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Title: Controle inteligente de um manipulador robótico com regressão por processo gaussiano
Other Titles: Intelligent control of a robotic manipulator using gaussian process regression
Authors: Baumann, Gabriel de Albuquerque Barbosa
Keywords: manipulador robótico,sistema de controle não-linear, controle inteligente, linearização por realimentação, regressão por processo gaussiano.;robotic manipulator, non-linear control system, intelligent control, feedback linearization, Gaussian process regression.
Issue Date: 14-Dec-2018
Publisher: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Citation: BAUMANN, Gabriel de Albuquerque Barbosa. Controle Inteligente de um Manipulador Robótico com Regressão por Processo Gaussiano. 2018. 32f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Mecânica) - Departamento de Engenharia Mecânica, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2018.
Portuguese Abstract: O avanço tecnológico promovido no quarto Ciclo de Kondratiev deu origem à internet das coisas e à indústria 4.0, em um contexto no qual as a dinâmica social, seja profissional ou pessoal doméstica, alterada pela inserção de inteligência artificial e da robótica nas atividades cotidianas, por exemplo. Dessa maneira, o Engenheiro Mecânico deve se colocar como agente de mudança, atuando na vanguarda tecnológica em áreas multidisciplinares, como a robótica, que envolve eletrônica, mecânica, programação e, muitas vezes, biologia, neurociência e filosofia. Isso significa que um manipulador robótico não é somente uma oportunidade para pesquisas e desenvolvimento de sua estrutura mecânica e seus componentes eletroeletrônicos, mas, também uma grande oportunidade para avaliar algoritmos de controle, desde técnicas mais convencionais como o controlador Proporcional-Integral- Derivativo (PID), até um algoritmo de aprendizagem. Na prática, a dinâmica da maioria desses sistemas apresenta um alto grau de não linearidades e incertezas, o que torna o seu controle de posição e trajetória uma situação desafiadora, corroborando para a efervescência dessa área de pesquisa. Assim, sabendo que o projeto de controladores se mostra como fundamental para esses robôs, este trabalho representa uma contribuição para a Engenharia Mecânica ao propor um controlador inteligente para um manipulador robótico de dois graus de liberdade. A lei de controle utiliza regressão por Processo Gaussiano para compensar incertezas e dinâmica não modelada na técnica de linearização por realimentação.
Abstract: The technological advancement promoted in the Kondratiev’s fourth Cycle gave rise to the internet of things and the industry 4.0, in a context in which the social dynamics, whether professional or domestic personal, changed by the insertion of artificial intelligence and robotics in daily activities, for example. Thus, the Mechanical Engineer must act as a change agent, acting in the technological vanguard in multidisciplinary areas such as robotics, which involves electronics, mechanics, programming and, often, biology, neuroscience and philosophy. This means that a robotic manipulator is not only an opportunity for research and development of its mechanical structure and its electronic components, but also a great opportunity to evaluate control algorithms, from more conventional techniques such as Proportional-Integral-Derivative (PID), to a learning algorithm. In practice, the dynamics of most of these systems present a high degree of nonlinearities and uncertainties, which makes their position and trajectory control a challenging situation, corroborating the effervescence of this research area. Thus, knowing that the controller design is shown as fundamental for these robots, this work represents a contribution to the Mechanical Engineering when proposing an intelligent controller for a robotic manipulator of two degrees of freedom. The control law uses Gaussian Process regression to compensate for uncertainties and unmodified dynamics in the feedback linearization technique.
URI: http://monografias.ufrn.br/handle/123456789/8310
Other Identifiers: 20170009178
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