atividades de pesquisa 2009 grupo de robótica, automação e visão computacional - grav...

Atividades de pesquisa 2009

Grupo de Robótica, Automação e Visão Computacional - GRAV

Laboratório de Automação, Visão e Sistemas Inteligentes - LAVSI

Departamento de Engenharia Elétrica – ENE/FTUniversidade de Brasília - UnB

UnBGRAV/ENE-UnB

Departamento de Engenharia Elétrica – UnB Controle e Automação, Telecom, Eletrônica, Potência e Redes

GRAV – Grupo de Robótica, Automação e Visão Computacional LAVSI – Laboratório de Automação, Visão e Sistemas Inteligentes LARA – Laboratório de Robótica e Automação LCVC – Laboratório de Controle e Visão por Computador

Corpo docente Prof. Dr. Adolfo Bauchspiess Prof. Dr. Geovany Araújo Borges Prof. Dr. João Yoshiyuki Ishihara Prof. Dr. Marco A. F. Egito Coelho

UnBLEARn

Laboratório de Ensino para Automação Remota

UnBLEARn

3 tanques

4 tanques

Laboratório de Ensino para Automação Remota

UnBCarcarah/Plena

Projeto GRAV – LAVSI / LARA

UnBCarcarah/Plena

Inspeção tradicional em linhas de transmissão: Inspeção aérea utilizando um helicóptero Equipe em terra

Processo dispendioso e de alto custo

Projeto GRAV – LAVSI / LARA

UnBCarcarah/Plena

Adaptação de veículos aéreos não-tripulados (VANTs) Projeto de pesquisa UnB – Plena Transmissoras

Desenvolvimento de um VANT para auxílio à inspeção de linhas

UnBCarcarah/Plena

Veículo aéreo não-tripulado (VANTs) baseado em helimodelo; Sistemas embarcados:

Sistema de controle e localização baseado em central inercial; Adaptação de distribuição linux em tempo real para rodar em compact flash; Câmeras móveis (Pan Tilt) auxiliares no pouso e decolagem.

Simulador para avaliações offline.

UnBCarcarah/Plena

Veículo aéreo não-tripulado (VANTs) baseado em helimodelo; Sistemas embarcados:

Sistema de controle e sistema de localização baseado em central inercial; Adaptação de distribuição linux em tempo real para rodar em compact flash; Câmeras móveis (Pan Tilt) auxiliares no pouso e decolagem.

Simulador para avaliações offline.

UnBCarcarah/Plena

Modelo simplificado no LAVSI

Detecção de falhas nas garras dos espaçadores das linhas

UnBCarcarah/Plena

Falha na garra Falha na garra

Falha na garra Sem falha

Classificador utilizando RNA 120 imagens: 60% treinamento; 20% validação e 20% teste.

UnBCarcarah/Plena

UnBAutomação predial inteligente

Projeto PROBAL – CAPES /DAAD “Networked Control with Distributed Processing for Building

Automation in an Ambient Intelligence Framework”

Ambient Intelligence “Rede de sensores e atuadores provendo diversos

serviços de forma invisível aos usuários

Exemplos de serviços: Conforto térmico; Economia de energia; Segurança; Assisted Living.


Climatização Conforto e economia de energia

ZigBee Wireless Sensor Network Facilidade de retrofitting; Flexibilidade de implementação de sensores e atuadores; Fornecer diversos serviços aos usuários.


Ar condicionado convencional Automação em ambientes isolados; Automação em ambientes com carga térmica compartilhada.

Ar condicionado híbrido Desenvolvimento e automação em ambientes isolados.

Serviços ao usuário Sistema de localização indoor


Ar condicionado convencional: Controle fuzzy em ambientes isolados:

Simulações:


Ar condicionado convencional: Controle fuzzy em ambientes isolados:

Resultados:

Con

trole

On-

Off

Con

trole

Fuz

zy

30% de Economia


Ar condicionado convencional: Automação em ambientes com carga térmica compartilhada:

Ambientes de testes:


Ar condicionado convencional: Controle on-off em ambientes com carga térmica compartilhada:

Objetivo: Verificar a influência do posicionamento dos sensores Rede implementada:


Ar condicionado convencional: Controle on-off em ambientes com carga térmica compartilhada:

Diferenças no posicionamento dos sensores:

Sens

ores

de

Ret

orno

do

arSe

nsor

es

cent

raliz

ados 21% de

Economia


Ar condicionado convencional: Controle fuzzy em ambientes com carga térmica compartilhada:

Rede implementada:


Ar condicionado convencional: Controle fuzzy em ambientes com carga térmica compartilhada:

Resultados:

Con

trole

Fuzz

y 18% de Economia

Con

trole

On-

off


Ar condicionado híbrido: Ar condicionado convencional + evaporativo:

Ambientes de implementação:



Módulos:

Módulo atuador (bomba, ventilador e compressor)

Módulo Interno(temperatura, umidade e Radiação térmica)

Módulo Externo(temperatura, umidade e Radiação solar)

Módulo móvel (temperatura, umidade, velocidade do ar)

Módulo Coordenador/PC



Software Supervisório:


Serviços Wireless Sensor Network: Sistema de localização indoor:

Triangulação hiperbólica baseada em RSSI:



Mapeamento utilizando RNA e leituras RSSI: Treinamento: Feedforward-Backpropagation Conjunto de dados: 80% Treinamento e 20%

ValidaçãoNível do Sinal - mód. 1Nível do Sinal - mód. 2

Nível do Sinal - mód. N

Posição do módulo no eixo X

Nível do Sinal - mód. 1Nível do Sinal - mód. 2

Nível do Sinal - mód. N

1ª Rede Neural

Posição do módulo no eixo Y

...

...2ª Rede Neural



Estágio Offline:

Triangulação Hiperbólica: Cálculo da constante K.

Mapeamento do ambiente: 110 Posições distintas; Várias leituras RSSI

em cada posição.



Resultados:

0,0

1,0

2,0

3,0

4,0

5,0

6,0

7,0

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

Dis

crep

ânci

a (m

)

Pontos de Medição

Mapeamento de Ambiente com RNAs

0,0

1,0

2,0

3,0

4,0

5,0

6,0

7,0

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

Dis

crep

ânci

a (m

)

Pontos de Medição

Triangulação Hiperbólica

Pontos de Menor Erro Centro da Área de Provável Localização

UnBSistemas de Controle em Rede

Atuador Planta Física Sensores

Controlador

hup(t) yp(t)

uc(t)yc(t)

Sistemas de controle discretos com transmissão perfeita:



Controlador

hup(t) yp(t)

uc(t)yc(t)

Rede de Comunicação Atrasos Perda de pacote

Sistemas de controle em rede:



Controlador

hup(t) yp(t)

uc(t)yc(t)

Rede deComunicação

Ex.: Tempo de processamento dos dados do sensores muito grande Controle e estimação da posição de robôs com imagem



Controlador

hup(t) yp(t)

uc(t)yc(t)

Rede deComunicação


Sistemas de Controle em Rede: Aplicações:

Controle através de rede de sensores; Cirurgias remotas; Controle de veículos aéreos não-tripulados; Sistema de rodovias automatizadas.

Atrasos induzidos pela rede: Constantes ou variáveis; Diminuem a performance de controladores que desconsideram o atraso; Podem levar o sistema a instabilidade.

Perda de pacotes: Ao contrário da teoria de comunicação, não deve haver retransmissão de dados; Podem levar o sistema a instabilidade;

UnBSistema de Controle em Rede

Sistemas de Controle em Rede: Diagrama de blocos para o atraso:

UnBSistema de Controle em Rede

Sistemas de Controle em Rede: Protótipo

UnB

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Perguntas?

OBRIGADO A TODOS

PELA ATENÇÃO!!!

http://grav.unb.br http://www.ene.unb.br/~adolfo http://www.lara.unb.br/~figueredo

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