TÍTULO: FUZZY TAKAGI-SUGENO PARA IDENTIFICAÇÃO E CONTROLE INERCIAL DE UM ROBÔ MÓVEL

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Transcrição:

Anais do Conic-Semesp. Volume 1, 2013 - Faculdade Anhanguera de Campinas - Unidade 3. ISSN 2357-8904 TÍTULO: FUZZY TAKAGI-SUGENO PARA IDENTIFICAÇÃO E CONTROLE INERCIAL DE UM ROBÔ MÓVEL CATEGORIA: EM ANDAMENTO ÁREA: ENGENHARIAS E TECNOLOGIAS SUBÁREA: COMPUTAÇÃO E INFORMÁTICA INSTITUIÇÃO: FACULDADE ANHANGUERA DE INDAIATUBA AUTOR(ES): WAGNER DE CAMPOS LIMA, DANILO BUITONI ORIENTADOR(ES): ALEX PEREIRA FRANÇA COLABORADOR(ES): REVERTON JOSÉ DE PAULA

Fuzzy Takagi-Sugeno para Identificação e Controle Inercial de um Robô Móvel Resumo Este projeto tem como base o estudo avançado de sensoriamento para automação e controle de robôs para prática de atividades em ambientes (ou condições) que oferecem riscos a integridade humana. Como, por exemplo, o uso em pesquisas em ambientes insalubres, que podem se estender desde a indústria (metalurgia, mineração etc.) ou até mesmo a exploração de áreas pouco conhecidas pelo homem (o oceano em áreas de alta profundidade). Com o desenvolvimento das técnicas para a mobilidade dos robôs, consegue-se optimização do desempenho, aumento na amplitude de alcance dos mesmos e precisão no controle da trajetória do mesmo. Esse sistema é fundamentado, em uma primeira etapa, no uso de um sensor de bússola eletrônica fundamentada na ponte de wheatstone ligado a um hardware Arduino que controla o robô e o controle efetuado por algoritmos de controle da trajetória programados com MATLAB. Introdução A necessidade do uso de robôs em substituição ao homem não é um tema atual e tornou-se uma solução para problemas enfrentados a várias décadas. Com o uso da tecnologia para a exploração em ambientes de alta periculosidade, o homem obteve avanços significativos no uso de novos materiais e na exploração de recursos que, anteriormente, eram intangíveis. O uso da tecnologia da navegação inercial aplicada a robôs, com sensores de baixo custo, mostra-se possível para a obtenção de soluções utilizando controladores simples, porém com algoritmos mais focados na realização das tarefas, para os quais são projetados inicialmente. Barshan e Whyte (Barshan & Whyte, 1999) realizaram experimentos com um sistema de navegação inercial composto de uma acelerômetro tri axial, três giroscópios (x, y, z), dois sensores de nível (x e y) e utilizando filtro de Kalman para a compensação de erros, que utiliza o sinal dos sensores e devolve informações estimadas da posição da plataforma, orientação, seus derivados e

informações de deriva correspondentes, para observar as diferenças em relação aos sensores de baixo custo. Em sistemas de custo mais elevado, pode-se observar aplicações militares para diversos campos que variam desde a pesquisa (Mars Science Laboratory 3 - sonda enviada a Marte para pesquisa, por exemplo) até mesmo com atuação em campo juntamente com oficiais (CUTLASS 4 - desarmando bombas na Inglaterra, por exemplo). Objetivos Neste experimento, utilizando uma bússola eletrônica baseada na ponte de wheatstone e empregando o uso do filtro de Kalman, procura-se desenvolver algoritmos baseados em lógica fuzzy para obter a navegação do robô, em substituição a sensores ópticos para a detecção da velocidade das rodas. Através da programação desses algoritmos, a utilização do filtro com o sensor irá fornecer o sentido e orientação para a navegação do robô, validando o teste. Serão estipulados limites para o sentido programado, sendo estes os fatores de pertinência para determinar a orientação da movimentação do robô em teste. Metodologia Até o presente momento os métodos para o desenvolvimento da pesquisa estão separados em dois momentos distintos. Num primeiro momento se deu o desenvolvimento de um modelo matemático que representasse a dinâmica do robô móvel a ser controlado. Esse modelo não identificado foi desenvolvido utilizando a metodologia de espaço de estados, tendo em vista que seu controle se dará por meio de algoritmos de optimização baseados em busca de metaheurísticas não foram desprezados as etapas de análise de estabilidade e observabilidade do mesmo. Num segundo momento foi utilizado o software MATLAB para simulação computacional do modelo e a partir de um algoritmo fuzzy de clusterização buscar a solução ótima de controle para o mesmo que seja também factível.

Desenvolvimento Subitem 1 Desenvolvimento do Modelo Dinâmico A primeira etapa foi baseada no desenvolvimento do modelo matemático que contempla o sistema dinâmico que envolve o robô móvel inercialmente guiado. O modelo matemático desenvolvido em espaço de estados tem sua estrutura ligada diretamente a todos os graus de liberdade que o robô pode atuar: guinada, leste, norte, latitude, longitude, velocidade, posição, como é demonstrado no vetor abaixo: Subitem 2- Identificação do Modelo e Desenvolvimento da Estratégia de Controle A segunda parte do desenvolvimento se deu a identificação do modelo a partir de sua simulação computacional por meio do Software Matlab/Simulink essa identificação foi fundamentada na clusterização fuzzy de seu modelo matemático a partir de um uma entrada de excitação não determinística permitindo o desenvolvimento de uma estratégia de controle do tipo botton-up. Figura 1- Validação do erro do modelo

. Figura2 Analise do mapa de clusterização para o modelo Resultados Como pode ser visto na figura 1 o erro do modelo tem um perfil de decaimento exponencial oque demonstra a convergência do erro para próximo de zero, em função dos parâmetros da clusterização. Oque demonstra a validade do modelo identificado e sua lei de controla embutida. Considerações Finais O trabalho vem demonstrando resultados consideráveis por meio dos testes e desenvolvimento executados até o momento do ponto de vista da elaboração de algoritmos de I.A que permitam uma melhor capacidade dinâmica a robôs móveis inercialmente guiados Fontes Consultadas Barshan, B.; Durrant-Whyte, H.F.; "Inertial navigation systems for mobile robots," Robotics and Automation, IEEE Transactions on, vol.11, no.3, pp.328-342, Jun 1995. Zadeh, L. A.; "Fuzzy Sets", Information and Control, vol. 8, pp 338-353. Mars Science Laboratory, <http://mars.jpl.nasa.gov/msl/>, acessado em 08/07/2013. Northrop Grumman Welcomes Defence Minister to Unmanned Ground Vehicle Facility in Coventry, UK <http://phx.corporate-

ir.net/phoenix.zhtml?c=112386&p=irol-newsarticle&id=1730730&highlight=>, acessado em 08/07/2013.