Curso de robotica movel, Notas de estudo de Mecatrônica

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UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA CATARINA

PROGRAMA DE P ´OS-GRADUAC¸ ˜AO EM ENGENHARIA

EL ´ETRICA

CURSO DE ROB ´OTICA M ´OVEL

PROF. EDSON ROBERTO DE PIERI

Florian ´opolis, Marc¸o de 2002.

Sum´ario

2.14 Sensor de efeito Hall com im˜a permanente (a) linhas de fluxo na ausˆencia de

2.21 Esquema de Triangulac¸ ˜ao passiva ou triangulac¸ ˜ao estereosc ´opica passiva uti-

7.1 O caminho  produzido pelo planejador ´e a entrada para o gerador de

trajet ´oria que determina as dependˆencias de tempo dos parˆametros de

configurac¸ ˜ao. A sa´ıda do gerador, as configurac¸ ˜oes desejadas qd como func¸ ˜ao

do tempo, alimentam o controlador. O controlador computa a forc¸a F a ser

• 1 Introdu¸c˜ao
  • 1.1 Hist ´orico
  • 1.2 Rob ˆo M ´ovel: uma definic¸ ˜ao
  • 1.3 Classificac¸ ˜ao
    • 1.3.1 Segundo a Anatomia
    • 1.3.2 Segundo o Tipo de Controle
    • 1.3.3 Segundo a Funcionalidade
  • 1.4 Desafios em Rob ´otica M ´ovel
    • 1.4.1 Navegac¸ ˜ao
    • 1.4.2 Reconhecimento
    • 1.4.3 Aprendizado
    • 1.4.4 Cooperac¸ ˜ao
    • 1.4.5 Cognic¸ ˜ao
  • 1.5 Exerc´ıcios
• 2 Sensores
  • 2.1 Definic¸ ˜ao
  • 2.2 Classificac¸ ˜ao
  • 2.3 Crit´erios para Avaliac¸ ˜ao de Sensores
    • 2.3.1 Sensibilidade
    • 2.3.2 Linearidade
    • 2.3.3 Faixa
    • 2.3.4 Tempo de resposta
    • 2.3.5 Precis˜ao
    • 2.3.6 Repetibilidade
    • 2.3.7 Resoluc¸ ˜ao
    • 2.3.8 Tipo de Sa´ıda
  • 2.4 Sensores Internos
    • 2.4.1 Dead Reckoning
  • 2.5 Sensores Externos
    • 2.5.1 Sensores de Proximidade
    • 2.5.2 Sensores de Distˆancia
    • 2.5.3 Sensores de Tato
    • 2.5.4 Sensores de Deslizamento
    • 2.5.5 Sensores de Forc¸a e Torque
  • 2.6 Resumo
  • 2.7 Exerc´ıcios
• 3 Atuadores
  • 3.1 Introduc¸ ˜ao
  • 3.2 Tipos de Atuadores
    • 3.2.1 Pneum´aticos
    • 3.2.2 Hidr´aulicos
    • 3.2.3 El´etricos
    • 3.2.4 Outras tecnologias
  • 3.3 Exerc´ıcios
• 4 Controle
  • 4.1 Cinem´atica do Rob ˆo
    • 4.1.1 Introduc¸ ˜ao
    • 4.1.2 Cinem´atica Direta
    • 4.1.3 Cinem´atica Inversa
  • 4.2 Dinˆamica do Rob ˆo
  • 4.3 Controle Cinem´atico
    • 4.3.1 Func¸ ˜oes do controle cinem´atico
    • 4.3.2 Tipos de trajet ´orias
    • 4.3.3 Gerac¸ ˜ao de trajet ´orias cartesianas
    • 4.3.4 Interpolac¸ ˜ao de trajet ´orias
    • 4.3.5 Amostragem de trajet ´orias cartesianas
  • 4.4 Controle Dinˆamico
    • 4.4.1 Controle Monoarticular
    • 4.4.2 Controle PID
    • 4.4.3 Controle PID com pr´e-alimentac¸ ˜ao
    • 4.4.4 Controle Adaptativo
  • 4.5 Exerc´ıcios
• 5 Arquitetura de Rob ˆos M ´oveis
  • 5.1 Introduc¸ ˜ao
  • 5.2 Definic¸ ˜oes e Classificac¸ ˜oes
    • 5.2.1 Arquiteturas Centralizadas e Distribu´ıdas
    • 5.2.2 Arquiteturas Reativas, Deliberativas e H´ıbridas
      • m ´odulos funcionais 5.2.3 Arquiteturas baseadas em comportamento e arquiteuras baseadas em
  • 5.3 Exemplos de arquiteturas para rob ˆos m ´oveis
    • 5.3.1 Arquitetura de subsunc¸ ˜ao
    • 5.3.2 Arquitetura AuRA
  • 5.4 Exerc´ıcios
• 6 Modelagem do Ambiente
  • 6.1 Mapas baseados em c´elulas
    • 6.1.1 Modelagem por enumerac¸ ˜ao
    • 6.1.2 Modelagem por Quadtrees e Octrees
  • 6.2 Modelo Topol ´ogico
    • 6.2.1 Modelo Topol ´ogico de Lugares
    • 6.2.2 Modelo Topol ´ogico de Marcas
  • 6.3 Exerc´ıcios
• 7 Planejamento de Trajet ´oria
  • 7.1 Introduc¸ ˜ao
  • 7.2 O Problema B´asico
  • 7.3 O Espac¸o de Configurac¸ ˜ao
  • 7.4 Abordagens de Planejamento
    • 7.4.1 Abordagem Roadmap
    • 7.4.2 Decomposic¸ ˜ao em C´elulas
    • 7.4.3 Campo Potencial
  • 7.5 Extens ˜oes ao Problema B´asico
    • 7.5.1 M ´ultiplos Objetos M ´oveis
    • 7.5.2 Restric¸ ˜oes Cinem´aticas
    • 7.5.3 Incerteza
    • 7.5.4 Objetos Mov´ıveis
  • 7.6 Complexidade Computacional
  • 7.7 Reduc¸ ˜ao da Complexidade
    • 7.7.1 Projec¸ ˜ao no espac¸o de Configurac¸ ˜ao
    • 7.7.2 Fatiamento no espac¸o de Configurac¸ ˜ao
    • 7.7.3 Simplificac¸ ˜ao da forma do objeto
    • 7.7.4 Focalizando a Atenc¸ ˜ao em um Subconjunto do Espac¸o de Trabalho
  • 7.8 Relacionamento com outros problemas
    • 7.8.1 Interac¸ ˜ao com Controle de Movimento em Tempo Real
    • 7.8.2 Interac¸ ˜ao com o Sensoreamento
    • 7.8.3 Interac¸ ˜ao com o planejamento em n´ıvel de tarefa
• 8 Gloss´ario
• 1.1 O primeiro rob ˆo m ´ovel: Shakey Lista de Figuras
• 1.2 Rob ˆos da atualidade
• 1.3 Ciclo de interac¸ ˜ao
• 1.4 Classificac¸ ˜ao segundo a anatomia
• 1.5 Exemplo de rob ˆos aqu´aticos
• 1.6 Exemplo de rob ˆo com rodas
• 1.7 Exemplos de rob ˆos com esteiras
• 1.8 Exemplos de rob ˆos com pernas
• 1.9 Classificac¸ ˜ao segundo a funcionalidade
• 1.10 Exemplo de rob ˆo de servic¸o: aspirador de p ´o
• 1.11 Exemplo de rob ˆo de servic¸o de campo: colheitadeira aut ˆonoma
• 1.12 Exemplo de rob ˆo de campo: Dante, para explorac¸ ˜ao de vulc ˜oes
• 1.13 Exemplo de rob ˆo pessoal: o c˜aozinho Aibo
• 2.1 Diferenc¸a entre repetibilidade e acur´acia. (Fonte: [6])
• 2.2 Sensor Potenci ˆometro. (Adaptado de [20])
• 2.3 Sensor Sincronizador.(Adaptado de [20])
• 2.4 Resolvedor (Adaptado de [20])
• 2.5 Sensor LVDT. (Adaptado de [6])
• 2.6 Interruptor ´otico. (Adaptado de [6])
• 2.7 Codificador ´otico incremental(Adapado de [20])
• 2.8 Codificador ´otico absoluto. (Adaptado de [20])
• 2.9 Acelerometro(Adaptado de [6])
• 2.10 Sensor t´actil passivo.(Adaptado de [20])
• 2.11 Sensor ativo em forma de antena. (Adaptado de [20])
• 2.12 Amortecedor T´actil. (Adaptado de [6])
• 2.13 Sensor Reed Swithch magn´etico.(Adaptado de [20])
  • quando h´a um corpo ferro-magn´etico nas proximidades. (Adaptado de [6]) um corpo ferro-magn´etico nas proximidades do sensor; (b) linhas de fluxo
• 2.15 Esquema de um sensor de proximidade por micro-ondas. (Adaptado de [20])
• 2.16 Sensor ´otico oposto. (Adaptado de [20])
• 2.17 Sensor ´otico retrorefletor. (Adaptado de [20])
• 2.18 Sensor ´otico Difuso. (Adaptado de [20])
  • ponto P 3 , medindo os ˆangulos  e  nos pontos P 1 e P 2 .(Adaptado de [20]) 2.19 Sistemas de triangulac¸ ˜ao determinam a distˆancia B para o alvo colocado no
• 2.20 Esquema de Triangulac¸ ˜ao Ativa.(Adaptado de [20])
  • de [20]) lizando cˆameras de v´ıdeo ou sensores ´oticos ou de micro-ondas.(Adaptado
• 2.22 Sensor de tato anal ´ogico.(Adaptado de [20])
• 2.23 Pele Artificial. (Adaptado de [6]
• 3.1 Grande variedade de dispositivos hidr´aulicos e pneum´aticos
• 3.2 Exemplo de um rob ˆo com acionamento pneum´atico
• 3.3 Outro rob ˆo industrial que utiliza o ar comprimido como energia
• 3.4 Cilindro pneum´atico em alum´ınio
• 3.5 Outros modelos
• 3.6 Exemplos de pist ˜oes hidr´aulicos
• 3.7 Outros modelos
• 3.8 Motor AC trif´asico comum
• 3.9 T´ıpico motor AC monof´asico
• 3.10 Corte parcial de um motor DC
• 3.11 Exemplos de motores DC
• 3.12 Motor relutˆancia vari´avel
• 3.13 Im˜a permanente
• 3.14 Modelo h´ıbrido
• 3.15 Exemplo de um motor de passo
• 3.16 Outro modelo
• 3.17 Servomotor
• 3.18 Fibras de um pol´ımero eletroativo
• 3.19 Prot ´otipo de um rob ˆo “alado”
• 3.20 Exemplo de um motor piezoel´etrico
• 4.1 Diagrama de relac¸ ˜ao entre cinem´atica direta e inversa
• 4.2 Exemplo de um rob ˆo planar com dois graus de liberdade
• 4.3 Matriz jacobiana direta e inversa
• 4.4 Funcionamento do controle cinem´atico
• 4.5 Atuac¸ ˜ao de um controle cinem´atico em um rob ˆo com dois graus de liberdade
  • articulac¸ ˜ao 4.6 Diagrama de blocos que representa o comportamento dinˆamico de uma
• 4.7 Esquema de algoritmo de controle baseado em PID
• 4.8 Esquema de algoritmo de controle baseado em PID com pr´e-alimentac¸ ˜ao
• 5.1 Esquema gen´erico de uma Arquiteura Reativa
• 5.2 Planejamento hier´arquico usado em arquiteturas deliberativas
• 5.3 Um exemplo simples da arquitetura de subsunc¸ ˜ao
• 5.4 Arquitetura h´ıbrida AuRA
• 6.1 Modelagem por enumerac¸ ˜ao
• 6.2 Decomposic¸ ˜ao do ambiente utilizando quadtrees
• 6.3 Modelo topol ´ogico
  • forme medida pelos sensores, relativa `a qd exercida por cada atuador a partir dos desvios da configurac¸ ˜ao atual qd , con-
• 8.1 Obtenc¸ ˜ao de um C-Obst´aculo

1. Introduc¸ ˜ao 2

afinal, se aut ˆomatos eram capazes de descrever a natureza e os animais, seriam adequados para explicar a natureza humana? A construc¸ ˜ao de aut ˆomatos cresceu no s´eculo XVIII, sendo que alguns se tornaram bas-

tante conhecidos, como o pato mecˆanico de Jacques de Vaucanson, em 1750 e os trˆes bonecos

• um escriv˜ao, um desenhista e uma tocadora - constru´ıdos pelos irm˜aos Droz na Su´ıc¸a, em

1733 [38].

No final do s´eculo XVIII a revoluc¸ ˜ao industrial e a conseq ¨uente adoc¸ ˜ao do modelo me- canicista de Taylor e Fayol proporcionaram a mudanc¸a definitiva das formas de produc¸ ˜ao, levando o uso das m´aquinas para a ind ´ustria: iniciava-se a era da produc¸ ˜ao em larga escala. A palavra rob ˆo tem sua origem na palavra tcheca robota , que significa trabalho escravo,

mon´otono e foi utilizada pela primeira vez em 1921 , pelo dramaturgo Karel Capeck no conto

de ficc¸ ˜ao Rossum’s Universal Robots. Em 1936, Charles Chaplin satiriza o processo de automac¸ ˜ao pesada em seu filme Tempos Modernos. Em 1939, Issac Asimov, considerado o pai da rob ´otica, popularizou o termo rob ˆo em seu livro I Robot , no qual estabelece as famosas trˆes leis da rob ´otica, que s˜ao:

 Um rob ˆo jamais deve causar dano a um ser humano nem, atrav´es de omiss˜ao, permitir

que isto acontec¸a.

 Um rob ˆo deve sempre obedecer o ser humano, a menos que isto entre em conflito com

a primeira lei.

 Um rob ˆo deve proteger-se de danos, a menos que isto entre em conflito com a primeira

ou a segunda lei.

Ap ´os a invens˜ao do transistor em 1948 , os rob ˆos passaram a ser controlados por compu-

tadores. A primeira patente para um rob ˆo industrial controlado por computador foi registra-

da em 1954 por George Devol. Devol criou uma mem ´oria computadorizada e um sistema de

controle chamado Universal Automation. Mais tarde, co-fundou a companhia de rob ˆos indus-

triais - UNIMATION. Em 1961 o primeiro rob ˆo UNIMATE, que usava comando num´erico

program´avel, foi instalado na linha de montagem da General Motors: estava iniciada era da automac¸ ˜ao industrial.

Em 1963 , surge o primeiro sistema para vis˜ao de rob ˆos. E em 1966 , o primeiro rob ˆo de

pintura, cuja trajet ´oria era treinada e armazenada.

1. Introduc¸ ˜ao 3

Os rob ˆos m ´oveis surgiram em 1968 carregando conceitos da mecˆanica e da rob ´otica fixa.

A princ´ıpio, com o avanc¸o nas ´areas de sensores, processamento de imagens e inteligˆencia artificial, dotar um rob ˆo m ´ovel com capacidades para atuar em ambientes dinˆamicos parecia ser algo simples, por´em, logo percebeu-se a grande complexidade envolvida no desenvolvi- mento de sistemas m ´oveis que fossem robustos e adapt´aveis.

Em 1969 , Nilsson [34] descreve o primeiro sistema rob ´otico m ´ovel que utiliza quadtrees^1

para representar o ambiente e grafos de visibilidade para o planejamento da trajet ´oria. Em 1972, o rob ˆo Shakey - fruto do trabalho de Nilsson na SRI International, hoje Instituto de Pes- quisa de Stanford - foi introduzido como o primeiro rob ˆo m ´ovel controlado por inteligˆencia artificial.

Figura 1.1: O primeiro rob ˆo m ´ovel: Shakey

Problemas relacionados com as quest ˜oes de movimentos rotacionais e translacionais tor-

navam cr´ıtica a modelagem do ambiente. Em 1983 , Lozano-P´erez [31] introduziu a id´eia de

uma “regi˜ao de incerteza”, criada atrav´es do crescimento dos obst´aculos. Assim, utilizando grafos de visibilidade para o planejamento de trajet ´oria, o rob ˆo poderia ser tratado como um simples ponto no espac¸o de configurac¸ ˜ao. Este m´etodo foi o primeiro m´etodo exato aplicado ao problema do planejamento de trajet ´oria.

Ainda em 83 , Brooks [12] introduziu o m´etodo freeway como uma alternativa `a modela-

gem do espac¸o livre e ao planejamento de trajet ´oria, utilizando o conceito de cones genera- lizados. Estes m´etodos, baseados em um mapa do ambiente, chamados de arquiteturas de- liberativas ou planejadas, sofriam s´erias restric¸ ˜oes com relac¸ ˜ao a criac¸ ˜ao e manutenc¸ ˜ao do mapa do ambiente. Para minimizar os problemas advindos do mundo real, foram

(^1) Estrutura em forma de ´arvore que ´e gerada atrav´es da decomposic¸ ˜ao de um ambiente bidimensional pelo refinamento sucessivo das c´elulas.

1. Introduc¸ ˜ao 5

mapeado em uma quadtree, onde a menor c´elula tem o tamanho do diˆametro do rob ˆo. O caminho ´e, inicialmente, dado por uma linha reta e durante a execuc¸ ˜ao desta trajet ´oria, s˜ao obtidas leituras dos sensores utilizadas para atualizar a estrutura da quadtree sobre a qual o caminho ´e replanejado. Em 1994, a NASA em conjunto com a Carnegie Mellon University e Observat ´orio de Vulc ˜oes do Alaska desenvolveram um rob ˆo hex´apode chamado Dante (figura 1.12) para inspecionar vulc ˜oes ativos, em julho de 1997 o Soujourner (figura 1.2 (b)) toca o solo de Marte e em janeiro de 2000, a Carnegie Mellon apresenta um rob ˆo com quatro rodas para busca de amostras de meteoritos na Ant´artica (figura 1.2 (a)). O rob ˆo coleta as amostras de pedras e as classifica utilizando t´ecnicas de inteligˆencia artificial.

(a) Rob ˆo para busca de amostras de meteoritos na Ant´artica

(b) Sojourner

Figura 1.2: Rob ˆos da atualidade

Enfim, nos ´ultimos 10 anos, a rob ´otica m ´ovel desenvolveu-se muito e hoje temos os mais

variados tipos de rob ˆos, para os mais variados tipos de tarefas.

1.2 Rob ˆo M ´ovel: uma defini¸c˜ao

Um rob ˆo m ´ovel ´e um dispositivo mecˆanico montado sobre uma base n˜ao fixa, que age sob o controle de um sistema computacional, equipado com sensores e atuadores que o permitem interagir com o ambiente [32]. A interac¸ ˜ao com o ambiente se d´a atrav´es de ciclos de percep¸c˜ao-a¸c˜ao que consistem em trˆes passos fundamentais:

 Obtenc¸ ˜ao de informac¸ ˜oes acerca do ambiente atrav´es dos sensores ;

1. Introduc¸ ˜ao 6

 Processamento das informa¸c˜oes obtidas e selec¸ ˜ao de ac¸ ˜oes que ser˜ao executadas;

 Execuc¸ ˜ao das ac¸ ˜oes planejadas atrav´es do acionamento dos atuadores.

O rob ˆo realiza diversos ciclos de percepc¸ ˜ao-ac¸ ˜ao, modificando o estado do ambiente em busca da realizac¸ ˜ao da tarefa [36].

AMBIENTE

Percepção

Ação

Sensores

Atuadores Figura 1.3: Ciclo de interac¸ ˜ao

1.3 Classifica¸c˜ao

Diversas taxonomias tem sido utilizadas para classificar rob ˆos m ´oveis, contudo, n˜ao h´a, ainda, nenhuma que seja definitiva. De uma forma geral, podemos agrupar os rob ˆos exis- tentes de acordo com trˆes aspectos: anatomia, tipo de controle e funcionalidade.

1.3.1 Segundo a Anatomia

Quanto a anatomia os rob ˆos podem ser classificados em trˆes grandes grupos (figura 1.4): os rob ˆos a´ereos, os aqu´aticos e os terrestres.

Rodas Esteiras Pernas

Aéreos Aquáticos Terrestres

Robôs Móveis

Figura 1.4: Classificac¸ ˜ao segundo a anatomia

1. Introduc¸ ˜ao 8

 Rob ˆos com Esteiras - S˜ao mais utilizados em rob ˆos que atuam em ambientes irre-

gulares, como por exemplo com solo fofo e pedras. A grande desvantagem est´a na dissipac¸ ˜ao de energia causada pelo movimento de giro da pr ´opria esteira e pelas ro- das no seu interior (figura 1.7).

(a) (b)

Figura 1.7: Exemplos de rob ˆos com esteiras

 Rob ˆos com Pernas - Este tipo de rob ˆo ´e utilizado em terrenos acidentados, com subidas

´ıngremes, ou em ambientes espec´ıficos, como por exemplo, ambientes com escadas. A grande dificuldade deste tipo de rob ˆo est´a no desenvolvimento do projeto para contro- le das pernas, que tˆem, no m´ınimo, dois graus de liberdade. H´a tamb´em o fator custo associado a este tipo de projeto, pois cada atuador utiliza pelo menos dois motores (fi- gura 1.8).

E importante ressaltar que estas s˜´ ao categorias difusas, uma vez que podem ser combi- nadas caracter´ısticas de dois grupos na construc¸ ˜ao de um rob ˆo para uma tarefa espec´ıfica.

1.3.2 Segundo o Tipo de Controle

Quando classificados segundo o tipo de controle, os rob ˆos podem ser separados em trˆes categorias:

 Teleoperados - Onde o operador realiza todos os movimentos que o rob ˆo deve fazer;

 Semi-Aut ˆonomos - O operador indica o macro comando a ser executado e o rob ˆo o faz

sozinho;

1. Introduc¸ ˜ao 9

(a) Rob ˆo hex´apode (b) Rob ˆo human´oide

Figura 1.8: Exemplos de rob ˆos com pernas

 Aut ˆonomos - O rob ˆo realiza a tarefa sozinho, tomando suas pr ´oprias decis ˜oes

baseando-se nos dados obtidos do ambiente.

1.3.3 Segundo a Funcionalidade

Ao agruparmos os rob ˆos segundo sua funcionalidade, percebemos quatro grupos: rob ˆos industriais, rob ˆos de servic¸o, rob ˆos de campo e rob ˆos pessoais. Contudo, h´a uma sobreposic¸ ˜ao entre os trˆes primeiros (figura 1.9), devido a diferenc¸a dos ambientes onde atuam e a necessidade de maior autonomia.

Grau de Autonomia

Grau de Desestruturação do Ambiente

industrial

serviço

Serviço serviçodecampo

Campo

Pessoais

Industriais

Figura 1.9: Classificac¸ ˜ao segundo a funcionalidade

 Rob ˆos Industriais - S˜ao os rob ˆos utilizados em linhas de produc¸ ˜ao. Estes rob ˆos recebem

tarefas determinadas a priori na forma de uma seq ¨uencia expl´ıcita e ac¸ ˜oes e executam este programa automaticamente. O ambiente ´e completamente estruturado e ajustado

1. Introduc¸ ˜ao 11

Figura 1.11: Exemplo de rob ˆo de servic¸o de campo: colheitadeira aut ˆonoma

s˜ao: explorac¸ ˜ao (espacial, de cavernas, vulc ˜oes), minerac¸ ˜ao e limpeza de acidentes nucleares.

Figura 1.12: Exemplo de rob ˆo de campo: Dante, para explorac¸ ˜ao de vulc ˜oes

 Rob ˆos Pessoais - s˜ao os rob ˆos vendidos em prateleiras, que n˜ao desenvolvem tarefas

espec´ıficas, mas interagem com os humanos e aprendem a localizar-se no ambiente (fi- gura 1.13).

Figura 1.13: Exemplo de rob ˆo pessoal: o c˜aozinho Aibo

1. Introduc¸ ˜ao 12

1.4 Desafios em Rob ´otica M ´ovel

Construir um rob ˆo m ´ovel envolve uma s´erie de problemas. E necess´´ ario lidar com er- ros de posic¸ ˜ao e orientac¸ ˜ao, ru´ıdos nas leituras dos sensores, problemas com a carga das baterias, erros de programac¸ ˜ao, etc. Como ´e poss´ıvel perceber, a tarefa de construir um rob ˆo com caracter´ısticas humanas ´e um desafio incrivelmente dif´ıcil. Seres humanos possuem caracter´ısticas muito dif´ıceis de serem modeladas. Nosso sistema de vis˜ao ´e apurado, nossa reac¸ ˜ao a uma situac¸ ˜ao inespe- rada ´e quase que instantˆanea, nossos movimentos s˜ao coordenados inconscientemente para manter o equil´ıbrio do corpo. Nosso sistema de controle de energia opera de forma bastante otimizada. Todas estas caracter´ısticas nos tornam “m´aquinas” perfeitas. Quando desenvolvemos rob ˆos, procuramos nos espelhar em nossas habilidades e essa busca pelo desenvolvimento de m´aquinas com caracter´ısticas humanas nos apresenta uma s´erie de desafios.

1.4.1 Navega¸c˜ao

O grande desafio da navegac¸ ˜ao de rob ˆos m ´oveis ´e criar formas de representac¸ ˜ao do am- biente. At´e que ponto modelos do ambiente precisam ser refinados e livres de erros. At´e que ponto podemos utilizar navegac¸ ˜ao reativa e ainda assim maximizar o desempenho do rob ˆo.

1.4.2 Reconhecimento

Outro grande desafio ´e fazer com que o rob ˆo reconhec¸a o ambiente no qual est´a inserido. Isto envolve problemas com a complexidade computacional do processamento de imagem e dados, al´em das dificuldades encontradas ao tratar diferenc¸as de luminosidade e ru´ıdo nos dados advindos dos sensores.

1.4.3 Aprendizado

Ao tornar o rob ˆo mais complexo, adicionando a ele novos sensores e atuadores, estamos tamb´em acrescentando mais complexidade ao trabalho de programac¸ ˜ao de ac¸ ˜oes do rob ˆo, al´em de dificultar a tarefa de calibrac¸ ˜ao dos sensores e coordenac¸ ˜ao dos movimentos. O