Desenvolvimento de um veículo autoguiado baseado num Raspberry Pi

• Autor(a) principal: Peixe, Ricardo André Zambujo
• Data de Publicação: 2022
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10174/32664
• topic: AGV; Raspberry Pi; Visão Artificial; OpenCV; BMS; AGV; Raspberry Pi; Artificial Vision; OpenCV; BMS

Face à rápida expansão tecnológica vivenciada no presente século, existe uma procura contínua por en- quadrar novas ferramentas, a fim de otimizar o rendimento dos processos fabris, através da redução de tempos de produção, custos associados, riscos para os trabalhadores, etc. Como resposta aos tradicionais mecanismos de transportes, que atualmente ainda dominam este setor, apresenta-se uma tecnologia com tendências crescentes, fornecendo a flexibilidade necessária e o rigor exigido, através de processos independentes de ações humanas. Este produto é o Automated Guided Vehicle, comummente designado por AGV. Conforme esta motivação, este trabalho de projeto visa demonstrar o desenvolvimento de um AGV de construção ori- ginal baseado num Raspberry Pi 4B, segundo um modelo POC (Proof of Concept ), com o intuito de seguir um sistema de guias, que perfaz um percurso operacional. Este sistema é um sistema unidirecional, com entroncamentos, cruzamentos e mudanças de direção, que serão realizadas de forma automatizada através da leitura dos sinais, integrados no piso, interpretados por visão artificial. O método de navegação do AGV assenta num sistema fechado, uma vez que existe um layout fixo no piso. Em termos de orientação, o AGV apresenta um sistema de deslocação diferencial e integra na sua estrutura uma câmara digital, que permite realizar a aquisição de imagem sendo o único método de aquisição do ambiente ao seu redor. Toda a in- formação obtida é processada por um sistema dedicado, que através do OpenCV (Open Source Computer Vision Library ) e um algoritmo computacional desenvolvido em Python, realiza o processamento das imagens e realiza as decisões necessárias para uma navegação satisfatória. O processo de seleção de guias é au- tomatizado pelo AGV, mas o Utilizador pré-define as rotas que este percorrerá, de modo que ao fim de um número de percursos programados, o AGV repete novamente os trajetos planeados. A portabilidade do AGV é assegurada por uma bateria, que é gerida por uma BMS (Battery Management System), acoplada numa estrutura física modelada e construída por um processo de tecnologia de fabricação aditiva – deposição de material fundido (FDM), de forma a conseguir-se um design económico, único e compacto; Abstract: Development of an Automated Guided Vehicle Based on a Raspberry Pi - In view of the rapid technological expansion experienced in the present century, there is a continuous demand for developing new tools in order to optimize the performance of manufacturing processes, through the reduction of production times, associated costs, risks for workers, etc. As a response to the traditional transport mechanisms, which currently still dominate this sector, a technology with growing trends is presented, providing the necessary flexibility and the required rigor, through processes independent of human actions. This product is the Automated Guided Vehicle, commonly referred as AGV. According to this motivation, this project aims to demonstrate the development of an AGV a original construction based on a Raspberry Pi 4B, according to a POC model (Proof of Concept ), with the aim to follow a system of guides, which makes up an operational route. This system is an unidirectional system, with junctions, intersections and changes of direction, which will be carried out in an automated way by reading the signs, integrated into the floor, interpreted by artificial vision. The navigation method of the AGV is based on a closed system, since there is a fixed layout on the floor. In terms of orientation, the AGV features a differential displacement system and integrates a digital camera in its structure, which allows for image acquisition, being the only method of acquiring the environment around it. All the information obtained is processed by a dedicated system, which, through OpenCV (Open Source Computer Vision Library ) and a computational algorithm developed in Python, performs the processing of the images and makes the necessary decisions for a satisfactory navigation. The guide selection process is automated by the AGV, but the User pre-defines the routes it will follow, so that after a number of programmed routes, the AGV repeats the planned routes again. The portability of the AGV is ensured by a battery, which is managed by a BMS (Battery Management System), coupled to a physical structure modeled and built using an additive manufacturing technology process – fused deposition modeling (FDM), in order to achieve an economical, unique and compact design.