A learning-based model-free controller for decoupled humanoid robot walking

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2020
Autor(a) principal: Tejada Begazo, Maria Fernanda [UNESP]
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: eng
Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Androids
Artificial intelligence
Genetic algorithms
Intelligent control systems
Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/204841
Resumo: A robótica avançou rapidamente nas últimas décadas. Inicialmente focada na produção industrial de automóveis depois da segunda revolução industrial; ela rapidamente se expandiu para novos e excitantes domínios que demandaram dos robôs a realização de tarefas com ferramentas e em ambientes projetados para seres humanos. No entanto, controlar o movimentos desses robôs está se tornando cada vez mais desafiador devido ao crescimento da complexidade de sua estrutura mecânica e dinâmica. Essa dificuldade tem estimulado a investigação de novos métodos para o controle de robôs que possam não depender do modelo cinemático ou dinâmico dos robôs. A robô humanóide Marta foi projetada e construída pelos grupos de pesquisa LaRoCS e GASI para a realização de investigações de caminhada de robôs humanóides, e apresenta alguns novos conceitos tais como os pés pequenos - ao invés de pés grandes - e uma junta esférica de 3 DOF na cintura que permite o projeto de estratégias de controle desacopladas. Aproveitando a arquitetura mecânica deste robô, este trabalho apresenta um controlador livre de modelo para a caminhada de robôs humanóides composta por i) um controlador clássico para a junta esférica da cintura que foca na estabilidade do robô e ii) um controlador de trajetória para as demais juntas baseado em uma Série Truncada de Fourier (TFS) com seus parâmetros ajustados por um algoritmo genético (GA) que foca na implementação de um padrão de caminhada coordenada do robô. Os resultados mostraram que a estratégia de controle descomposta tem potencial para conferir robustez adicional à caminhada de robôs bípedes em relação a técnicas convencionais.
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