A junção da mobilidade com ferramentas de visão computacional e inteligência artificial proporcionam aos robôs móveis uma grande variedade de aplicações e autonomia. Dentre estas aplicações temos, por exemplo, a navegação, a localização e a identificação de objetos.
O Projeto Aperea almeja utilizar alguns dos benefícios gerados do elo entre robótica móvel, visão computacional e I.A. Para isso será utilizada a placa Nvidia Jetson Nano em conjunto com elementos sensoriais para coletar dados do meio externo e assim, construir um robô autônomo diferencial.
Escopo do projeto
O projeto teve início em 10/05/2021 e tem sua conclusão prevista para 20/08/2021. A execução deste projeto irá propor, aos seus respectivos desenvolvedores, conhecimentos direcionados a robótica móvel, além de experiências voltadas ao gerenciamento de projetos. Ambos ganhos são importantes na formação de pesquisadores e desenvolvedores com alvo em sistemas robóticos.
A missão do robô será a localização de uma bola. Para isso, o robô deverá ser capaz de buscar e reconhecer uma tag no ambiente. A tag indicará a localização de uma bola na cor laranja. E, a partir desta informação, o robô deverá encontrar esta bola.
Principais componentes do sistema
A estrutura do Aperea será de um robô diferencial com um conjunto de sensores na parte frontal, um par de motores e rodas para locomoção e uma bola boba para dar estabilidade. Para fazer o gerenciamento, armazenamento e integração dos dados obtidos pelos sensores será necessário uma unidade de processamento, a qual será a placa NVIDIA Jetson Nano.
Durante a navegação, o robô deve encontrar obstáculos que podem dificultar a execução da missão. Para tratar os eventuais obstáculos serão implementados sensores que ajudarão na tarefa de evita-lós.
O sensor ultrassônico, implementado na parte frontal do robô, proverá informações da existência de obstáculos que podem estar a frente do robô. Enquanto um Lidar, juntamente com uma câmera de profundidade Mynteye serão utilizados para tornar este sistema robótico capaz de realizar a técnica SLAM, que irá permitir a construção do mapa e localização de forma simultânea.
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Componentes |
Modelo | Fabricante | Aplicação |
|---|---|---|---|
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Jetson Nano | NVIDIA | Unidade de processamento |
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Câmera Module V2 | RaspberryPi | Detectar a TAG e a esfera |
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Câmera Stereo S1030 | Mynt eye | Detectar obstáculos, localização e mapeamento |
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Sensor Ultrassônico HC-SR04 | HC-SR04 | Detectar obstáculos |
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Lidar LDS-01 | Robotis | Mapeamento e localização |
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Motor DC 3-6v | Rob | Deslocamento |
A fim de identificar a TAG e a esfera colorida, a câmera V2 Raspberry Pi será utilizada para captar os dados visuais do ambiente. Os dados visuais serão processados com uso da biblioteca de visão computacional OpenCV.
Como mencionado anteriormente, o processamento dos dados que serão coletados pelos sensores será realizado pela placa Nvidia Jetson Nano. A placa conterá o sistema operacional Ubuntu 20.04, que permitirá a instalação da plataforma ROS, Robot Operation System, versão Noetic.
Também será desenvolvido um sistema de gerenciamento de energia para monitorar a carga do sistema. A tabela acima apresenta mais informações com relação aos principais componentes que compõem o sistema do Aperea.
Equipe de desenvolvimento
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| Juliana Santana | Matheus Anselmo | Marco Reis | ||
| Pesquisadora Jr. do projeto Engenheira Eletricista. |
Pesquisador Jr. do projeto Engenheiro de Controle e Automação. |
Orientador do projeto Mestre em Engenharia de Produção e Eng. Eletricista. |
Resumo do Projeto
- Categoria:
- Prazo: 04 meses
- Data de início: 10/maio/2021
- Data de término: 20/agosto/2021
- Repositório URL:
- Sponsor: Senai CIMATEC
- Recursos materiais: US$
- Apresentação URL:
- Report URL:
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Referência
- JETBOT. Acesso em: 4 de Junho de 2021.