SISTEMA INTELIGENTE DE NAVEGAÇÃO E LOCALIZAÇÃO DE ROBÔS MÓVEIS Aluno: Lucas Grativol Ribeiro Orientador: Karla Tereza Figueiredo Leite Introdução As aplicações da robótica fora do contexto industrial têm crescido e se diversificado em campos como: a medicina, com aplicação da teleoperação em cirurgias; na área militar, desenvolvimento de robôs móveis que levam suprimentos no meio de conflito; e até no ambiente doméstico, com o surgimento da automação doméstica, em que robôs limpam sua casa ou tomam conta de idosos. Dentro desse contexto de interação com um ambiente, ou até com humanos, robôs, principalmente móveis, precisam de conhecimento sobre o espaço ao seu redor, paredes, portas, limites do terreno e quaisquer empecilhos existentes. O robô sem essas informações pode ser comparado com um ser humano, que precisa executar alguma tarefa, em um quarto escuro. Entretanto nem sempre é possível obter um mapa, localização de todos os itens do ambiente, ou obter informações suficientes previamente, pontos de referência, necessários para a localização. Um sistema de navegação para um robô móvel é uma área em constante pesquisa e desenvolvimento, entre as grandes motivações estão: a substituição de trabalhadores por robôs em tarefas repetitivas, perigosas e/ou insalubres, como soldas submarinas, reparos em usinas nucleares ou reparos em tubulações de gás, esgoto e petróleo. Este trabalho propõe um estudo típico para a área de navegação de robôs móveis, o desenvolvimento de um método para que um robô percorra um labirinto, montado em um ambiente fechado, evitando todos os obstáculos. Essa tarefa pode ser realizada obtendo-se os dados do ambiente ao redor do robô, usando sensores e processando essa informação. 1. O Robô Para o projeto foi desenvolvido um robô móvel, a união de um chassi, motores DC, um microcontrolador. O robô foi montado a partir de um chassi de alumínio, usando-se dois motores DC e um par de esteiras foi possível formar uma plataforma para apoiar os outros componentes. O conjunto é formado por um microcontrolador, três sensores, uma ponte H e um dispositivo emissor/receptor bluetooth. Figura 1- Visão superior, frontal e lateral do chassi e do motor.
Microcontrolador A operação do modelo requer um dispositivo capaz de interagir com diversos sensores, com o sistema de locomoção, capaz de processar um conjunto de dados e reagir em tempo real. Algo assim poderia envolver dispositivos caros, no entanto a proposta é utilizar um microcontrolador, que é capaz de interagir com todos os problemas citados, de baixo custo e processamento simples, que é responsável por cumprir comando, deixando a parte de processamento contínuo de dados para a ferramenta computacional aplicada no projeto, a lógica Fuzzy. O microcontrolador escolhido foi o Arduino, amplamente utilizado em universidades, por alunos nas diversas áreas da engenharia, e por entusiastas como ferramenta de lazer ou trabalho, por ser de fácil acesso, fácil programação e na grande gama de aplicações nas quais pode se usá-lo. O modelo de Arduino escolhido para o projeto foi o Arduino Uno, de fabricação italiana, com as especificações: Processador: ATmega328P, 16 MHz de clock. Alimentação: 5V (USB)/ 7-12V (fonte externa, uma bateria no caso). Portas Analógicas: 6. Portas Digitais: 14 I/O (in/ou), com 6 portas PWM. EEPROM: 1 KB. SRAM: 2 KB. Flash: 32 KB. Figura 2- Arduino Uno. Sensores Aliados ao Arduino, os sensores dão ao robô a capacidade de interagir com o ambiente. De acordo com Bontempo (2012, p.14), os sensores podem ser classificados em dois grupos: proprioceptivos e exteroceptivos. Sensores proprioceptivos são relativos ao estado do próprio robô, tais como nível da bateria, encoders (giro dos atuadores), bússola (orientação), GPS (posição global) e acelerômetro. Sensores exteroceptivos são relativos a tudo que é externo ao robô, tais como sensores de distância, fotômetro (luminosidade) e câmeras (aquisição de imagens). Os sensores proprioceptivos mais comuns são a bússola e o encoder. No trabalho desenvolvido foi necessária a inclusão de sensores exteroceptivos para captar a distância do robô aos objetos no ambiente de testes. Uma grande precisão, das
distâncias medidas, requer sensores de alto custo, como é o caso do LRF (laser ranger finder), capaz de mapear grandes espaços em curto espaço de tempo e com precisão. Como alternativa ao alto custo, se optou por sensores de baixo custo, em que, o erro provocado em suas leituras era levado em consideração no algoritmo responsável por processar os dados. Para o projeto foi considerado a utilização do sensor ultrassom, visto a sua disponibilidade oferecida pelo Departamento de Engenharia Elétrica da Puc-Rio. O sensor ultrassom escolhido para o projeto foi o HC-SR04, de baixo custo, com precisão para distâncias de 2-450 cm, precisão de 0.3cm e capaz detectar objetos em alcance de 15 graus, a partir do seu centro. Figura 3- Sensor HC-SR04 O HC-SR04 possui quatro pinos, Vcc (alimentação), GND, Trig e Echo. Pulsos são emitidos, em forma uma onda quadrada com frequência de 40Khz, pelo pino Trig. O pino Echo se mantém energizado (high) até que a onda emitida pelo pino Trig bata em um obstáculo, retorne e faça o pino Echo mudar um estado sem energia (low). A distância é medida a partir do tempo que o pino Echo fica em estado high. Dessa forma, o sensor não é capaz de dar distâncias, o cálculo é realizado no Arduino. A velocidade do som no ar pode ser considerada como 29 microssegundos por centímetro. Assim a expressão da distância pode ser computada com: Distância (cm) = t 29 2 Em que t é o tempo em que a porta Echo permanece em estado high e o valor é dividido por dois, pois o tempo medido representa a ida e o retorno do pulso. O projeto utiliza três sensores ultrassom montados na frente do modelo para encontrar obstáculos que estejam na frente, a esquerda ou a direita do robô. Figura 4- Principio do sensor ultrassom.
Comunicação O processamento de dados é executado em computador, próprio para executar dados com grande velocidade, enquanto o Arduino apenas executa os resultados obtidos pelo processamento. Para tal foi estabelecido uma comunicação entre o Arduino e o Computador usando um dispositivo bluetooth. A comunicação é feita por meio de portas seriais, opção nativa no Arduino e em computadores. No Arduino foi usado o módulo bluetooth JY-MCU hc-06 com quatro portas, Vcc, GND, TXD (transmissor),rxd (receptor). O módulo é capaz de operar com tensões de 3.6-6V,com um alcance efetivo de 10 metros e possibilidade para se comunicar nas frequências de 1200, 2400, 4800, 9600,19200, 38400, 57600,115200 e 230400 Hz. No computador foi utilizado adaptador bluetooth capaz de suportar as especificações anteriores. O JY-MCU foi conectado ao Arduino e trabalhando na frequência de 9600 Hz informação pode ser transmitida do Arduino ao computador ou ao contrário, recebida pela Arduino. Figura 5- O bluetooth JY-MCU. Motores e ponte H A velocidade desenvolvida por motores DC depende diretamente da tensão fornecida ao mesmo e o sentido de giro depende do sentido empregado na corrente elétrica. O projeto necessita de um modo de operar o motor com diferentes velocidades e a capacidade de girar em ambos os sentidos. Uma ponte H é um dispositivo capaz de fornecer diferentes tensões em sua saída e inverter o sentido da corrente. A ponte H usada foi o driver motor L298N: Alimentação: 7-35V A capacidade controlar dois motores simultaneamente Corrente máxima para cada motor: 2A.
Figura 6- Ponte H L298N 2. Lógica Fuzzy A locomoção, seja ela humana ou robótica, é um processo que envolve a análise da situação e tomadas de decisão em tempo real. O ato de dirigir, por exemplo, nossos olhos estipulam a distância ao obstáculo próximo, essa informação é mandada ao cérebro e a reação é o quão rápido o carro deve ir para continuar o percurso e não ocasionar uma batida. O movimento do robô móvel dentro de um labirinto, a proposta do trabalho, é automatizar o processo descrito com o carro. Uma forma de tratar os dados recolhidos pelos sensores, visando a potência que deve ser impostas aos motores, é utilizar a lógica Fuzzy. A lógica Fuzzy tem como ideia tratar informação de maneira dinâmica atribuindo graus de pertinência a cada valor e separando os valores em conjuntos que recebem significados, como exemplo muito perto, perto, longe, muito longe e com cada grau diferentes regras, tomadas de decisão, são executadas. Como no exemplo do carro, estar muito longe do próximo carro faria o condutor acelerar ou estar perto varia o condutor reduzir a velocidade ou até retroceder. A implementação do Fuzzy foi feita com o software Matlab e o fuzzy logic toolbox, cedido pelo Departamento de Engenharia Elétrica da Puc-Rio, para cada sensor ultrassom foi construído um grupo de valores representando as distâncias, as entradas, e para cada motor um conjunto representando a potência que deve ser ativada nos motores. A implementação da lógica Fuzzy passa por três etapas básicas, a fuzzificação, uma conversão, dos dados recebidos em valores Fuzzy, valores entre 0 e 1 de acordo com funções que dão forma aos conjuntos e determinam o grau de pertinência do valor. Em seguida, de acordo com um grupo de regras que determinam que tipo de conjunto da entrada ativa um conjunto da saída, por exemplo, um dado de entrada que pertença ao conjunto muito longe ativará a saída muito alto para a potência do motor. Por fim, a defuzzificação converte os valores encontrados para a saída em dados discretos novamente.
Figura 7- Sistema Fuzzy. O sistema de inferência Fuzzy usado contou com três entradas, para cada sensor, e uma saída para cada motor. Assim, as distâncias obtidas em cada sensor ultrassom são enviadas via porta serial para o Matlab onde os dados são tratados, usando a lógica Fuzzy, e então retornado aos motores a potência que deve ser aplicada. Conclusão O sistema de navegação apoiado em Lógica Fuzzy permitiu a autonomia do robô, fazendo com que este navegue de forma inteligente, sem a interferência humana. A capacidade de evitar obstáculos pode ser aplicada para desenvolvimento futuro de um modelo para SLAM (simultaneous localization and mapping), uma técnica que requer mais dados sobre o ambiente e é capaz mapear uma região, tendo como base o sistema de navegação desenvolvido. Além disso, um sistema de navegação parecido pode ser aplicado para a construção de robôs de limpeza ou robôs operando dentro de um fábrica. Ressalta-se que os ambientes citados são controlados e fechados. Figura 8- Visão superior e frontal do robô desenvolvido.
Referências 1- BONTEMPO,A. Uma Abordagem Híbrida para Localização e Mapeamento Simultâneos para Robôs Móveis com Sonares Através de Filtro de Kalman Estendido 2012. 120p. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica)- Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro. Rio de Janeiro,2012.[ Orientadoras: Marley Maria Bernardes Rebuzzi Vellasco, Karla Tereza Figueiredo Leite.]