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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Oliveira, Andre Schneider de | - |
Autor(es): dc.contributor | https://orcid.org/0000-0002-8295-366X | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/4006878042502781 | - |
Autor(es): dc.contributor | Fabro, Joao Alberto | - |
Autor(es): dc.contributor | https://orcid.org/0000-0001-8975-0323 | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/6841185662777161 | - |
Autor(es): dc.contributor | Cantieri, Alvaro Rogério | - |
Autor(es): dc.contributor | https://orcid.org/0000-0001-5930-2140 | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/4333084376041709 | - |
Autor(es): dc.contributor | Oliveira, Andre Schneider de | - |
Autor(es): dc.contributor | https://orcid.org/0000-0002-8295-366X | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/4006878042502781 | - |
Autor(es): dc.contributor | Kalempa, Vivian Cremer | - |
Autor(es): dc.contributor | https://orcid.org/0000-0001-9733-7352 | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/4947441615404492 | - |
Autor(es): dc.creator | Martinelli, Dieisson | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2022-08-04T20:19:33Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2022-08-04T20:19:33Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-06-10 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-06-10 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-05-06 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/28785 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/706746 | - |
Descrição: dc.description | Teleoperated robots are generally used for operations in environments that are difficult to access or in places where the lives of operators are at risk. A teleoperation system uses motion interface approaches that allow remote commands to be sent to the robotic mobile base. These teleoperation methods seek to achieve aspects of stability and telepresence. However, these traditional equipment use specific components and often attached to the operator’s body, which can make it difficult to move and teleoperate, in addition to making it difficult to leave the place in case of danger. In this sense, this dissertation aims to present the development of an adaptive and intuitive system for teleoperation of a mobile base coupled with a robotic arm with three degrees of freedom. To develop this system, technologies for detecting key points of the human body are presented through deep learning techniques extracted through an RGB image. These techniques were used during the development of this work in other researches for the area of teleoperation that culminated in the technology used for this work. This work makes an approach of the entire structure of equipment, sensors, adaptations carried out in the Beckman Coulter ORCA, being a robotic manipulator of three degrees of freedom, as well as all the ROS (Robot Operating System) packages of communication developed for the application and accomplishment of the experiments. This project uses the holistic pipeline of the MediaPipe framework to capture 2D points of the operator’s body position through the images and two algorithms are developed through this framework. The first algorithm is responsible for extracting characteristics from the operator performing the requested movement to execute a given movement process.These features are used to train an SVM (Support Vector Machine) classifier, where each gesture is linked to a movement class. The second algorithm is responsible for using the data collected from the operator’s body at process time and identifying, through classification, the movement requested by the operator. After classifying the movement, the position of the key point is calculated, which, through techniques proposed by the algorithm of this work, results in a value from 0 to 100 of activation of the required movement. This value passes through a Fuzzy control system, which outputs the robot’s movement. The tests are carried out with 20 volunteer operators in order to follow a trajectory and collect/deliver an object. The evaluation of the proposed teleoperation system is carried out through experimentation in a simulated environment.Experiments were conducted to show the benefits of the proposed solutions. | - |
Descrição: dc.description | Robôs teleoperados são geralmente utilizados para operações em ambientes de difícil acesso ou em locais de risco a vida de operadores. Um sistema de teleoperação usa abordagens de interface de movimentação que permitem o envio de comandos a distância para a base móvel robótica. Esses métodos de teleoperação buscam atingir os aspectos de estabilidade e a telepresença. Porém, estes equipamentos tradicionais utilizam de componentes específicos e muitas vezes presos ao corpo do operador, podendo dificultar sua locomoção e teleoperação, além de dificultar sua saída do local em caso de perigo. Neste sentido, essa dissertação tem como finalidade apresentar o desenvolvimento de um sistema adaptativo e intuitivo para teleoperação de uma base móvel acoplado com um braço robótico de três graus de liberdade. Para desenvolver este sistema é apresentado tecnologias de detecção de pose através de técnicas de deep learning extraídas através de uma imagem RGB. Estas técnicas foram utilizadas durante o desenvolvimento deste trabalho em outras pesquisas para a área de teleoperação que culminaram na tecnologia utilizada para este trabalho. Este trabalho faz uma abordagem de toda a estrutura de equipamentos, sensores, adaptações realizadas no Beckman Coulter ORCA, sendo um manipulador robótico de três graus de liberdade, bem como todos os pacotes ROS (Robot Operating System) de comunicação desenvolvido para a aplicação e realização dos experimentos. Este projeto utiliza a pipeline holistic do framework MediaPipe para capturar pontos 2D da posição do corpo do operador através das imagens e dois algoritmos são desenvolvidos através desta framework. O primeiro algoritmo é responsável pela extração de características do operador efetuando o movimento solicitado para executar determinado processo de movimentação. Estas características são utilizadas para o treinamento de um classificador SVM (Support Vector Machine), onde cada gesto é vinculado a uma classe de movimento. O segundo algoritmo é responsável por utilizar os dados coletados do corpo do operador em tempo de processo e identificar, através da classificação, o movimento solicitado pelo operador. Após a classificação do movimento é realizado o cálculo da posição do ponto-chave, que através de técnicas propostas pelo algoritmo deste trabalho resulta em um valor de 0 a 100 de ativação do movimento requerido. Este valor passa por um sistema de controle Fuzzy, que terá como saída o movimento do robô. Os testes são realizados com 20 operadores voluntários com o objetivo de seguir uma trajetória e coletar/entregar um objeto. A avaliação do sistema de teleoperação proposto é realizada por meio de experimentação em um ambiente simulado. Experimentos foram conduzidos para mostrar os benefícios das soluções propostas. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Publicador: dc.publisher | Universidade Tecnológica Federal do Paraná | - |
Publicador: dc.publisher | Curitiba | - |
Publicador: dc.publisher | Brasil | - |
Publicador: dc.publisher | Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial | - |
Publicador: dc.publisher | UTFPR | - |
Direitos: dc.rights | openAccess | - |
Direitos: dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | - |
Palavras-chave: dc.subject | Robôs móveis | - |
Palavras-chave: dc.subject | Sistemas de reconhecimento de padrões | - |
Palavras-chave: dc.subject | Algorítmos - Desenvolvimento | - |
Palavras-chave: dc.subject | Sistemas de controle ajustável | - |
Palavras-chave: dc.subject | Sistemas de controle supervisório | - |
Palavras-chave: dc.subject | Mobile robots | - |
Palavras-chave: dc.subject | Pattern recognition systems | - |
Palavras-chave: dc.subject | Algorithms - Development | - |
Palavras-chave: dc.subject | Adaptive control systems | - |
Palavras-chave: dc.subject | Supervisory control systems | - |
Palavras-chave: dc.subject | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::ELETRONICA INDUSTRIAL, SISTEMAS E CONTROLES ELETRONICOS::AUTOMACAO ELETRONICA DE PROCESSOS ELETRICOS E INDUSTRIAIS | - |
Palavras-chave: dc.subject | Engenharia Elétrica | - |
Título: dc.title | Sistema adaptativo para teleoperação de basemóvel através de reconhecimentos gestuais | - |
Título: dc.title | Adaptative system for teleoperation of a mobile base through gestural recognition | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT |
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