Metaheurísticas de otimização multiobjetivo aplicadas a um problema de robótica humanóide

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Pierezan, Juliano
Data de Publicação: 2016
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFPR
Texto Completo: https://hdl.handle.net/1884/45276
Resumo: Orientador: Prof. Dr. Leandro dos Santos Coelho
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spelling Weihmann, LucasUniversidade Federal do Paraná. Setor de Tecnologia. Programa de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaCoelho, Leandro dos Santos, 1968-Pierezan, Juliano2024-04-25T19:01:55Z2024-04-25T19:01:55Z2016https://hdl.handle.net/1884/45276Orientador: Prof. Dr. Leandro dos Santos CoelhoCoorientador: Prof. Dr. Lucas WeihmannDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. Defesa: Curitiba, 13/04/2016Inclui referências : f. 108-115Área de concentração: Sistemas eletrônicosResumo: A demanda da sociedade por soluções inteligentes e aptas a substituir o humano em determinadas tarefas, juntamente com o cenário tecnológico atual, impulsionaram o desenvolvimento de sistemas mecatrônicos avançados e programados para suprir essa necessidade. Dentre esses sistemas estão os robôs humanoides, que são máquinas que buscam imitar o comportamento humano em determinados aspectos. Tais robôs podem ser utilizados na sociedade em tarefas que exigem força extrema, para preservar a saúde de trabalhadores, no tratamento psicológico de crianças e até para auxiliar idosos em tarefas do cotidiano. Porém, os robôs humanoides são mecanismos que, em contato o com meio, estão sujeitos a ação gravitacional, podendo sofrer deslizamento e tombamento, assim como os humanos. Portanto, essas máquinas requerem técnicas eficientes para projetá-las e controlá-las, respeitando as respectivas limitações e integrando seu funcionamento em contato com o meio. A presente pesquisa avalia o desempenho das Metaheurísticas de Otimização Multiobjetivo (MOMs) denominadas Algoritmo Genético de Ordenação Não Dominante II (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II - NSGA-II), Evolução Diferencial para Otimização Multiobjetivo (Differential Evolution for Multiobjective Optimization - DEMO), Otimização por Enxame de Partículas Multiobjetivo (Multiobjective Particle Swarm Optimization - MOPSO) e Busca Harmônica Multiobjetivo (Multiobjective Harmony Search - MOHS) aplicadas ao problema de máxima força estática e menor requisição de torque de um robô humanoide programado para executar uma tarefa de força horizontal. A metodologia adotada para cumprir tal objetivo é uma extensão à proposta de Weihmann, na qual são otimizadas as capacidades de força de manipuladores robóticos seriais e paralelos. Diferentemente de tal proposta, na presente pesquisa o problema de otimização é modelado com duas funções de custo e, por se tratar de um humanoide, considera os fatores rugosidade nos contatos com o meio e Zero Moment Point. As métricas de desempenho Número de Soluções não Dominadas (NSND), Distância Euclidiana Média (DEM), Hipervolume (HV) e Espaçamento (E) são aplicadas aos conjuntos de soluções obtidas pelas MOMs e o teste de significância estatística não-paramétrico de Wilcoxon é aplicado aos resultados com o intuito de verificar o desempenho das MOMs. Os resultados obtidos mostram que a DEMO e o NSGA-II apresentam desempenho superior em relação à MOHS e MOPSO, com vantagem sutil por parte da DEMO. Ainda, os operadores que fazem parte das MOMs são discutidos em termos de desempenho das soluções encontradas. As soluções promissoras são expostas graficamente e comparadas em termos de desempenho dos objetivos de otimização. Por fim, os parâmetros que influenciam na força estática e na requisiçãode torque do robô humanoide são detectados, discutidos e comparados entre as soluções da presente pesquisa e de outros resultados da literatura especializada.Abstract: The society's demand for intelligent solutions able to replace the human in certain tasks along with the current technological landscape has encouraged the development of advanced mechatronic systems to meet this need. Among the increasing research topics in robotics are the humanoid robots, which are machines designed to simulate the human behavior. Such robots can be employed in the society to perform unhealthy tasks in order to preserve the workers' health, to help and to care of elderly and to treat children with mental illness. However, the humanoid robots are complex mechanisms exposed to the gravitational forces, which can cause the sliding and the tumbling effects, as well as it happens with humans. Hence, advanced techniques are required to design and to control these machines, always complying with those constraints. The current research evaluates performance of the Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA-II), the Differential Evolution for Multiobjective Optimization (DEMO), the Multiobjective Particle Swarm Optimization (MOPSO) and the Multiobjective Harmony Search (MOHS), which are Multiobjective Optimization Metaheuristics (MOMs), applied to a humanoid robot programmed to perform a task of maximum horizontal static force and lower torque's requirement. The adopted methodology is an extended version of the Weihmann proposal, in which the static force capacity is optimized for serial and parallel manipulators. Differently from Weihmann, the current research treats an optimization problem with two objectives that considers the friction forces and the Zero Moment Point of a humanoid robot. The performance measures Number of Non-Dominated Solutions (NSND), Mean Euclidean Distance (DEM), Hypervolume (HV) and Spacing (E) are employed to evaluate the set of solutions provided by the MOMs and the statistical non-parametric significance test of Wilcoxon is applied to the results obtained in order to verify the MOMs performances. The results show that the DEMO and the NSGA-II show better performance compared to MOHS and MOPSO, wherein DEMO is slightly better than NSGA-II. The MOMs internal mechanisms are discussed, as well as the promising solutions, which are all graphically exposed and compared in terms of optimization objectives performances. Finally, the parameters that most influence in the optimization objectives are detected, discussed and compared between the current results and the literature.171 f. : il. algumas color., grafs., tabs.application/pdfDisponível em formato digitalEngenharia elétricaRobóticaMecatrônicaRobos - ControleMetaheurísticas de otimização multiobjetivo aplicadas a um problema de robótica humanóideinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisporreponame:Repositório Institucional da UFPRinstname:Universidade Federal do Paraná (UFPR)instacron:UFPRinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALR - D - JULIANO PIEREZAN.pdfapplication/pdf2085539https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/45276/1/R%20-%20D%20-%20JULIANO%20PIEREZAN.pdf90de28f32e5f3c5dfef8a78dca6873cdMD51open access1884/452762024-04-25 16:01:56.012open accessoai:acervodigital.ufpr.br:1884/45276Repositório de PublicaçõesPUBhttp://acervodigital.ufpr.br/oai/requestopendoar:3082024-04-25T19:01:56Repositório Institucional da UFPR - Universidade Federal do Paraná (UFPR)false
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