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Os processos industriais lidam frequentemente com o controle de posicionamento de manipuladores robóticos. Uma das estratégias para aumentar a exatidão de posicionamento é medir e corrigir a pose do robô em tempo real. A pose corresponde à posição e orientação do atuador final em determinado sistema de coordenadas. Este método possui ampla aplicação em engenharia, como nos processos de fabricação, em quê há demanda pela precisão do posicionamento de ferramentas e peças, como também na virtualização de ambientes reais, exemplificado por veículos autônomos que executam o reconhecimento do seu posicionamento em relação ao ambiente onde se dirigem. Dentre os dispositivos de sensoriamento para aquisição de dados referentes à pose de objetos, lista-se, por exemplo: LIDAR, câmeras, iGPS, Laser Tracker e sensores inerciais. Entretanto, grande parte destes equipamentos podem ter custos muito altos ou não apresentar exatidão satisfatória, inviabilizando determinadas aplicações. Como alternativa, o uso de câmeras tem sido fortalecido por pesquisas acerca da visão computacional, que faz o uso de processamento de imagens para identificar objetos específicos e realizar a determinação de sua pose. Para isso, pode-se utilizar marcadores fiduciais para o cálculo de pose, inicialmente desenvolvido para aplicações em realidade aumentada, hoje já amplamente utilizado em robótica móvel. Estes marcadores são caracterizados por uma superfície plana, quadrada e codificada, a qual é posicionada no ambiente ou no objeto que se deseja rastrear. Utilizando um sistema previamente calibrado, pode-se obter a pose do marcador em relação ao sistema coordenado da câmera através do processamento das posições dos vértices do marcador na imagem e, utilizando mais marcadores, adiciona-se redundância aos cálculos e expande-se o volume de mensuração. Ainda, este método possui incertezas de medição em função da resolução de imagem e da dimensão dos marcadores utilizados e de seu posicionamento relativo à câmera, o quê resulta na necessidade de marcadores maiores para distâncias maiores. Também utiliza-se mais câmeras estrategicamente posicionadas para evitar pontos cegos. Neste projeto, avalia-se o emprego de marcadores fiduciais e câmeras de boa resolução pré-calibradas para a medição da pose de manipuladores robóticos. Propõe-se utilizar apenas a posição de três marcadores para estimar a orientação resultante do objeto em quê se encontram, podendo ser, por exemplo, uma plataforma de Stewart, caracterizada por um manipulador robótico paralelo de seis graus de liberdade, utilizado em aplicações que envolvem alta capacidade de carga e/ou alta precisão de posicionamento. O processamento dos marcadores na imagem é feitos pela biblioteca ArUco, de código livre, escrita e otimizada em C++. Originalmente, propôs-se realizar o trabalho juntamente com testes em laboratório, utilizando equipamentos de alta precisão como referência de medição. Entretanto, o prolongamento da pandemia da Covid-19 demandou mudanças de estratégia e, então, optou-se por implementar um software bem arquitetado em ROS, um framework de desenvolvimento de sistemas robóticos, baseado em uma rede de arquitetura publisher/subscriber, implementada por diferentes nós de microsserviços, com um padrão bem definido de mensagens. Isso possibilita a realização de testes em um ambiente de visualização virtual, como o RViz, juntamente com o uso de uma câmera estéreo, modelo ZED2, do fabricante Stereolab. Assim, foi possível otimizar o desenvolvimento de uma aplicação completa que será, posteriormente junto com o retorno presencial, avaliada em laboratório em uma plataforma de Stewart real, com testes validados por outros equipamentos de medição. Os resultados finais apresentam uma boa abstração de código, que pode ser utilizado para diferentes câmeras e de outros fabricantes, conhecendo-se os seus dados de calibração. A plataforma ROS também possibilitou métodos de transformação de sistemas coordenados para outros componentes do sistema e, também, a integração com outros frameworks de controle de robôs. A visualização em software trouxe resultados satisfatórios que, antes, não eram planejados. Neste trabalhou foi feito um levantamento de diversas ferramentas para manipulação de sistemas robóticos por meio de algoritmos modernos em crescente utilização na academia e na indústria. Por fim, o trabalho será repassado a outros estudantes para que seja continuamente melhorado até uma versão definitiva. |
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