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Título: Aplicação de sistemas autoadaptativos em robótica móvel : um estudo de caso no robô Pioneer
Autor(es): Peixoto, João Vitor de Melo
Assunto: Autoadaptatividade
Sistema autoadaptativo
Robótica
Software - arquitetura
Data de apresentação: 10-Dez-2019
Data de publicação: 7-Set-2021
Referência: PEIXOTO, João Vitor de Melo. Aplicação de sistemas autoadaptativos em robótica móvel: um estudo de caso no robô Pioneer. 2019. 91 f., il. Trabalho de conclusão de curso (Bacharelado em Engenharia Mecatrônica)—Universidade de Brasília, Brasília, 2019.
Resumo: Para que sistemas robóticos possam executar tarefas complexas e autônomas em ambientes su- jeitos a eventos imprevisíveis e, ainda assim, obter os resultados mínimos esperados, é fundamental que o modelo de arquitetura de controle de robô seja autoadaptativo. Um robô autoadaptativo é capaz de identificar as alterações nas características do ambiente e se adaptar-se a elas, de modo a garantir a integridade do sistema em tempo-real. Nesse contexto, esse trabalho apresenta um estudo sobre a aplicação de uma arquitetura de software autoadaptativa na robótica móvel, em um estudo de caso no robô Pioneer. O conceito de autoadaptatividade será aplicado na tarefa de deslocar-se por um extenso corredor em diferen- tes períodos do dia e, visão computacional e outros sensores, identificar as portas no corredor e classificá-las como abertas ou fechadas.
Abstract: So robotic systems can perform complex and autonomous tasks in environments subject to unpredictable events and still achieve the minimum expected results, it is fundamental that the robot control architecture model be self-adaptive. A self-adapting system for robotics is able to identify and adapt to changes in environmental characteristics to ensure system integrity in real-time. In this context, this paper presents a study on the application of a self-adaptive software architecture in mobile robotics, in a case study in the Pioneer robot. The concept of self-adaptation will be applied to the task of moving through an extensive corridor at different times of the day, and computer vision and other sensors, identifying doors in the corridor and classifying them as open or closed.
Informações adicionais: Trabalho de conclusão de curso (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Curso de Graduação em Engenharia de Controle e Automação, 2019.
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