Valdir Grassi Junior.

Este projeto de pesquisa propõe o desenvolvimento de uma arquitetura de software, que inclui percepção e localização para veículos de serviço inteligentes. Veículos de serviço, capazes de transportar pessoas e pequenas cargas (caminhonetes) são amplamente utilizados em diferentes tipos de ambientes devido a sua versatilidade e agilidade. Dentre os ambientes típicos de operação desses veículos destacam-se ambientes críticos e \textit{off-road}, com aplicações em minas (mineração), fazendas (agricultura), áreas florestais, petróleo e gás, dentre outras. Esse projeto foca em ambientes críticos, confinados, semi-estruturados e minimamente controlados, onde é viável a operação autônoma e semi-autônoma. No contexto dessa proposta, são definidos como críticos, ambientes com risco para segurança na direção veicular, condições adversas das vias, baixa luminosidade, presença de poeira, animais, lama, dentre outros elementos que dificultam a dirigibilidade.

Este projeto de pesquisa visa o desenvolvimento de um sistema híbrido, composto pelo diagnóstico inteligente de faltas (detecção, classificação e localização) e pela supervisão de drones aéreos. Para a detecção, classificação e a localização da falta, serão investigadas ferramentas para o pré-processamento dos sinais, como a Transformada Wavelet (TW), Transformada Wavelet Contínua (TWC) e a Transformada de Stockwell (TS), dentre outras. Na sequência, algumas das técnicas baseadas em Inteligência Artificial (IA) como, aprendizagem de máquinas, árvores de decisão, redes Bayesianas, máquinas de vetores de suporte e redes neurais artificiais, dentre outras, serão avaliadas e empregadas para o diagnóstico completo da situação de falta enfrentada. Além disso, uma vez localizada a falta, um drone aéreo será ativado para coletar imagens do local exato da falta, com transmissão das mesmas à equipe de manutenção para o correto planejamento da correção do defeito em alimentadores aéreos de média tensão. Esse drone contará com algoritmos de navegação autônoma e técnicas de reconhecimento de imagens baseadas em IA. No reconhecimento de imagens, o foco será em identificar nas imagens os elementos constituintes do sistema que devem ser inspecionados no ponto de localização de falta indicado. Os resultados da aplicação do sistema híbrido proporcionarão maior agilidade no processo de localização da falta, reduzindo o tempo de indisponibilidade dos parques eólicos devido a desligamentos por curtos-circuitos e proporcionando maior segurança à equipe de manutenção.

O objetivo geral deste projeto de pesquisa é propor algoritmos de percepção, controle inteligente, e protocolos de segurança cibernéticos, para melhorar a confiabilidade, qualidade, e segurança da operação de veículos autônomos em condições críticas, para aplicações na área agrícola, principalmente em se tratando de agricultura de precisão. Será considerado, especificamente, um caminhão autônomo circulando em um ambiente sujeito aos mais diversos tipos de condições ambientais, em uma área privada de plantação de cana, situada na região de Araraquara/SP. Os impactos na informação proveniente dos sensores do veículo (câmeras, LIDAR e RADAR) causados por condições ambientais adversas, tais como, chuva, neblina, poeira, e desafios na geometria das vias, tais como, curvatura, inclinação, visibilidade, serão avaliadas em laboratório e no campo. Serão desenvolvidas soluções para melhorar a percepção e controle do caminhão considerando as influências e incertezas associadas a essas situações críticas. Ao propor soluções que possibilitam alcançar um nível maior de autonomia e segurança veicular, este projeto contribuirá com a pesquisa, desenvolvimento e inovação (PDI), na área de veículos autônomos inteligentes voltados para a agricultura. Serão aplicadas técnicas de controle recursivo e robusto, percepção robótica, e aprendizado de máquina desenvolvidas pelos pesquisadores desta proposta e publicadas em revistas internacionais. Serão desenvolvidas competências em fusão sensorial, controle inteligente de sistemas dinâmicos, e segurança cibernética veicular. O projeto adere às linhas temáticas do Eixo II pois os métodos de percepção e controle para veículos autônomos agrícolas, bem como os protocolos de segurança cibernética contemplados na proposta contribuem para automação de veículos agrícolas (temática g), aumento do nível de autonomia e melhoria da segurança de veículos autônomos agrícolas (temática d), e consideram fusão multissensorial e propagação de incertezas na localização do veículo e mapeamento do ambiente (temática e). O projeto é coordenado por uma equipe de pesquisadores da Universidade de São Paulo em colaboração com a Scania Latin America.

O desenvolvimento de veículos autônomos tem recebido grande atenção de centros de pesquisa, industria automotiva e empresas da área de tecnologia. A mineração também tem grande potencial para se beneficiar dessa tecnologia. Dentre os potenciais benefícios destacam-se: a redução de acidentes causados por falha humana, aumento da produtividade e redução de custos com manutenção dos veículos de carga. A USP - São Carlos vêm trabalhando nessa área desde 2011 e obteve diversos resultados de destaque nesse período. Dentre eles, destacam-se o desenvolvimento do primeiro veículo autônomo brasileiro a ser testado nas vias urbanas, sem a intervenção de motorista humano (2013) e desenvolvimento do primeiro caminhão autônomos do Brasil, em parceria com a empresa Scania. Desse modo, esse projeto propõe o desenvolvimento de um sistema de condução autônoma para caminhões de médio e pequeno porte com tecnologia nacional para aplicações em mineração.

This proposal aims the creation of a National Institute of Science and Technology (INCT-SAC) to deal with cooperative autonomous systems. Motivated by Brazil?s large territory and population size, wideranging geographic features, and economic and social issues, we intend to solve problems related to security and environment. This INCT will address some of these challenges by proposing novel networked robotic systems for underwater maintenance, automobile and cargo transportation, grow of crops, remote inspection and actuation, and surveillance. Oil extraction in the pre-salt layer, located 250Km from the coast and more then 2km deep in the ocean, has demanded specific solutions in terms of logistics, maintenance in deep waters, remote operations of platforms, and national security; Urban mobility has been faced with an expressive growing in the number of automobiles in the last years, the Brazilian car fleet is now the 4th in the world. Car manufacturers and robotics researchers have been interested in partial or full automation of vehicles navigation systems; In terms of Amazon rainforest and agriculture, Brazil has two important and complementary objectives in terms of preservation and to increase crop productivity. Advances in communication, computing, and embedded control technologies allow the application of networked systems to large environmental monitoring and coordination of multiple mobile agents for exploration and manipulation. The proposed INCT will bring together an outstanding set of Universities, Industries, and Research Institutes of Brazil and abroad. The latest advances in systems theory and emerging information technology to enable the design and implementation of distributed networks for observation, mobility, and manipulation provide the fundamental scope of actual problems we intend to solve. Specifically, this proposal will consider autonomous navigation of aerial vehicles in low altitude to deal, for instance, with power transmission line and gas pipe inspection to alleviate the pilot?s workload and with motion planning strategies for aggressive landing of an actual cargo transportation helicopter in a mobile platform; Robotic systems based on lighter-than-air vehicles for environmental monitoring, surveillance and communication applied to the Amazon region. They will provide a virtual sensory barriers against deforestation, telecommunication services to remote and small population areas, technological solutions to coastal communities and remote settlements; Modeling and design of autonomous heavy vehicles with on-line payload measurement system. Advanced driver assistance systems will be developed to deal with safety, congestion and traffic cooperation, and with overloading freight transportation; Coordination of heterogeneous aerial and mobile robots in outdoor environment to deal with helicopters and convoy of trucks based on fault tolerant control systems; Coordination of heterogeneous robots applied to orange plantation monitoring. This project aims to estimate the amount of fruits, pest detection, the rate of development and degree of maturity of the plants; Modeling and design of distributed underwater vehicles for inspection and service of industrial installations. They will deal with servicing, repair, and assembly tasks of oil and gas platforms. Basic development for autonomous and fault tolerant control systems. It will be related with development of control techniques for systems under stochastic variations in its dynamics, with the development of measurement based approach to engineering design and techniques for system identification, and with control of small robots described by swarms of insects which will be performed based on bio-inspired systems.

Este projeto de pesquisa tem como objetivo desenvolver um sistema de referência de atitude, orientação e posição baseado em um filtro de Kalman robusto e recursivo (FKRR) deduzido em outro projeto, com apoio da FAPESP. Este FKRR apresenta um desempenho melhor que o filtro de Kalman padrão para fazer a fusão dos dados de uma unidade de medida inércia (UMI) de baixo custo. Este tipo de UMI não apresenta a mesma qualidade dos sinais medidos em UMI de custo elevado. Será desenvolvimento um algoritmo array do FKRR para implementação do sistema proposto em ponto fixo em uma FPGA (Field Programmable Gate Array). Este projeto será executado em parceria com o Laboratório de Sistemas Inteligentes (LASI), com o Laboratório de Robótica Móvel (LRM) ambos da USP em São Carlos e com a Scania Latin America Ltda.. Nestes laboratórios estão sendo desenvolvidas pesquisas nas áreas de robótica, controle e filtragem robustas, e estimativa de atitude e posição de veículos autônomos. Estes dois laboratórios e a empresa Scania, que compreendem as unidades sediadas no Brasil e na Suécia, têm desenvolvido pesquisas relacionadas com caminhões autônomos. Os resultados obtidos nesta proposata serão aplicados neste projeto de P&D que está sendo desenvolvido em parceria com a Scania.

The aim of this project is to enable long-term autonomous operation in unstructured environments by devising Bayesian optimisation methods for motion planning and spatial-temporal representations of the environment from multiple sensors. The new methods will provide the tools required for informative planning over space and time enabling a robot or multi-robot system to best sample and model the environment. We will leverage on modern data fusion approaches for combining range sensors, multispectral vision, and task-specific sensors to derive robust planning strategies, while directly tackling the exploration?exploitation tradeoff within a Bayesian optimisation framework. The outcome of this project will be a novel methodology to integrate motion planning and environment modelling into the same probabilistic framework. This will expand the applicability of robots to a broad range of industries requiring long-term autonomous operation with significant environmental and economical benefits to Brazil.

Este projeto tem por objetivo o desenvolvimento de um sistema de assistência inteligente ao motorista com percepção, monitoramento e alerta de situações de risco para condutores de veículos automotores. O sistema deve adquirir informações a partir de multiplos sensores, realizando a fusão destes dados a fim de compor um modelo ao ambiente de trabalho e do condutor, permitindoassim uma análise mais detalhada e precisa do comportamento do mesmo. Além disso, sensores externos identificam elementos importantes para a condução do veículo como obstáculos, sinalização, depressões e outros veículos, de modo que a reação do condutor pode ser avaliada diante das diversas situações que o mesmo enfrenta regularmente. Em casos onde há risco de acidente, o condutor pode ser notificado com o objetivo de evitá-lo, bem como este sistema poderá ser dotado como uma ferramenta de treinamento e avaliação do condutor. Todas essas informações, bem como a trajetória do veículo são armazenadas para uma análise posterior, e também, transmitidas visando um tratamento remoto em tempo real das situações enfrentadas. Finalmente, em caso de risco eminente de acidente, o sistema proposto também poderá atuar nos controles do veículo, controlando a velocidade, reduzindo ou até mesmo parando completamente o veículo.

Os MAVs (Mini Aerial Vehicles) autônomos vêm sendo reconhecidos como uma das mais importantes ferramentas dentro do escopo da robótica móvel moderna, tendo suas aplicações destinadas a operações de busca, localização, resgate e monitoramento aéreo. Nas missões que envolvem o risco de vidas humanas, a importância desses veículos ganha uma proporção maior, uma vez que o sucesso da tarefa a eles designada pode ser alcançado sem comprometer a integridade física do operador. O foco deste projeto é o desenvolvimento de um sistema de navegação autônoma para voo de um grupo de MAV em formação em ambiente externo não-estruturado baseado em dados de sensores laser, IMU (Inertial Measurement Unit), GPS (Global Positioning System) e empregando odometria visual. Em um primeiro momento será desenvolvido e implementado um modelo dinâmico do MAV (um mini robô aéreo quadrotor Pelican) e serão avaliados sistemas de estabilização de voo (utilizando controladores tipo PID, Fuzzy e Hinf) e o sistema de navegação autônoma e de voo em formação utilizando-se de ferramentas computacionais e simuladores de voo na USP/EESC. Em seguida, o sistema de estabilidade e navegação será implementado experimentalmente em um MAV para realização de testes experimentais. Na fase final do projeto, serão realizados testes das rotinas de voo em formação com os sistemas de sensoriamento embarcados utilizando os três MAVs.

Nesse projeto, o objetivo principal é estudar e desenvolver métodos de planejamento cinemático-dinâmico que permitam planejar trajetórias longas para robôs móveis, e lidar com a modificação local dessas trajetórias para evitar colisões com obstáculos observados pelos sensores no momento da execução da trajetória. Tanto na etapa de planejamento quanto no desvio de obstáculos, serão consideradas as restrições cinemáticas do robô e seu modelo dinâmico para que possam ser geradas trajetórias possíveis de serem realizadas. Pretende-se obter resultados através de simulação e de experimentos com robô móvel de médio porte e com um veículo autônomo elétrico de grande porte sendo desenvolvido no ICMC-USP com apoio do Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia em Sistemas Embarcados Críticos (INCT-SEC).

O objetivo principal desse projeto de pesquisa é o desenvolvimento de um sistema inteligente de navegação autônoma para veículos através da utilização de técnicas de fusão de sensores e inteligência artificial.

Esse projeto de pesquisa propõe o desenvolvimento de um sistema inteligente de navegação assistida/autônoma para veículos através da utilização de técnicas de fusão de sensores e inteligência artificial. No modo assistido, o sistema avalia as condições de segurança nas imediações do veículo e notifica o condutor caso exista alguma situação de risco eminente. No modo autônomo, o sistema é capaz de tomar decisões e acionar os controles do veículo (esterçamento, frenagem e aceleração) para que o veículo seja conduzido de maneira automática e segura.

Esse projeto de pesquisa propõe o desenvolvimento de um sistema inteligente de navegação autônoma para veículos através da utilização de técnicas de fusão de sensores e inteligência artificial. O sistema proposto deve ser capaz de obter informações do ambiente, tomar decisões em tempo real e acionar os controles do veículo (esterçamento, frenagem e aceleração) para que o mesmo seja conduzido de maneira eficiente e segura em ambientes urbanos

Esse projeto de pesquisa propõe a utilização de sensores e técnicas de estimação para o desenvolvimento algoritmos de navegação de robôs móveis em ambientes externos. Entre as principais aplicações das técnicas desenvolvidas nesse projeto esta o desenvolvimento de sistemas autônomos para a condução de veículos.

Esse projeto trata do problema de controle de formação de um grupo de robôs móveis quando os robôs seguem um líder, e existe alternância de liderança entre os robôs. Serão abordados controladores robustos para o problema. O conjunto de robôs móveis será tratado como uma rede e o sistema sujeito a alternância de líder será considerado como um Sistema Linear Sujeito a Salto Markoviano. Resultados experimentais serão obtidos com robôs móveis de pequeno porte.

Pesquisa e desenvolvimento de um robô autônomo para inspeção de esferas. O robô é guiado por um sistema de sensores laser, dotado de rodas magnéticas para se mover na parede externa de uma esfera seguindo autonomamente um cordão de solda que é inspecionado por meio de sensores específicos.

Este projeto se integra nas atividades do TIDIA/Kyatera onde serão implantados três weblabs no Departamento de Engenharia Mecatrônica da EPUSP. Nestes weblabs, através da Internet, serão disponibilizados experimentos de monitoramento e comando de células de manufatura, sendo que num dos weblabs, sob responsabilidade do Prof. Jun okamoto, será desenvolvido um sistema de monitoramento com um robô móvel autônomo e visão omnidirecional através do qual o usuário poderá movimentar o robô dentro de certos limites e controlar regiões da imagem omnidirecional que deseja ver

Tarefas em robótica móvel podem se beneficiar da utilização de sistemas de visão omnidirecional pois este tipo de sistema de visão permite a aquisição de uma imagem de 360 graus em torno do robô sem a necessidade de movimento da câmera o que permite a aquisição de informação completa do entorno do robô em apenas uma imagem. O processamento da imagem adquirida pelo sistema de visão omnidirecional é mais complexo do que o de uma imagem plana de um sistema de visão convencional. Contudo, com o poder computacional disponível atualmente é perfeitamente possível o processamento de imagens omnidirecionais em tempo real (vide referências) para aplicações em robótica móvel. O presente projeto é iniciativa de dois grupos (POLI e UFES) que têm trabalhado em robótica móvel nos últimos anos e de um grupo (USP/SC) que participa na fabricação dos espelhos utilizados no sistema de visão omnidirecinonal. O objetivo destes três grupos é o de desenvolver o estado-da-arte da robótica móvel baseada em visão omnidirecional no Brasil, aprimorando o know-how da construção de sistemas de visão omnidirecional, e expandindo o universo de aplicações da robótica móvel através da utilização da visão omnidirecional em diversas tarefas robóticas autonomas