Otimização de locomoção bípede

Dissertação de mestrado integrado em Engenharia BiomédicaAtualmente verifica-se um crescimento exponencial a nível de desenvolvimento de sistemas robóticos móveis havendo um esforço para criar sistemas com propriedades mais eficientes e adaptáveis às exigências do ambiente de trabalho. Neste contexto, têm havido uma preocupação acrescida em desenvolver melhores sistemas de locomoção quer seja locomoção por rodas quer seja por pernas (bípede, quadrúpede e hexapode). Esta dissertação foca-se na otimização da locomoção bípede a qual é uma área que tem sido alvo de grande atenção uma vez que esta é uma área da robótica que ainda necessita de progredir no sentido de conseguir finalmente uma locomoção tão eficiente como a marcha humana. Deste modo, a elaboração deste trabalho teve como objetivos principais a criação de uma estratégia de otimização que combinasse a geração de padrões de movimento através de geradores centrais de padrões (CPGs) com um algoritmo de otimização evolucionário (Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm ll). Essa estratégia implicou a determinação de objetivos que correspondem a características da locomoção bípede e que foram otimizados, sendo eles o deslocamento frontal, a altura a que o pé levanta, a força de impacto entre os pés e o chão e a posição do centro de massa. Os resultados foram obtidos a partir de simulações na plataforma Webots para o robô bípede Darwin-OP. Neste contexto, os resultados foram muito satisfatórios uma vez que o algoritmo foi capaz de gerar locomoção estável e os objetivos propostos foram otimizados. Foi feito também um estudo de sensibilidade que determinou a existência de parâmetros de CPGs que apresentam uma forte correlação positiva com as funções objetivos. Assim, os parâmetros Acompasso, frequência ω e ORoll influenciam fortemente o deslocamento e a força de impacto e o parâmetro AhPitch influencia a altura a que o pé levanta. No futuro seria pertinente aplicar o algoritmo elaborado num robô bípede real e conferir se consegue gerar uma locomoção eficiente em condições reais.Presently there is an exponential increase on the level of development of mobile robotic systems and so there is an effort to create systems with properties more efficient and adaptable to the demands of the work environment. In this context, there has been a heightened concern in developing better systems of locomotion either by wheels either by legs (bipedal, 4-legged or 6-legged). This dissertation focuses on the optimization of bipedal locomotion which is an area that has been the subject of much attention since this is an area of robotics that still needs to make progress towards finally achieving locomotion as efficient as the human gait. Thus, this work aimed to create an optimization strategy that combines the generation of movement patterns through central pattern generators (CPGs) with an evolutionary optimization algorithm (Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm II). This strategy involved the determination of objectives that correspond to characteristics of bipedal locomotion and that have been optimized, namely the frontal displacement, the ground clearance, the impact force between the foot and the ground and the position of the center of mass. The results were obtained from simulations in Webots platform for the bipedal robot Darwin-OP. The results were very satisfactory since the algorithm was able to generate stable locomotion and the proposed objectives were optimized. We also made a sensitivity analysis that determined the existence of CPGs parameters that exhibit a strong positive correlation with the objective functions. Thus, the parameters Acompasso, the frequency ω and ORoll strongly influence the impact force and displacement as well as AhPitch influences the height to which the foot rises. In the future it would be appropriate to apply the developed algorithm in a real biped robot and check if it can generate an efficient locomotion in real conditions

Optimização dos parâmetros de um robô hexápode através de algoritmos genéticos

Mestrado em Engenharia Electrotécnica e de ComputadoresOs robôs com pernas apresentam vantagens significativas quando comparados com os veículos tradicionais que apresentam rodas e lagartas. A sua maior vantagem é o facto de permitirem a locomoção em terrenos inacessíveis a outro tipo de veículos uma vez que não necessitam de uma superfície de suporte contínua. No entanto, no estado de desenvolvimento em que se encontram, existem vários aspectos que têm que ser necessariamente melhorados e optimizados. Tendo esta ideia em mente, têm sido propostas e adoptadas diferentes estratégias de optimização a estes sistemas, quer durante a fase de projecto e construção, quer durante a sua operação. Entre os critérios de optimização seguidos por diferentes autores podem- -se incluir aspectos relacionados com a eficiência energética, estabilidade, velocidade, conforto, mobilidade e impacto ambiental. As estratégias evolutivas são uma forma de “imitar a natureza” replicando o processo que a natureza concebeu para a geração e evolução das espécies. O objectivo deste trabalho passa por desenvolver um algoritmo genético, sobre uma aplicação de simulação de robôs com pernas já existente e desenvolvida em linguagem C, que permita optimizar diferentes parâmetros do modelo do robô e do seu padrão de locomoção para diferentes velocidades de locomoção.Legged robots have significant advantages when compared with traditional vehicles using wheels and tracks. Their biggest advantage is that they allow the locomotion on terrains inaccessible to other type of vehicles because they don’t need a continuous support surface. However, in their actual stage of development, there are several aspects that must necessarily be improved and optimized. With these ideas in mind, different strategies have been proposed and adopted for the optimization of these systems, either during their design phase and construction, or during their operation. Among the different optimization criteria followed by different authors, it is possible to find issues related to energy efficiency, stability, speed, comfort, mobility and environmental impact. Evolutionary strategies are a way to "imitate nature" replicating the process that nature designed for the generation and evolution of species. The objective of this project is the development of a genetic algorithm, running over a simulation application of legged robots, already developed in C, which allows the optimization of various parameters of the robot model and of its gaits for different locomotion speeds