Marcha bípede e estabilidade de postura: avaliação e controle de robôs, exoesqueletos e humanos.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2025
Autor(a) principal: Americano, Pedro Parik
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Bioinspired control
Bipedal robots
Capture point
Central pattern generators
Controle (Teoria de sistemas e controle)
Gait stability
Human-on-the-loop control
Inteligência artificial
Interção homem-máquina
Lower-limb exoskeletons
Machine learning
Marcha (Locomoção)
Minimal sensing
Predicted step viability
Robótica
Robust control
Trajectory planning
Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3152/tde-16012026-112107/
Resumo: O objetivo deste trabalho é desenvolver ferramentas generalizáveis para avaliar e garantir a estabilidade da marcha bípede e do controle postural em robôs, exoesqueletos e humanos. Inicialmente, estudou-se o uso de um exoesqueleto passivo para investigar a influência da massa e da inércia adicionais, o que motivou a criação de um protocolo mínimo de avaliação com sensores não invasivos, posteriormente aprimorado com aprendizado de máquina para estimar o centro de pressão a partir de câmeras e classificar a estabilidade da marcha. Foram também implementados controladores robustos de baixo nível e um planejador de trajetória baseado em Capture Point, N-Step Capturability e Predicted Step Viability, avaliados em simulações com modelos atuados e subatuados frente a incertezas, irregularidades e perturbações externas. Em paralelo, desenvolveram-se algoritmos bioinspirados de CPGs para adaptação não supervisionada da marcha em simulações e testes com humano no circuito. Por fim, propôs-se um planejador de trajetórias modular e baseado em inteligência artificial capaz de aplicar critérios complexos em tempo real, escolhendo estados-alvo e trajetórias de forma personalizada. Os resultados demonstram uma estrutura completa e adaptável tanto para avaliar quanto para aprimorar a estabilidade da locomoção bípede.
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