Aprendizado de marchas para um robô quadrúpede utilizando algoritmo genético multiobjetivo

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Santos, Pedro Matheus Filadelfo dos
Data de Publicação: 2018
Outros Autores: Duarte, Vitor Alves
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Monografias da UnB
Texto Completo: http://bdm.unb.br/handle/10483/21326
Resumo: Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Curso de Graduação em Engenharia de Controle e Automação, 2018.
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spelling Santos, Pedro Matheus Filadelfo dosDuarte, Vitor AlvesRomariz, Alexandre Ricardo SoaresSANTOS, Pedro Matheus Filadelfo dos; DUARTE, Vitor Alves. Aprendizado de marchas para um robô quadrúpede utilizando algoritmo genético multiobjetivo. 2018. 67 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Mecatrônica)—Universidade de Brasília, Brasília, 2018.http://bdm.unb.br/handle/10483/21326Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Curso de Graduação em Engenharia de Controle e Automação, 2018.Este trabalho trata sobre o desenvolvimento de marchas factíveis para um robô quadrúpede utilizando algoritmo genético multiobjetivo. Desenvolveram-se três possíveis metodologias de otimização testadas em simulação computacional, utilizando Matlab e V-REP. A primeira consiste na busca de um conjunto de ângulos para as juntas do robô que formem uma marcha factível a ele. Isso se mostrou irrealizável, se tratando de uma otimização num espaço muito amplo de soluções. Sendo assim, a segunda abordagem envolve restringir esse espaço utilizando um conjunto de poses para as patas do robô, inspiradas em animais, com o intuito que o algoritmo encontre a melhor combinação dessas poses ao robô. A terceira é dada pela fixação de uma ordem de poses, a que se acredita ser a melhor para o quadrúpede, buscando otimizar alguns parâmetros relacionados à essas poses. Por fim, visando superar as diferenças do robô simulado com o real, faz-se a otimização, utilizando a terceira metodologia proposta, na plataforma real.Submitted by Luanna Maia (luanna@bce.unb.br) on 2019-02-06T11:41:11Z No. of bitstreams: 3 license_text: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) 2018_PedroMatheusDosSantos_VitorAlvesDuarte_tcc.pdf: 7947166 bytes, checksum: f23427b8ee2580968a4db598190b3d7b (MD5)Approved for entry into archive by Luanna Maia (luanna@bce.unb.br) on 2019-02-06T11:41:22Z (GMT) No. of bitstreams: 3 license_text: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) 2018_PedroMatheusDosSantos_VitorAlvesDuarte_tcc.pdf: 7947166 bytes, checksum: f23427b8ee2580968a4db598190b3d7b (MD5)Made available in DSpace on 2019-02-06T11:41:22Z (GMT). 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