Navegando por Autor "Perez Imaz, Héctor Ignacio Azpúrua"

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Aplicação de aprendizado por reforço profundo em uma atividade de pick and place executada por um manipulador robótico de 6 graus de liberdade.
(2022) Campos, Felipe Rigueira; Freitas, Gustavo Medeiros; Pessin, Gustavo; Freitas, Gustavo Medeiros; Pessin, Gustavo; Coelho, Bruno Nazário; Perez Imaz, Héctor Ignacio Azpúrua
Aplicações com robôs autônomos tem desempenhado um papel importante na indústria e na vida cotidiana. Dentre elas, as atividades de manipulação e deslocamento de objetos se destacam pela ampla variedade de possíveis aplicações. Essas atividades em ambientes estáticos conhecidos podem ser implementadas por meio de lógicas previstas pelo desenvolvedor, porém isso pode ser inviável em ambientes dinâmicos. Técnicas de Aprendizado de Máquinas têm procurado substituir a programação pré-definida pelo processo de ensinar o robô como agir, utilizando por exemplo algoritmos de Aprendizado por Reforço (AR). Esta dissertação apresenta a implementação de dois algoritmos de AR, Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) e Proximal Policy Optimization (PPO), para controle de orientação e posição de um manipulador robótico de 6 graus de liberdade (6-DoF). Os resultados foram analisados por meio de gráficos e simulações robóticas no software CoppeliaSim, e demonstram que o DDPG teve uma convergência mais rápida do aprendizado em atividades mais simples, porém se a complexidade do problema aumenta, ele pode não obter um comportamento satisfatório. Já o PPO consegue resolver problemas mais complexos, entretanto limita a taxa de convergência para o melhor resultado a fim de evitar instabilidade no aprendizado.
Inspeção robótica de tubulações : dispositivo de baixo custo e sistema de navegação.
(2023) Thiago Filho, Alexandre Magno de S.; Freitas, Gustavo Medeiros; Perez Imaz, Héctor Ignacio Azpúrua; Freitas, Gustavo Medeiros; Pessin, Gustavo; Becker, Marcelo; Medeiros, Vivian Suzano
A inspeção de tubulações de pequenos diâmetros é uma atividade comum na indústria e desempenha um papel fundamental na garantia do fluxo eficiente de materiais. Problemas como obstruções, rachaduras e descontinuidades podem prejudicar a capacidade de transporte, tornando necessário realizar inspeções regulares em sistemas industriais. O Instituto Tecnológico Vale (ITV) propõe uma plataforma robótica para a inspeção de tubulações com um diâmetro a partir de 14 polegadas. Este dispositivo é fabricado principalmente com materiais de baixo custo, incluindo peças de polímero produzidas por meio de impressão 3D. A locomoção do robô é garantida por esteiras ajustáveis, capazes de se adaptar a diferentes condições de tubulação. O robô utiliza câmeras e diversos sensores para identificar possíveis anomalias. O software do robô é desenvolvido com base no ROS, tornando mais fácil a incorporação de funcionalidades autônomas. Esta dissertação fornece detalhes sobre a criação da plataforma robótica e apresenta resultados que abordam o projeto mecânico, eletrônico e o software incorporado no robô. Além disso, o documento descreve a implementação de um sistema de navegação autônomo que utiliza máquinas de estados e controle com base em campos vetoriais artificiais, projetados para seguir paredes e navegar no centro de corredores. Por fim, simulações e experimentos de campo realizados com o dispositivo robótico demonstram um grande potencial de uso para a realização de inspeções.
Localização de robôs móveis por meio de fluxo ótico e fusão sensorial em ambientes de mineração.
(2022) Domingues, Jacó Dias; Pessin, Gustavo; Freitas, Gustavo Medeiros; Perez Imaz, Héctor Ignacio Azpúrua; Pessin, Gustavo; Freitas, Gustavo Medeiros; Perez Imaz, Héctor Ignacio Azpúrua; Verri, Filipe Alves Neto; Osório, Fernando Santos
Atualmente, veículos autônomos, em mineração a céu aberto, usam GNSS para localização. Devido a fenômenos atmosféricos, o sinal GNSS pode tornar-se instável, podendo fazer com que equipamentos autônomos parem seus movimentos, diminuindo assim a produtividade da mina. Esta dissertação propõe métodos para estimar a localização 2D de veículos terrestres através do fluxo óptico de imagens de uma câmera apontada para o chão, IMU e encoders de rodas, com foco nos ambientes de mineração. A utilização de uma câmera voltada para o solo é mais robusta a partículas no ar, como neblina e poeira, do que as técnicas que utilizam sensores voltados para o horizonte. Analisamos cinco implementações para localização: (1) usando encoders de roda, (2) um método visual, (3) usando a orientação IMU e deslocamento linear por informação visual, (4) obtido pela fusão de dados de encoders de roda e IMU usando Filtro Kalman Estendido (EKF), e (5) EKF usando dados visuais, encoders e IMU. Testes são feitos em ambientes semelhantes a minas em simulação e em experimentos de campo. As simulações são implementadas no software CoppeliaSim e faz uso de texturas realistas. Nos experimentos de campo, usamos um robô móvel equipado com uma câmera, IMU e receptor GNSS com correção RTK, o qual consideramos a posição real do robô (ground truth). Os resultados mostram que os métodos propostos são promissores, porém com o tempo o erro na localização cresce acima do limiar permitido.
Mapeamento automatizado de gases com robôs.
(2023) Sathler, Mauricio Souza; Pessin, Gustavo; Saboia, Maíra; Pessin, Gustavo; Freitas, Gustavo Medeiros; Perez Imaz, Héctor Ignacio Azpúrua
As operações de inspeção são fundamentais para assegurar a segurança operacional na industria de mineração. Quando realizados em ambientes confinados, esses processos exigem atenção devido aos vários riscos envolvidos, incluindo a presença de gases nocivos e a falta de oxigenio. A presente dissertação compara diferentes modelos de entrada e arquiteturas de redes para o Deep Q Learning (DQN), uma tecnica de aprendizado profundo por reforço. Isso inclui camadas totalmente conectadas, camadas convolucionais e convoluções consolidadas na literatura. O objetivo da dissertação e realizar o rastreamento de dióxido de carbono, configurando diferentes plumas em varios ambientes simulados, utilizando robôs môveis. Além das configurações necessarias para a simulação de uma pluma de gás, a dissertação detalha as configurações, parametros e arquitetura da rede de aprendizado profundo utilizada. Os resultados obtidos em ambientes simulados representativos demonstram a viabilidade da tecnica proposta, abrindo caminho para futuras aplicações com robõs reais.
Planejamento de caminhos e exploração para robôs móveis com base na intensidade do sinal de rádio.
(2023) Cid, André Luiz Maciel; Freitas, Gustavo Medeiros; Perez Imaz, Héctor Ignacio Azpúrua; Pessin, Gustavo; Freitas, Gustavo Medeiros; Pessin, Gustavo; Silva, Pedro Henrique Gomes da; Pimenta, Luciano Cunha de Araújo
A comunicação é uma das áreas mais críticas em operações de robôs. Manter uma conexão constante entre robô e base é essencial para que as operações funcionem como esperado, reduzindo o risco de acidentes e a necessidade de resgatar o robô. Para sistemas de comunicação sem fio, o risco de perda de comunicação é ainda maior. Assim, a proposta desta dissertação consiste em um sistema de navegação que permita que um robô móvel navegue em um ambiente maximizando a potência do sinal de rádio sem os dados do sinal previamente disponíveis. Para isso, é desenvolvido um planejador que gere caminhos que maximizem a potência total do sinal de rádio entre dois pontos de um mapa de ocupação. O cálculo do caminho ótimo é realizado com o algoritmo bidirecional de Dijkstra em um grafo construído usando as informações do mapa da potência do sinal de rádio, gerado por meio da interpolação e estimação dos sinais de rádio medidos pelo robô. Simulações e experimentos com o EspeleoRobô são realizados a fim de verificar a eficácia do mapeamento do sinal de rádio, planejamento de caminhos e do sistema de navegação. Os resultados desses testes demonstram a eficiência do sistema de navegação para desviar de áreas com baixa potência do sinal de rádio e, consequentemente, melhorar a comunicação. Durante os experimentos o planejador de caminhos possibilitou um aumento de no mínimo 22% da média da potência do sinal de rádio em todos os caminhos.
A UAV-based framework for semi-automated thermographic inspection of belt conveyors in the mining industry.
(2020) Carvalho Júnior, José Regivaldo de; Nascimento, Richardson; D'Angelo, Thiago; Silva, Saul Emanuel Delabrida; Bianchi, Andrea Gomes Campos; Oliveira, Ricardo Augusto Rabelo; Perez Imaz, Héctor Ignacio Azpúrua; Garcia, Luis Guilherme Uzeda
Frequent and accurate inspections of industrial components and equipment are essential because failures can cause unscheduled downtimes, massive material, and financial losses or even endanger workers. In the mining industry, belt idlers or rollers are examples of such critical components. Although there are many precise laboratory techniques to assess the condition of a roller, companies still have trouble implementing a reliable and scalable procedure to inspect their field assets. This article enumerates and discusses the existing roller inspection techniques and presents a novel approach based on an Unmanned Aerial Vehicle (UAV) integrated with a thermal imaging camera. Our preliminary results indicate that using a signal processing technique, we are able to identify roller failures automatically. We also proposed and implemented a back-end platform that enables field and cloud connectivity with enterprise systems. Finally, we have also cataloged the anomalies detected during the extensive field tests in order to build a structured dataset that will allow for future experimentation.