheira et al., 2009) (Mirisola, 2009). No que tange o veículo terrestre aqui abordado, após interações com potenciais fornecedores de veículos elétricos no país, convergiu-se para uma solução estabelecida com a empresa Freedom (Freedom, 2009). As características do veículo permitem seu uso experimental em contextos bastante realistas - seja, por exemplo, no âmbito de ambientes similares aos urbanos, seja no campo agrícola - mas de menor complexidade que no caso dos veículos finais (automóveis ou máquinas agrícolas). Ademais, guardadas as devidas diferenças, a plataforma constitui uma opção para desenvolvimentos iniciais em outras classes de veículos, terrestres ou mesmo aéreos (por exemplo, lembrando que experimentações em terra são muito mais simples e seguras que no ar). Após essa seção introdutória, o restante do artigo está assim organizado: O veículo terrestre é descrito na seção 2. A infra-estrutura robótica, tratada na seção 3, compreende sensores e processadores embarcados, estação de operação, sistema de comunicação entre ambas e o arcabouço de software envolvido. Os aspectos de modelagem são tratados na seção 4, enquanto que uma estratégia simples mas efetiva para o controle e seguimento de trajetória pelo veículo, e resultados de simulação, são apresentados na seção 5. Finalmente, a seção 6 apresenta as conclusões. 2 Veículo Terrestre de Exterior A plataforma mecânica do veículo todo-terreno foi definida interativamente entre o CTI e a Freedom, considerando-se a introdução de modificações e a- primoramentos, a custo compatível, nos modelos já fabricados pela empresa para uso em ambientes de exterior ou industrial. O veículo (Figura 1) apresenta quatro rodas, sendo duas motrizes acionadas independentemente (na traseira) e duas orientáveis (na dianteira); suas características principais são resumidas na Tabela 1. Figura 1. O veículo (ainda não-carenado e visto por trás) em testes na Freedom, salientando-se o chassis e as duas barras para fixação de sensores. Tabela 1. Características do veículo terrestre de exterior. Dimensões Suspensão Altura livre Rodas Alimentação Motorização Tração Transmissão Velocidade e Controle Direção e Controle Encoders Carga útil Autonomia 2,3m (comprimento), 1,35m (largura), 0,735m / 1,5m (altura sem / com as barras de fixação de sensores) Independente nas 4 rodas, com sistema mola-amortecedor 0,2m em relação ao solo Aro 0,72m e opção de pneus todo-terreno 4 baterias tracionárias de 6V e 210A 2 motores CC 24V/1500W com alimentação independente e sistema regenerativo Independente, nas 2 rodas traseiras Sistema correia - corrente Configurável pela relação de transmissão máxima de 12Km/h no presente caso; Controle digital independente sobre os 2 motores + interfaces CAN Direção tipo Ackerman; Controle digital sobre servo-atuador + interface CAN Rotação (nas 4 rodas) e ângulo de direção + interfaces CAN 200Kg 4h (a 8 Km/h e 50% de carga) Ângulos Aclive: > 20 o, Inclinação lateral > 25 o, Ataque ou Escape >30 o 3 Arquitetura e Infra-estrutura Robótica A arquitetura funcional do veículo é composta por dois módulos que se comunicam: um originário da própria Freedom, para a operação do veículo via joysticks, e outro módulo, integralmente desenvolvido pelo CTI, que constitui a infra-estrutura robótica para suportar as funções de navegação autônoma. Esta infra-estrutura robótica compreende os sensores e processadores embarcados, a estação de ope-

15 ração e o sistema de comunicação entre ambas, além do arcabouço de software envolvido. Tem-se, como origem, a infra-estrutura robótica do Projeto AURORA (Ramos, 2002) (Ramos et. al., 2003) e suas atualizações sucessivas (em termos principalmente de processadores e distribuições de software). A partir desta base, os aprimoramentos que vêm sendo conduzidos consideram os avanços recentes em termos principalmente de hardware embarcado e ferramentas e arcabouços de software robótico disponíveis como software livre. Esses temas (arquitetura funcional; componentes embarcados, de operação e de comunicação; e arcabouço de software) são tratados a seguir. 3.1 Arquitetura Funcional A arquitetura funcional do veículo é mostrada no diagrama da Figura 2, destacando-se o MÓDULO SUPERVISOR FREEDOM para a operação do veículo (via joystick local ou remoto) e a UNIDADE DE COMANDO CENTRAL (e demais partes que aparecem ressaltadas na Figura) correspondendo à infraestrutura robótica concebida e em aprimoramento pelo CTI, descrita a seguir. Uma Rede CAN provê a interconexão ente os componentes. Figura 2. Arquitetura funcional do veículo robótico. Legenda: Contr. Controlador; Int. Interface; DD Dianteiro Direito; DE Dianteiro Esquerdo; TD Traseiro Direito; TE Traseiro Esquerdo 3.2 Componentes embarcados, de operação e de comunicação A infra-estrutura robótica original do Projeto AURORA era calcada em processador embarcado no formato PC/104 e placas de interfaceamento (com diferentes padrões de conexão e provenientes de diferentes fornecedores), estação de operação em computador portátil, ambos utilizando Linux Tempo Real, e comunicação via rádio modem. Nesta infra-estrutura, o sistema embarcado apresentava constantemente dificuldades para sua atualização. Assim, para o sistema embarcado do veículo robótico terrestre (e como atualização do sistema usado no Projeto AURORA), decidiu-se adotar uma unidade de processamento com curva de atualização tecnológica mais rápida, capacidade de processamento condizente e que incorporasse apropriadamente, em uma única placa-mãe, número, qualidade e diversidade de portas para conexão de periféricos. A solução escolhida, no formato MiniITX, utiliza, na versão atual, o modelo 986LCD-M/MITX e conta com um processador Dual Core 2 GHz, 2 portas IEEE 1394, 6 USB e 3 Ethernet. Uma placa PCI provê interface para a Rede CAN. Atualmente, os seguintes sensores encontram-se integrados a esta unidade de processamento: 1 GPS SSII-5 da Novatel (com opção de correção diferencial); 1 Unidade Inercial DMU-AHRS da Crossbow; 1 Câmera DFW-VL500 da Sony (padrão IEEE 1394), sobre Pan-Tilt da Direct Perceptions; 1 par estéreo STH-MDCS3-VAR com câmeras da Videre Design; 2 Laser Scanner LMS200 da Sick Gradualmente, esse conjunto sensorial será incrementado; discute-se, por exemplo, incorporar um conjunto GPS-Magnetômetro-Inercial desenvolvido no Laboratório de Robótica e Automação LARA/UNB (Borges et al. 2008). Um disco de estado sólido permite a gravação sincronizada dos frames capturados pela câmera de vídeo e os dados inerciais, de GPS, dos encoders das rodas e do sistema de direção, e dos comandos enviados aos motores e à direção. O sistema será aprimorado para registro de mais informações sensoriais. A estação de operação, calcada em um computador portátil, tem como funcionalidades: (i) repositório de todas as informações oriundas do sistema embarcado; (ii) seleção de algoritmos de controle e ajuste dos seus parâmetros (iii) interface para programação e acompanhamento de missão; (iv) interface para supervisão e atuação sobre o veículo; (v) funções de playback a posteriori para análise de dados e da missão; (vi) disponibilização de informações. Ela incorpora também um receptor GPS SSII-5-BASE da Novatel para correção diferencial do GPS embarcado. A comunicação entre os dois sistemas, embarcado e de operação, é assegurada atualmente por: Radio-modem da Freewave; Rede sem fio WiFi padrão IEEE g; Link analógico de vídeo. 3.3 Arcabouço de Software Um veículo robótico necessita de um ambiente de software que suporte as mais distintas funcionalidades, do seu desenvolvimento à sua operação, repercutindo sobre os componentes embarcados, de operação e de comunicação. Esse conceito, que norteou a estrutura de software do Projeto AURORA (Ramos et al., 2003), é também aplicado ao veículo terrestre.

16 Em termos de sistema operacional, como o RTLinux (originalmente adotado no Projeto AURORA) foi descontinuado segundo a filosofia de software livre, migrou-se para o RTAI - Real Time Application Interface (RTAI, 2009). Considerando um nível de abstração mais elevado de software, os esforços atuais recaem sobre a inserção de um arcabouço de software robótico de código aberto, baseado em componentes e objetos distribuídos. Busca-se facilitar a modularização, o reuso e a reconfiguração do software, bem como obter flexibilidade na comunicação e distribuição dos componentes em diferentes computadores conectados via rede, incluindo a unidade de processamento embarcada e a estação de operação. Para tanto, optou-se pela adoção do arcabouço de software robótico Orca (Orca, 2009), que utiliza um middleware ICE (ICE, 2009) para prover soluções de comunicação distribuída. O Orca possui drivers e interfaces padronizadas para processamento e visualização de dados de vários sensores, implementações de alguns algoritmos, como grades de ocupação, planejamento de trajetória, navegação aleatória com desvio de obstáculos, etc. Cabe ressaltar que, mesmo se em seu estágio atual o ORCA não provê suporte a sistemas de tempo real, é possível implementar um elemento crítico de software como uma tarefa de tempo real, à parte, que se comunica com componentes Orca diretamente ou via middleware ICE. 3.4 Estudo de caso: integração em robô móvel de interior Para realizar um primeiro estudo de validação e uso deste arcabouço, o Orca foi instalado no sistema embarcado previamente descrito (MiniITX), conectado a um robô móvel Pioneer P3-DX e a um laser scanner Sick LMS200 montado sobre o robô (Figura 4). Um experimento básico de mapeamento foi realizado, em ambiente interno, com a pose do robô determinada pela sua odometria e as varreduras do laser registradas em uma grade de ocupação, enquanto o robô explorava aleatoriamente o ambiente. Um visualizador fornecido pelo próprio Orca se conecta com estes componentes e mostra a evolução do mapa, como ilustrado na Figura 5. Embora simples, o exemplo demonstra a facilidade de uso de um arcabouço de software robótico para a criação de soluções de navegação conectandose componentes no caso, já disponíveis no Orca. Figura 5. Mapeamento em grades de ocupação a partir de odometria e laser scanner com robô móvel, suportado pelo Orca. 4 Modelagem e Comportamento Cinemático Nesta seção, o modelo cinemático do veículo robótico terrestre é apresentado, em uma versão inicial, para o caso de operação planar. A Figura 6 mostra a configuração do veículo, que é não-holonômico devido às restrições cinemáticas próprias. Figura 4. Sistema embarcado em montagem experimental com robô móvel Pioneer P3-DX e laser scanner SICK LMS200. A interação com o robô (envio de comandos e leitura da odometria) é realizado por um componente do Orca que atua como um cliente do Player (Player, 2009), enquanto que as leituras do laser foram obtidas por outro componente do Orca. Figura 6. Configuração e variáveis do veículo. O veículo apresenta distâncias D entre as rodas e l entre os eixos dianteiro e traseiro. Considerando-se um sistema de referência global XY, o ponto P caracteriza a posição (x,y) e a orientação θ do veículo, bem como sua velocidade linear v e sua velocidade angular ω. A orientação φ imposta ao sistema de direção repercute, através da mecânica própria da atuação tipo Ackerman, nos ângulos φ E e φ D das rodas dianteiras esquerda e direita respectivamente.

17 Considerando-se uma dada velocidade linear v e velocidade angular ω, obtém-se as relações cinemáticas para as velocidades angulares q E (t) e q D (t) das rodas traseiras esquerda e direita respectivamente e, através das relações geométricas mostradas na Figura 6, o ângulo de direção φ correspondente: onde R é o raio de curvatura da trajetória e r é o raio das rodas. Dessa forma, o modelo cinemático do veículo, utilizado nessa fase inicial de desenvolvimento, é representado pelas equações de estado abaixo: Em um segundo momento, a modelagem irá incorporar aspectos mais realistas em robótica de exterior, tais como a dinâmica do veículo e sua interação com o terreno, efeitos de escorregamento diferenciado nas rodas, forças resultantes de ângulos laterais e de declive/aclive, etc. Para tanto, serão consideradas desde formulações mais completas (Doumiati et al., 2008) até modelos simplificados voltados à estimação de parâmetros dinâmicos e seu uso em síntese de controle (Lenain et al., 2003). 5 Controle e Navegação Estratégias de controle e de seguimento de trajetória do veículo constituem a base para a concepção de metodologias de navegação autônoma. O controle e seguimento de trajetória são aqui introduzidos. 5.1 Controle de Trajetória por Pontos de Passagem (1) (2) Apresenta-se a seguir uma estratégia simples de seguimento de trajetória para o veículo, largamente empregada em robótica terrestre e aérea. A técnica já foi utilizada com sucesso para o guiamento lateral do dirigível robótico do Projeto AURORA (Azinheira et al., 2000) (Ramos, 2002) (de Paiva et al., 2006). No caso do veículo terrestre, a lei de controle pode ser facilmente implementada utilizando-se unicamente dados de posição e velocidade, por exemplo obtidos de odometria e GPS ou sistemas GPS-Inercial. Nesta estratégia, o objetivo de controle é minimizar o erro de posição em relação a uma determinada trajetória de referência, definida como sequências de retas e curvas entre pontos de passagem. A velocidade linear v deve seguir um determinado perfil, enquanto que a velocidade angular ω é utilizada como a entrada de controle para o guiamento do veículo. A Figura 7 mostra as variáveis envolvidas, sendo δ o erro de distância em relação à trajetória de referência e ε o erro angular entre o vetor velocidade instantânea v e a orientação dessa trajetória. Posição do veículo Y. δ X v δ ε trajetória de referencia δv v. t. ε o horizonte de predição Figura 7. Variáveis do controle de trajetória. Um termo importante na síntese do controlador é o chamado erro de distância previsto, δ a, que considera em uma única expressão tanto o erro de distância δ como o erro angular δ v ; este último componente sendo interpretado como uma predição do acréscimo do erro de distância num horizonte T, para uma dada velocidade v 0, conforme a equação (3). E como a taxa de variação do erro de distância pode ser aproximada pela expressão (4), tem-se que esta formulação equivale ao uso de um controlador do tipo proporcional-derivativo, onde v 0 e T são os parâmetros de ajuste, além do próprio ganho proporcional. δ δ + δ = δ + v 0 T. ε a = v δ V sin( ε ) V ε O erro de distância previsto δ a é enviado a um controlador proporcional, cuja saída é a velocidade angular ω, a qual é convertida nas velocidades angulares q E (t) e q D (t) e o ângulo de direção φ utilizando as equações cinemáticas em (1). Como próximo passo, essa estratégia será implementada no veículo robótico e validada experimentalmente. Posteriormente, e de forma gradual, o sistema de controle e guiamento será aprimorado visando contemplar cenários mais realistas em robótica de exterior (inclinações, escorregamentos, etc). Abordagens mais complexas de controle não linear de sistemas sub-atuados serão consideradas, como: (i) controle por Backstepping, que é uma técnica robusta para tratar esses sistemas e com saturação, com resultados já simulados no controle de trajetória 3D de veículos robóticos aéreos (Azinheira et al., 2009); (ii) controle por funções transversas, que é uma abordagem baseada na Álgebra de Lie para o tratamento desses sistemas (Morin e Samson, 2003). 5.2 Resultados de Simulação A estratégia de controle e seguimento de trajetória previamente apresentada foi avaliada em ambiente de simulação, utilizando-se o modelo cinemático dado em (2), acrescido de ruídos na odometria e da saturação no esterçamento das rodas dianteiras em 30 o. A velocidade linear foi mantida em v=1.5 m/s e a velocidade angular ω foi utilizada como variável de controle para o seguimento de uma trajetória definida por dois trechos de retas e dois semi-círculos (Figura 8). Os resultados retratados na Figura revelam um bom desempenho da estratégia na minimização do erro, mantendo o veículo sobre a trajetória. 0 (3) (4)

18 Figura 3. Resultados de simulação do controle de trajetória. 6 Conclusão Neste artigo foi apresentada uma plataforma robótica terrestre de exterior, composta por um veículo todoterreno e a infra-estrutura robótica associada. Em termos de infra-estrutura robótica, foram detalhados o status atual: dos sistemas embarcado, de operação e de comunicação; do software tempo real; da inserção de um arcabouço de software robótico. Foram apresentadas a modelagem cinemática do veículo e a descrição e simulação de uma estratégia para seguimento de trajetória. Trabalhos futuros em modelagem e controle terão como objetivo tratar casos mais realistas e complexos de navegação em campo. Igualmente, estratégias de fusão e percepção sensorial, mapeamento, auto-localização e controle servo-visual, não tratados aqui, serão também abordados. Finalmente, salienta-se o potencial de disseminação desta plataforma para a pesquisa e desenvolvimento em robótica autônoma de exterior no país. Agradecimentos Os autores agradecem os financiamentos advindos do INCT-SEC (CNPq / e FAPESP - 08/ ) e dos projetos LOCMOI (acordo FAPESP/CNRS - 04/ ) e SISROB (acordo CNPq/GRICES /2006-3), e a atuação de Douglas Figueiredo no veículo e sistema embarcado. Referências Bibliográficas Azinheira, J.R., de Paiva, E.C., Bueno, S.S., Ramos, J.J.G. (2000). Mission Path Following for an Autonomous Unmanned Airship. IEEE Int. Conf. on Robotics and Automation - ICRA 2000, San Francisco, USA. Azinheira, J.R., Moutinho, A., de Paiva, E.C. (2009). A backstepping controller for path-tracking of an underactuated autonomous airship. Int. Journal of Robust and Nonlinear Control, 19 (4) : Borges, G.A., Bo; A.P.L.; Ishihara, J.Y. (2008). An IMU/Magnetometer/GPS-based localization system using correlated Kalman filtering. XVII Congresso Brasileiro de Automática - CBA 2008, Juiz de Fora, MG, pp 1-6. de Paiva, E.C, Ramos, J.J.G., Azinheira, J.R., Moutinho, A., Bueno, S.S. (2006). Project AURORA: Infrastrutcture and Flight Control Experiments for a Robotic Airship. Journal of Field Robotics, New York, 23 (3) : Doumiati, M.; Victorino, A.; Charara, A.; Baffet, G.; Lechner, D. (2008). An estimation process for vehicle wheel-ground contact normal forces. 17th IFAC World Congress, 2008, Seoul, Corea. Elfes, A.; Bueno, S.S.; Bergerman, M.; Ramos, J. (1998). A Semi-Autonomous Robotic Airship for Environmental Monitoring Missions. IEEE Int. Conf. on Robotics and Automation, ICRA 98, Leuven, Belgium, pp Freedom (2009). ICE (2009). Lenain, R.; Thuilot B.; Cariou, C.; Martinet, P. (2003). Rejection of sliding effects in car like robot control: application to farm vehicle guidance using a single RTK GPS sensor IEEE/RSJ. Int. Conf. on Intelligent Robots and Systems, Las Vegas, Nevada, USA. Mirisola, L.G.B. (2009). Exploiting Attitude Sensing in Vision-Based Navigation, Mapping and Tracking including results from an Airship. Tese de Doutorado, Universidade de Coimbra, Portugal, Fevereiro de 2009 Morin, P. e Samson, C. (2003). Practical Stabilization of Driftless Systems on Lie Groups: The Transverse Function Approach. IEEE Trans. on Automatic Control, 48 (9) : Orca (2009). Player (2009). Ramos, J.G. (2002). Contribuição ao Desenvolvimento de Dirigíveis Robóticos. Tese de Doutorado, UFSC, Março de Ramos, J.J.G.; Maeta, S.M.; Mirisola, L.G.B.; Bueno, S.S.; Bergerman, M.; Faria, B.G.; Pinto, G. and Bruciapaglia, A. (2003). Internet-Based Solutions in the Development and Operation of an Unmanned Robotic Airship; Proc. of the IEEE, Special Issue on Networked Intelligent Robots Through the Internet, 91 (3): RTAI (2009). https://www.rtai.org/ Silveira, G.; Malis, E. and Rives, P. (2008a). An efficient direct approach to visual SLAM. IEEE Trans. on Robotics - Special issue on visual SLAM, J. Neira, A. Davison, and J. Leonard (eds). 24 (5) : Silveira, G.; Malis, E. and Rives, P. (2008b). The efficient E-3D visual servoing. Int. Journal of Optomechatronics - Special issue on visual servoing, F. Sharifi and F. Chaumette (eds). 2 (3) : Wang, D.; Martinet, P.; Iagnemma, K. (eds.) (2009). Special Issue on Vehicle-Terrain Interaction for Mobile Robots. Journal of Field Robotics

19 DESENVOLVIMENTO DE COMPONENTES DE HARDWARE E SOFTWARE ABERTOS PARA PROGRAMAS DE ROBÓTICA PEDAGÓGICA DE BAIXO CUSTO JOSUÉ J. G. RAMOS *, FELIPE A. SILVA *, VICTOR M. DE A. OLIVEIRA *, LUCAS A. TANURE *, JOÃO V. V. D'ABREU N * Divisão de Robótica e Visão Computacional, Centro de Tecnologia da Informação Renato Archer -DRVC/CTI N Núcleo de Informática na Educação, Universidade de Campinas - NIED Abstract Educational robotics are characterized by a hands-on approach, comprising from scientific understanding to team work organization. It emerged as a motivated scenario for developing countries as Brazil, but the relatively high costs of robotic kits available in the market take educational robotics away from potential users. This article address the development of components for low cost pedagogical robotics including a graphical programming environment, the system for its operation and the software for a control unity with USB interface, whose availability are very important for the introduction of these programs. Keywords Pedagogical robotics, programming interface, open software and hardware, robots Resumo Caracterizado por uma abordagem prática, abrangendo o entendimento científico a organização de trabalho em equipe, a robótica pedagógica emergiu como um cenário motivador e frutífero principalmente para países em desenvolvimento como Brasil, não fosse o custo relativamente alto dos kits robóticos e a não disponibilidade de um conjunto de componentes necessários para a sua realização. Este artigo foca o desenvolvimento de componentes hardware e software abertos para robótica pedagógica de baixo custo, em particular o ambiente de programação gráfico, o sistema de controle de operação e o software da unidade controle compatível com interfaces USB, cuja disponibilidade constituem elementos importantes para a implantação desses programas. Palavras-chave Robótica pedagógica, interface de programação, software e hardware livre, robôs. 1 Introdução A Robótica Pedagógica constitui um ambiente onde o aluno através da interação entre o concreto e o abstrato para a resolução de problemas propostos, produz novos conhecimentos, na presença de professores, alunos e ferramentas que permitam a montagem, automação e controle de dispositivos robóticos, caracterizando-se como um ambiente pedagógico. Ramos (2007), mostra a importância que a robótica pedagógica tem para o aprendizado, também foram apresentadas alternativas e custos para a realização de programas de robótica de baixo custo no Brasil. A Figura 1 mostra os componentes principais de um ambiente de robótica pedagógica, o qual consiste de uma unidade de controle - geralmente um processador simples - conectado a motores, sensores, engrenagens e outros componentes mecânicos, formando um dispositivo robótico. Um dispositivo de programação é um computador com uma interface de software onde uma estratégia de controle é concebida e carregada na unidade de controle. Para a montagem dos dispositivos são utilizadas peças mecânicas, como eixos e correias dentadas, e componentes elétricos, como motores, sensores e lâmpadas, necessitando de princípios como Mecânica, Física e Matemática, o que exercita conceitos de uma forma interdisciplinar. No fim, a conexão desses dispositivos a uma unidade de controle cria uma maquina automática, cuja interação se dá através de um ambiente de programação. Dispositivo de Programação (em geral um computador) Unidade de Controle (em geral processador simples) Motores Sensores Engrenagens Componentes Mecânicos Dispositivo Eletro/eletronico Mecânico Dispositivo Dispositivo Robótico Figura 1: Componentes de um ambiente de RPBC. Com a popularização de ambientes robóticos educacionais, diversas opções nasceram em nível mundial. No âmbito brasileiro há vários ambientes fornecidos por empresas brasileiras e estrangeiras, mais ambientes abertos como o Arduino (Arduino, 2009) e GogoBoard (Sipitakiat, 2004). Os ambientes possuem uma unidade de controle básica e um padrão próprio de adição de componentes como sensores e motores. Em Ramos (2007), também são abordados aspectos técnicos relacionados a viabilização de um programa de Robótica Pedagógica de Baixo Custo (RPBC). Mostrou-se nesse trabalho, que ainda não se dispunha de um sistema de RPBC, com software aberto, que permita a programação icônica e sua adaptação a modificações na unidade de controle e na implementação de seus comandos. Com relação à conexão entre a unidade de controle e unidade programação, não se dispunha de alternativa que permitisse a conexão sem fio entre ambas a um custo razoável.

20 Neste trabalho propomos soluções de software que resolvem parte das limitações levantadas anteriormente para a GogoBoard. (Sipitakiat, 2004). Entre essas, se incluem recursos de programação e operação, programação icônica, desenvolvidos como software aberto. Também se apresenta a adequação realizada no software aberto da Gogoboard para que esta seja operada segundo interface USB. Estes aspectos preenchem alguns vazios para a disponibilização e evolução de programas de RPBC, ou seja software abertos que permitam seu uso e evoluções de funcionalidade além do uso de interfaces diferentes da serial convencional, RS232. Após essa seção introdutória, o restante deste artigo está organizado como segue. A Seção 2 apresenta os componentes abertos para o ambiente de robótica pedagógica de baixo. A Seção 3 detalha a unidade controle. A Seção 4 apresenta a Interface de Operação e a Seção 5 apresenta o ambiente de programação gráfica - o Blocos. Finalmente a Seção 6 apresenta as conclusões do trabalho. 2 Componentes Abertos para o Ambiente de Robótica Pedagógica de Baixo Custo Conforme se mencionou na Seção introdutória, a não disponibilidade de um conjunto completo para implementação de ambiente de Robótica Pedagógica foi o principal motivador para o desenvolvimento de componentes deste trabalho. Foram desenvolvidos hardware e software da unidade de controle e softwares de programação e operação. A Figura 2 apresenta esses componentes: Na parte superior estão as interfaces do software de programação e operação; na parte inferior, o hardware da unidade controle (a GogoBoard) e a aplicação desse em um experimento com carrinho seguidor de trilha. 3 Unidade de Controle- A GogoBoard Uma unidade de controle num ambiente de RPBC consiste num computador com uma interface de hardware e software, onde uma estratégia de controle concebida numa unidade de programação é carregada e executada de forma independente na unidade de controle. Em Ramos (2007) mencionou-se varias alternativas, das quais se destacou a GogoBoard (Sipitakiat, 2004). A GoGoBoard utiliza componentes eletrônicos de baixo custo e fáceis de encontrar no mercado. Todos os seus esquemas de hardware estão disponíveis para download e são abertos da mesma forma que seu software (http://www.gogoboard.org/). Ela é dotada de oito entradas para sensores e quatro para atuadores. Os sensores podem ser de vários tipos: sensor de temperatura, de campo magnético, potenciômetros ou podem servir como um botão. Os atuadores podem ser motores, lâmpadas, leds, etc. 3.1 A necessidade de uma GogoBoard com interface USB Em relação aos recursos para interação entre a GogoBoard e o computador de controle, mostrou-se em Ramos(2007) que a GogoBoard possui interface RS232 para comunicação, porém a tendência é a substituição dessa interface pela USB. Foram cogitadas como alternativa a própria interface USB e a interface sem fio Bluetooth, mas essa última se mostrou inviável economicamente para um programa de baixo custo. Conector USB Interface USB PIC18F4550 Motores Saidas PWM Entradas Analógicas Unidade de Controle Interface de operação e programação no computador (pygogomonitor e pygogoblocos) Carrinho de controle remoto com os motores com unidade de controle Figura 2: Componentes de ambiente RPBC incluído interfaces do software de programação e operação, hardware da unidade controle, a GogoBoard e experimento com carrinho seguidor de trilha. Nas seções que seguem será apresentada a unidade controle (GogoBoard, 2009), com suas principais características e componentes. Em seguida são apresentados o software de controle e operação e o sistema de programação icônico. Sensores Figura 3 A esquerda é mostrada a Gogobard com Interface RS232 e a direita o PIC18F4550 com interface USB utilizada na GogoBoard. Soluções com conversores USB-serial foram testadas. No entanto, esses conversores apresentam problemas de compatibilidade com alguns computadores e sistemas operacionais. Dessa maneira, para garantir o funcionamento deveria ser especificado qual marca e modelo do conversor a ser utilizado, o que dificultaria o acesso de pessoas à Gogo USB em regiões em que não fosse possível comprar o conversor facilmente, além de encarecer o projeto. A solução encontrada foi alterar o projeto de hardware incluindo o PIC18F4550 que já possui comunicação USB embutida. A Figura 3 mostra à sua esquerda GogoBoard e na sua direita o PIC18f4550 e os seus principais componentes associados a uma Gogo USB.

21 Os softwares criados para a comunicação entre a placa da Gogo Board e o computador não sofreram nenhuma alteração com a inserção da USB. Isso se deve ao fato de a conexão USB criada emular uma conexão serial, com um baud rate definido no firmware. 3.2 Software (firmware) da GogoBoard USB Desde a sua criação por volta de 2002, o desenvolvedor da GogoBoard disponibilizou os esquemas eletrônicos, guias de montagem, guias de experimentos, etc, visando disponibilizar uma unidade controle adequada para experimentos com robótica de baixo custo. Recentemente, em 2007, foi disponibilizado sob licença GPL o firmware da GogoBoard. Entre os outros componentes do software, encontra-se uma máquina virtual que interpreta um código de bytes equivalente a um programa na linguagem Logo, gerado por uma unidade de programação, permitindo a execução autônoma de programas escritos nessa linguagem, ou seja ela permite que ela componha um robô autônomo de baixo custo. A Figura 4 mostra o diagrama do firmware da GogoBoard. Após inicializada a biblioteca USB no firmware uma porta COM emulada é criada no sistema operacional Microsoft Windows, ou um arquivo /dev/ttyacm no Linux. Devido a essa emulação os programas que são criados para interagir com a Gogo não precisam sofrer grandes alterações, uma vez que as operações de entrada e saída (I/O) na comunicação USB passam a ser iguais à de uma comunicação serial. Após realizada a configuração da comunicação USB o firmware entra em um loop infinito que pode ser separado em 3 operações principais: A primeira trata uma máquina de estados que controla algumas operações como leitura de sensores, funcionamento dos motores e carregamento de códigos Logo; a segunda operação trata a execução de um código Logo, caso um botão de comando da placa estiver sido pressionado. A terceira operação realiza um tempo de espera para o recebimento de comandos externos. Este tempo é controlado por uma interrupção do microcontrolador. Para controlar o acesso e a escrita na memória de programa o firmware possui uma variável que guarda um endereço de memória, o gblmemptr. Como o mapeamento de memória do PIC18F é diferente do PIC16F o valor dessa variável teve seu valor corrigido em todo o código em relação ao código original. - Interrupções Uma funcionalidade oferecida pelo microcontrolador são as interrupções, que permitem executar uma função no código em períodos de tempo determinados ou caso um evento específico aconteça. O firmware da Gogo utiliza 3 interrupções. Duas são ativadas quando seus respectivos contadores entram em overflow e uma é ativada quando chega uma mensagem na porta serial. A primeira interrupção ativada por timer é ativada por timer é ativada pelo TIMER0 do microcontrolador e tem como função manter o funcionamento dos motores caso estes estejam ativados. A segunda interrupção é ativada pelo TIMER1 e é responsável por verificar se o push Button para execução do código Logo foi pressionado e iniciar a execução do código Logo, setando o ponteiro da execução ( gblmemptr ) para a região de memória correta para a execução. Inicialização Loop Eterno Leitura de Sensores e comando de motores Carregamento de programas Logo Execução de programas Logo Recebimento de commandos Externos Controle de Funcionamento de motores Interrupções Verificação d Botão de comando para Execução de programa Logo Interface Serial Figura 4: Diagrama de funcionamento do Software Orginal da GogoBoard. - Mapeamento de memória As alterações realizadas para permitirem a utilização da comunicação USB causaram um aumento no tamanho do código do firmware devido a inserção da biblioteca USB. No entanto, esse aumento no tamanho do código é compensado pelo aumento na memória do PIC que passou a ser utilizado. O PIC18F4550, escolhido para o novo hardware, possui uma memória de 32 KB, enquanto o PIC16F877A, utilizado no projeto original, possui uma memória de 14KB. O aumento de espaço de memória permite não somente a inserção de novas bibliotecas, como também o aumento no código Logo a ser gravado. Outra alteração necessária foi a alteração no endereçamento para as operação de leitura e escrita. No PIC18F4550 o endereço é um múltiplo de dois, e dessa maneira o bit menos significativo é igual a zero, o que não é regra no PIC16F877A. A posição do código do firmware, do código Logo, do bootloader (usando na atualização de código) e de outros espaços de controle foram alteradas para permitir que o bootloader fique localizado no inicio da região de memória, impedindo com que este seja apagado pelo código Logo em caso de erro, corrompendo o firmware. Os espaços de controle, utilizados para gravar parâmetros importantes para a execução do firmware foram mantidas, mas em posições diferentes no espaço de memória, em relação com o código original. As posições na memória foram escolhidas de maneira a manter a compatibilidade com o compilador do código Logo. - Execução do Código Logo Para a interpretação do código Logo gravado na memória do microcontrolador o firmware implementa uma máquina de pilha. Para cada comando conhecido

22 são colocados dados em uma pilha na medida em que informações, como posição de memória ou operandos, devam ser armazenadas. As alterações realizadas no interpretador visaram apenas adaptar o novo firmware para a nova organização de memória, já que o compilador fornece ao código Logo as posições de memória que a máquina de pilha deve seguir, como por exemplo, a posição de retorno de um loop. para abrir arquivos de programa; iii) salvar, para salvar o programa sendo editado; iv) salva como, para salvar o programa em um novo arquivo e v) download para carregar o programa editado na GogoBoard para execução. 4 Interface de Operação - O pygogomonitor O software de interface de operação permite observar as leituras dos sensores e controlar os motores diretamente. Através dele também é possível enviar procedimentos para a placa. Esses procedimentos são executados pelo interpretador de comandos embutido e permitem que a placa seja usada sem um computador. A GogoBoard possui um software padrão de controle, chamado GogoMonitor, porém, ele possui código fechado e só opera em ambiente Windows. Para solucionar esses problemas, foi desenvolvido o pygogomonitor, que, assim como o GogoMonitor, permite verificar as leituras dos sensores em tempo real e controlar os motores diretamente. O pygogomonitor opera tanto em Windows como em Linux e possui código aberto. A interface do pygogomonitor é apresentada na Figura 4. Ela consiste das seguintes abas: i) console da placa, ii) procedimentos logo, iii) configuração de sensores e iv) configuração de comunicação. A Figura 5 apresenta a aba de controle da placa que é composta de varias seções. A parte inferior compreende a interface dos oito sensores de entrada e a parte superior de comando manual dos quatro atuadores, já a região superior direita oferece botões para acionar o bip e a possibilidade de ligar e desligar um Led especial da placa. Figura 5: Interface do pygogomonitor A Figura 6 apresenta a aba de procedimentos logo. Há uma área de digitação onde aparece um programa logo digitado. E acima dessa área vários botões: i) novo, para limpar a área de digitação e começar a digitação de m novo programa, ii) abrir, Figura 6: Interface para desenvolvimento de programas Logo Durante o carregamento dos procedimentos logo, o programa escrito em logo é traduzido para o bytecode que será executado na GogoBoard. Nessa fase de carregamento são checados erros de digitação que são indicados ao usuário. Para isso foi desenvolvido em python um compilador a partir da engenharia reversa do software LogoBlocks, pois o seu código fonte não estava disponível. A implementação do PyGogoMonitor está em avançado estágio de desenvolvimento, inclusive já sendo testado em situações de uso real. 5 Linguagem de Programação gráfica- O pygogoblocos Linguagens de programação gráfica (ou visual) são aquelas em que o usuário especifica seus programas manipulando elementos visuais. As características que tornam essas linguagens atraentes, principalmente para as pessoas sem conhecimento de programação, são a capacidade de abstrair aspectos mais profundos de implementação e permitir um foco maior no algoritmo que no conhecimento da sintaxe de uma determinada linguagem. Por outro lado, essas mesmas abstrações muitas vezes limitam o programador, o motivo pelo qual as linguagens textuais são as mais utilizadas hoje em dia. Munden (2000), apresenta um panorama histórico das linguagens utilizadas nas unidades de controle dos kits robóticos. Entre as linguagens de programação para essas unidades de controle inclui-se as linguagens baseadas em dialetos do Logo. Entre os ambientes de programação gráfica relacionados ao Logo, se destaca o LogoBlocks (Begel, 1996). Na família de ambientes de programação gráfica para programação das unidades de controle se incluem os

23 kits da Lego baseados no Labview como o Lego Engineer e o RoboLab (Lego,2009). 5.1 Apresentação do pygogoblocos O pygogoblocos está inserido nos dialetos da linguagem Logo com recursos gráficos. O desenvolvimento do pygogoblocos foi motivado pela inexistência de uma plataforma com software aberto para programação gráfica para kits robóticos, conforme mostrado em Ramos O pygogoblocos, baseado no Logoblocks, usa uma interface de programação gráfica para ajudar usuários inexperientes a compreender os conceitos envolvidos na programação e na robótica. O encaixe dos blocos facilita a organização do pensamento e evita erros de sintaxe, muito comuns durante a aprendizagem. No pygogoblocos, mapeia-se cada componente da linguagem Logo em um determinado bloco, que possui uma determinada cor e conexões, que são espaços onde se pode conectar outros blocos. Os blocos estão divididos nas seguintes famílias: controle, fluxo, condição, números, tempo, outros, procedimentos Os blocos de controle tem blocos para: ligar, desligar, freiar, girar em sentido horário, girar em sentido anti-horário, reverter sentido, ligar por uma duração de tempo, alterar potência dos motores, alterar posição de servomotor. Os blocos de disposição: espaço vertical, espaço horizontal, espaço vertical maior. Os blocos de fluxo são: se, se-senão, laço infinito, repetir um número de vezes, esperar até que uma condição seja verdadeira, parar a execuçao do código. Os blocos de condição: comparação menor, maior e igual, e, ou, ou exclusivo, não. Os blocos de números: número inteiro, número aleatório, pegar valor de um sensor, criar variável, atribuir valor a uma variável, somar, subtrair, multiplicar e dividir Os blocos de tempo: duração de tempo (décimos de segundo), esperar uma quantidade de tempo, pegar valor do contador de tempo, reiniciar contador de tempo. Os blocos de tipo outros são: bip, acender lep, apagar led, comentário. Os blocos de procedimentos são: criar novo procedimento, finalizar procedimento Através da cor, pode-se passar a informação tipo do bloco, como condicional ou número. Através das conexões, visualiza-se claramente a sintaxe da linguagem, já que o formato de encaixe só permite que tipos compatíveis se conectem, como por exemplo, o bloco SE só aceita expressões booleanas na comparação e somente estas possuem a borda arredondada que se encaixa no espaço de comparação (Figura 7) Além disso, é possível encapsular código em procedimentos, minimizando a confusão de muitos elementos visuais na tela (Figura 8). O Blocos se aproveita da estrutura que já existe na GogoBoard de interpretação de código em Logo, fazendo um mapeamento dos esquemas de blocos em código textual, esse que é enviado à placa para ser executado. Na Figura 9 mostra-se um programa para geração de sons a partir da seqüência de Fibonacci em blocos (esquerda), à direita, o código Logo equivalente.. Figura 7: (a) Exemplo de encaixe: blocos de tipo numérico não podem se encaixar onde é necessária uma condição. Figura 8: Encapsulamento através do uso de procedimento. 5.2 Interface do pygogoblocos A tarefa básica no pygogoblocos é o de juntar pedaços de código em forma de bloco de modo a criar o programa desejado (Figura 10). Cada bloco possui uma cor que especifica o seu tipo (condicional, controle de motor, etc.), suas conexões possuem um formato que só permite que blocos de tipos adequados se encaixem (Figura 7), evitando erros de sintaxe, muito comuns em iniciantes de programação. global variavel1 global variavel2 to start setvariavel1 1 setvariavel2 1 loop [ setvariavel1 variavel2 beep wait variavel2 setvariavel2 variavel1+variavel2 ] end Figura 9: Esquema de blocos (esquerda) e código Logo (direita) que emite um som numa freqüência igual à seqüência de Fibonacci. Figura 10: Interface do PyGogoBlocos. Quando um bloco de determinado tipo é manipulado, aparece no lado direito da tela uma barra de propriedades relevante àquele bloco, que permite que algumas características do bloco sejam alteradas. É possível salvar e carregar um projeto através de

24 arquivos, permitindo que trabalhos sejam salvos e continuados depois, além de, por exemplo, permitir haver compartilhamento entre alunos de programas. 5.3 Relação com o pygogomonitor O pygogoblocos basicamente é uma camada sobre o código Logo, evitando que o usuário tenha que inserílo diretamente. Vemos também que após a conversão do esquema de blocos em código Logo, não há diferença alguma entre o funcionamento do pygogoblocos e do pygogomonitor. Ambos transformam o código em uma seqüência de bytes equivalente e a enviam através de uma conexão serial para a GogoBoard (Figura 11). Esquema do Código em Blocos Código Logo Gerado a partir dos pygogoblocos Código Logo Escrito no pygogomonitor Sequencia de bytes associada ao código Execução do programa pela máquina virtual da GogoBoard Figura 11: Esquema geral de funcionamento do pygogoblocos e do pygogomonitor. 5.4 Implementação e Estado Atual No desenvolvimento do Blocos, foi utilizado a linguagem interpretada Python, assim como a biblioteca gráfica GTK. Essa solução teve alguns problemas, como relatado a seguir. No início foi tentado usar bibliotecas multimídia próprias para o desenho gráfico como SDL ou Cairo, mas percebeu-se que elas exigiam um desempenho da máquina que não necessariamente poderia existir num ambiente escolar. Além disso, seriam a única alternativa para a implementação do software no OLPC (OLPC,2007). Por não utilizar-se uma biblioteca voltada diretamente para a renderização de imagens, foi necessário criar toda a estrutura necessária para o Blocos sem primitivas básicas, além de que o porte para Python da GTK. sem muita documentação disponível. Porém, conseguiu-se realizar os objetivos satisfatoriamente. O requisito inicial de que o PyGogoBlocos executasse em maquinas tipo OLPC, quase que obrigou ao uso do GTK. Em possíveis evoluções desse software, deve-se considerar o uso de outras alternativas de bibliotecas gráfica em particular o QT, (QT, 2009) Sabendo-se que Python é uma linguagem orientada a objetos, foi feito um planejamento de modo que o código tivesse uma certa flexibilidade, já que boa parte do código é compartilhada entre o Blocos e o Monitor. O pygogoblocos está em estado avançado de desenvolvimento, encontrando-se atualmente em fase de testes. 5.5 Disponibilidade do Projeto O projeto descrito nesse artigo está disponível sob licença GPL e pode ser encontrado no link: 6 Conclusão Neste trabalho são propostas novas ferramentas para a Gogoboard, que viabilizam a implementação de programas programa de robótica pedagógica de baixo.custo. Nesse sentido mostrou-se o desenvolvimento do firmware da unidade de controle com interface USB, a unidade controle e operação e um ambiente de programação gráfica que permite usuários com pouca experiência na linguagem desenvolver programas em Logo. Todos esses componentes estão disponíveis como software livre, permitindo o desenvolvimento de eventuais evoluções nesses componentes. Nesse sentido os resultados contribuem para desenvolvimento de programas de robótica pedagógica de baixo custo. Agradecimentos Este artigo resulta do apoio do Programa PIBIC do CNPq. Os autores agradecem a Felipe Holanda pela sua contribuição ao desenvolvimento do PyGogoMonitor. Referências Bibliográficas Arduino -open-source physical computing platform: Begel, Andrew, A Graphical Programming Language for Interacting with the World Cricket; Handy Cricket Home Page Gogoboard Site da GogoBoard, Lego; Home page da lego, Munden, G. E. Concurrency Issues In Programmable Brick Languages. MSC Thesis University of Maine, OLPC - One Lap Top per Child Program Qt Software for user in interfaces application Ramos, J. J. G et al. Iniciativa Para Robótica Pedagógica Aberta e de Baixo Custo para Inclusão Social e Digital no Brasil. SBAI Sipitakiat, A., Blikstein, P. & Cavallo, D. GoGo Board: Augmenting Programmable Bricks for Economically Challenged Audiences, In Proc.of the Int. Conf. of the Learning Sciences (ICLS 2004), Los Angeles, USA, ZigBee, Wireless Control That Simply Works - The ZigBee Alliance

25 UMA ARQUITETURA PARA NAVEGAÇÃO AUTÔNOMA DE ROBÔS REAIS E SIMULADOS PARA INSPEÇÃO DE LINHAS DE DISTRIBUIÇÃO DE ENERGIA SUBTERRÂNEAS Eder Mateus Nunes Gonçalves, Emanuel da Silva Diaz Estrada, Renan Rosado de Almeida, Roger Gules, Silvia Silva da Costa Botelho Universidade Federal do Rio GRande Av. Itália Km 8 Rio Grande, Rio Grande do Sul, Brasil Universidade Tecnológica Federal do Paraná Av. Sete de Setembro, Rebouças Curitiba, Paraná, Brasil s: Abstract This work presents an architecture developed for a navigation system in real and simulated robots designed to inspect pipes with energy distribution cables. The platform based on this architecture permits develop and validate the navigation system in a simulation environment and, subsequently, to test and validate in the real environment. In this sense, the platform includes aspects related with sensors simulation, computational vision and planning applied in this kind of environment. The computation platform integrates Hough Transform and Artificial Neural Networks to detect obstacles and infer the best action in the environment. Keywords Mobile robot navigation, Neural networks, Hough transforms. Resumo Este trabalho apresenta uma arquitetura desenvolvida para um sistema de navegação de robôs reais e simulados, designado para inspecionar cabos em dutos de distribuição de energia. A plataforma baseada nesta arquitetura permite o desenvolvimento e validação do sistema de navegação em um ambiente simulado e, subsequentemente, em um ambiente real. Neste sentido, a plataforma inclui aspectos relacionados com simulação de sensores, visão computacional e planejamento aplicado a este tipo de ambiente. A plataforma computacional integra transformada de Hough e Redes Neurais para detectar obstáculos e inferir a melhor ação a ser tomada no ambiente. Keywords Navegação de Robôs Móveis, Redes Neurais, Transformada de Hough. 1 Introdução Os principais problemas em navegação robótica são os ambientes desconhecidos e imprevisíveis. Em robôs móveis autônomos, um sistema de navegação deve inferir ações no sentido de alcançar os objetivos determinados ao robô e simultaneamente evitar obstáculos. O nível de dificuldade desta tarefa está diretamente relacionado com as restrições do ambiente. O projeto TATUBOT(Mello et al., 2008) é uma plataforma robótica designada para inspecionar cabos de distribuição de energia em dutos. Ele é equipado com sensores e atuadores que o possibilitam locomover-se em dutos e realizar inspeções. Neste cenário, o objetivo deste artigo é descrever um sistema de navegação autônomo para o robô TATUBOT que garanta seu deslocamento dentro do duto e sobre os cabos, mantendo a inspeção independente das conformações em que estes cabos encontram-se. Neste artigo é apresentada a arquitetura usada no TATUBOT que o permite navegar em seu ambiente. Tal arquitetura integra a captura de imagens reais ou simuladas as quais são utilizadas para planejar o movimento do robô. A imagem simulada é selecionada em uma etapa inicial do projeto, com o objetivo de definir um patamar mínimo de navegação, e a imagem real é utilizada em uma etapa posterior, já com o objetivo de validar o sistema de navegação. Cada imagem capturada recebe a aplicação da transformada de Hough e o resultado desta é aplicado como entrada para um módulo de planejamento. O planejamento é feito através de redes neurais artificiais, das quais obteve-se resultados satisfatórios considerando as limitações da navegação. O artigo foi estruturado tendo na próxima seção trabalhos relacionados com sistemas de navegação robóticos e navegação baseada em seguimento de linhas. A seção 3 apresenta a arquitetura usada no sistema de navegação TATUBOT e seus módulos. Experimentos e resultados obtidos com a arquitetura são descritos na seção 4. Finalmente, na seção 5 são feitas considerações finais e propostos trabalhos futuros. 2 Trabalhos Correlatos A manutenção de linhas subterrâneas de distribuição de energia apresenta uma série de desafios. Dentre as várias formas de distribuição, cabos de alimentação com diferentes conformações estão confinados no interior de dutos subterrâ-

26 neo. Nestas condições, o cenário apresenta dificuldade de acesso, altos níveis de eletromagnetismo e presença de umidade, os quais restringem ações de manutenção. Além disso, as técnicas convencionais de manutenção empregadas não são completas por i. realizarem uma troca preventiva antecipada de cabos em boas condições de operação e ii. trocarem cabos quando ocorrer uma falha (Reder and Flaten, 2000) (Birkner, 2004). Em contrapartida tem-se as técnicas de manutenção preditiva, as quais possibilitam determinar a condição dos cabos em serviço e prever quando realmente devem ser substituídos. Esta técnica mostra-se mais econômica do que manutenções rotineiras ou preventivas baseada no tempo de uso, devido as trocas serem realizadas somente quando se tem garantia. Atualmente, sistemas robóticos móveis estão sendo desenvolvidos para ajudar na manutenção preditiva de cabos de energia subterrâneos. Em (Jiang et al., 2005), é apresentado um robô autônomo móvel que inspeciona linhas de distribuição subterrâneas. Outro sistema pode ser visto em (Cho et al., 2006), desenvolvido pelo Korea Electric Power Research Institute, onde o robô inspeciona o isolamento das linhas. Entretanto, ambos os robôs são diferentes do TATUBOT visto que este navega diretamente sobre as linhas, baseado em visão local. Há robôs desenvolvidos para inspecionar dutos de água e gás, onde o objetivo é identificar falhas nos dutos. Neste caso, o robô navega sem obstáculos e necessita de um mecanismo para detectar conexões e bifurcações (Ahrary et al., 2005). Com estas mesmas restrições, alguns robôs utilizam SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) na inspeção visual (Krys and Najjaran, 2007). Supondo-se que o robô móvel precisa navegar evitando obstáculos, um modelo para planejamento de trajetória é usar a estrutura de cabos como guia de trajetória, resultando em um robô seguidor de linhas. Estes tipos robôs navegam utilizando informação visual obtida a partir de marcas artificiais, como linhas ou marcas inseridas no ambiente para guiar o robô. A informação obtida é processada por algoritmos de visão computacional. Em (Frew et al., 2004), é descrito o uso de transformada de Hough em um sistema de visão para aeroplanos para identificar sua orientação e posição, relativos à sua câmera, e um controle PID para manter o alinhamento do avião com uma estrada. A transformada de Hough é também usada em (Choi and Jung, 2006) para monitorar a diferença de inclinação entre o robô e a orientação do cano, sendo que a saída determina se o robô deve mover-se ou rotacionar em uma velocidade constante. Na navegação de veículos terrestres, a transformada de Hough é normalmente utilizada para extrair os limites entre a estrada e o acostamento ou/e a linhas da estrada (Shihavuddin et al., 2008) (Zhang et al., 2004) (Li et al., 2004) (McDonald et al., 2001). 3 Aquitetura proposta O robô TATUBOT foi desenvolvido para inspecionar cabos de distribuição de energia em dutos. Ele é equipado com uma câmera e sensores térmico, acústico e dielétrico. A estrutura mecânica do TATUBOT é exibida na fig. 1. Figura 1: TATUBOT O projeto do TATUBOT prevê o seu deslocamento no centro do duto, conforme descrição na figura 2. Desta forma, é possível navegar em uma posição paralela aos cabos, fazendo as devidas leituras com os sensores de inspeção. De acordo com a estrutura mecânica do TATUBOT, para aplicar rotações, tanto no sentido horário como no anti-horário, é necessário que as rodas motrizes do robô sejam rotacionadas em sentidos opostos. Logo, para que não ocorram rotações, as rodas motrizes devem estar paralelas a base. Assim, para manter-se somente estes tipos de movimentos, as rodas motrizes serão acionadas sempre com o mesma velocidade e as rotações de cada uma serão no sentido oposto, com o mesmo ângulo. A figura 3 descreve a arquitetura de navegação do TATUBOT. Esta pode ser utilizada com imagens de um ambiente real, capturadas pela câmera do robô, ou com imagens simuladas. Neste último caso, as imagens são geradas por simulador que reproduz o cenário de inspeção. O simulador foi desenvolvido integrando as bibliotecas ODE 1 e 1 ODE (Open Dynamics Engine) é uma biblioteca código livre para simular a dinâmica de corpos rígidos (Smith, 2006).

27 Figura 2: TATUBOT no interior de um duto. OpenGL 2. A plataforma computacional que encapsula esta arquitetura permite desenvolver, testar e analisar diferentes estratégias de controle e navegação em ambos cenários (real e simulado). Figura 3: Arquitetura de navegação TATUBOT. Nas próximas subseções serão descritos cada modulo da arquitetura. 3.1 Módulo de Percepção Simulado Este módulo é responsável pela simulação da percepção do robô. A implementação deste módulo foi feita em linguagem C/C++, utilizando as bibliotecas ODE e OpenGL. De fato, o módulo corresponde ao simulador desenvolvido para o TATUBOT, com seus sensores e atuadores. No que se refere à navegação, é utilizada uma câmera como sensor simulado, trabalhando com visão local. A saída do módulo são imagens capturadas pela câmera simulada as quais são enviadas para o Módulo de Visão Computacional. 3.2 Módulo de Visão Computacional A recepção de imagens capturadas, enviadas pela câmera real ou simulada, são utilizadas por este modulo para determinar a orientação dos cabos no interior do duto. A implementação deste módulo foi feita em linguagem C/C++ com o auxílio da biblioteca OpenCV para processamento de imagens. A captura foi implementada de forma a terse três fontes de imagens: (i) uma câmera profis- 2 OpenGL (Open Graphics Library) é uma biblioteca multiplataforma e aberta usada no desenvolvimento de aplicações em computação gráfica como jogos e sistemas de visualização. sional AVT GUPPY F-033C conectada ao barramento firewire; (ii) uma webcam LG-LIC 200 conectada à porta USB e (iii) uma placa de captura de vídeo PixelView PV-M4900 FM. Independente da fonte, o módulo funciona para diferentes cores de cabos e duto, desde que haja uma boa intensidade de gradiente entres os dois objetos. Tendo esta intensidade garantida, é aplicado o algoritmo de Canny para extração de bordas em imagens. O algoritmo de Canny aplica o operador gaussiano na primeira derivada que pode suavizar ruídos e localizar bordas (Bueno, 2009). Tendo este contraste entre cabos e duto, pode-se utilizar a transformada de Hough (Song et al., 2002) para a identificação de linhas retas. A transformada de Hough, para extrair linhas retas, baseia-se em operações que procuram um conjunto de retas que melhor se ajusta as coordenadas de pontos da imagem com as bordas identificadas. Assim, o dado original é transformado em um novo espaço de parâmetros. Este espaço é definido considerando os parâmetros de possíveis linhas. Para iniciar o processo, todos os pares de pontos no conjunto original pode ser uma linha. Finalmente, depois de analisar as possíveis combinações, a linha reta mais recorrente é identificada. Para fazer isso é necessário unir os parâmetros dos segmentos identificados. 3.3 Módulo de Planejamento de Trajetória O Módulo de Planejamento de Trajetória é responsável por inferir as ações do robô a partir da informação visual fornecida pelo Módulo de Visão Computacional, ou seja, ele recebe a orientação dos cabos no duto e determina qual rotação e velocidade deve ser aplicada às rodas do robô. Na implementação do Módulo de Planejamento de Trajetória utilizou-se nos primeiros testes Redes Neurais Artificiais por estas apresentarem capacidade, frente as diversos cenários, de imitar controle de um operador e habilidade de lidar com dados ruidosos, imprecisos e incompletos. Neste caso, as entradas correspondem aos padrões de configurações dos cabos e o sistema deve inferir a rotação a ser aplicada às rodas. A estratégia de controle adotada é baseada em exemplos de navegação, Com isto, evita-se a definição de um conjunto de regras fixas e permite-se ter uma generalização das reações frente a diferentes situações encontradas no ambiente. O conjunto de treinamento é formado por exemplos de navegação. Um exemplo de navegação é composto por quatro pontos os quais descrevem duas linhas retas, coincidentes com as bordas mais externas dos cabos de energia, e a respectiva ação de controle adotada durante uma inspeção teleoperada, ou seja, aplicar um deslocamento seguido de uma rotação horária, uma rotação anti-horária ou nenhuma rotação.

28 4 Experimentos e Resultados São apresentados nesta seção um conjunto de testes e resultados com a plataforma desenvolvida. Mais especificamente, imagens simuladas da câmera embarcada no robô e resultados dos módulos de Visão Computacional e Planejamento de Trajetória. As imagens simuladas da câmera do robô reproduzem a visão robótica necessária para desenvolver o sistema de navegação autônoma para robôs de inspeção de linhas de distribuição subterrâneas. Nas figuras 4 e 5 são exibidos o TATUBOT e o ambiente para navegação robótica desenvolvidos. A câmera simulada do robô pode ser vista na figura 6. Figura 4: TATUBOT em um cenário simulado visto do exterior do duto. Figura 5: TATUBOT em um cenário simulado visto do interior do duto. Para validar o Módulo de Visão Computacional, vários testes foram realizados com imagens fornecidas da câmera real e da câmera simulada. Este módulo pôde identificar linhas coincidentes com as bordas dos cabos elétricos. Na figura 7 são exibidas as bordar dos cabos (em branco) detectadas pelo algoritmo de Canny e as retas coincidentes com elas (em vermelho), encontradas através da transformada de Hough. O Módulo de Visão Computacional foi validado em diferentes condições de luminosidade. Nos testes, o módulo de visão mostrou-se robusto para ambientes mal iluminados. Já em ambientes com iluminação não uniforme ou em excesso, ruídos apareceram na imagem. Estes foram detecta- Figura 6: Câmera simulada do robô. dos como bordas pelo algoritmo de Canny. Porém, devido aos ajustes na transformada de Hough, que permitem determinar o mínimo comprimento de linha, foi possível a eliminação do ruído e, assim, a identificação da orientação das retas, como mostra a figura 8. Já a figura 9 exibe o resultado de um dos testes realizados com imagens da câmera simulada, a partir da fig. 6. O conjunto de cabos foi identificado sem problemas. Para o planejamento de trajetória foram usadas redes neurais artificiais. Tal técnica foi empregada de forma a modelar a estratégia de controle a partir de exemplos de navegação. O aprendizado foi avaliado levando-se em conta a posição dos cabos e a ação tomada durante uma navegação controlada por um operador humano. Diferentes posições de cabos foram simuladas. A partir de imagens sintéticas, este operador humano usava um joystick para controlar o robô. O operador teve acesso somente às imagens sintéticas dos cabos, as mesmas usadas pelo módulo de visão, assim como o sistema de navegação teria. As ações foram armazenadas em um arquivo de treinamento. Os testes foram realizados em uma rede neural artificial com função de ativação sigmoidal e algoritmo de treinamento de retropropagação. A camada de entrada da rede possui oito neurônios (correspondentes aos quatro pontos que descrevem duas retas) e três neurônios na camada de saída (correspondentes a cada ação). Calculou-se o erro através do Erro Médio Absoluto: E = 1/N N i=1 x i x i À rede foram apresentados 52 padrões de treinamento e utilizou-se 20 padrões para testála. Variou-se o número de neurônios na camada intermediária obtendo-se os seguintes resultados: 16 neurônios Erro Médio Absoluto da Rede: Erros de classificação: 2/20 = 10% 24 neurônios Erro Médio Absoluto da Rede: Erros de classificação: 3/20 = 15%

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