Atividades de pesquisa 2009 Grupo de Robótica, Automação e Visão Computacional - GRAV Laboratório de Automação, Visão e Sistemas Inteligentes - LAVSI.

Atividades de pesquisa Grupo de Robótica, Automação e Visão Computacional - GRAV Laboratório de Automação, Visão e Sistemas Inteligentes - LAVSI Departamento de Engenharia Elétrica – ENE/FT Universidade de Brasília - UnB

GRAV/ENE-UnB Departamento de Engenharia Elétrica – UnB
Controle e Automação, Telecom, Eletrônica, Potência e Redes GRAV – Grupo de Robótica, Automação e Visão Computacional LAVSI – Laboratório de Automação, Visão e Sistemas Inteligentes LARA – Laboratório de Robótica e Automação LCVC – Laboratório de Controle e Visão por Computador Corpo docente Prof. Dr. Adolfo Bauchspiess Prof. Dr. Geovany Araújo Borges Prof. Dr. João Yoshiyuki Ishihara Prof. Dr. Marco A. F. Egito Coelho

Projetos - LAVSI LEARn – laboratório de ensino para automação remota;
Carcarah/Plena – inspeção de linhas de transmissão com VANTs; SAPIEn – FAP-DF; LabInov – FINEP - Ambientes Inteligentes wireless; CT-Energ – CNPQ/MCT; PROBRAL – projeto de cooperação universitária Brasil-Alemanha (CAPES-DAAD); Universidade de Kaiserslautern Sistemas Híbridos Networked Control Systems

LEARn Laboratório de Ensino para Automação Remota

LEARn Resumo: Este artigo apresenta o Laboratório de Ensino de Automação Remoto (LEARn- UnB) que é utilizado como ferramenta de ensino de controle e automação para estudantes de Engenharia Elétrica e de Engenharia Mecatrônica da Universidade de Brasília. A opção pela experimentação remota considerou a conveniência do compartilhamento de experimentos com outras universidades, o compartilhamento de experimentos com a mesma infra-estrutura de software e a necessidade de atender aproximadamente 60 alunos em cada semestre. Os experimentos atualmente oferecidos são: linearização experimental em ponto de operação, projeto PID, compensador em avanço-atraso e espaço de estados. Estes experimentos são realizados em um processo de nível de líquidos que pode ser configurado como planta não-linear de 1ª, 2ª ou 3ª ordem. Os projetos de controle oferecidos aos alunos são muito importantes para a fixação dos conceitos teóricos de controle dinâmico, uma vez que ruídos, dinâmica não modelada e saturação, sempre presentes em sistemas reais, devem ser convenientemente interpretados pelos alunos. Este aspecto “presencial” distingue o LEARn de diversos laboratórios virtuais disponíveis na Internet, onde apenas equações diferenciais “ideais” são simuladas. No LEARn-UnB um servidor Web controla o acesso, a execução e os resultados dos experimentos que também são armazenados em um banco de dados, possibilitando uma posterior análise, verificação e acompanhamento do uso e dos resultados pelos professores e monitores. Neste trabalho além da infra-estrutura do laboratório também são apresentados resultados e análise do uso do laboratório pelos alunos de controle dinâmico da UnB, obtidos por meio de questionários específicos.

LEARn Laboratório de Ensino para Automação Remota 3 tanques 4 tanques

Carcarah/Plena Projeto GRAV – LAVSI / LARA

Carcarah/Plena Inspeção tradicional em linhas de transmissão:
Projeto GRAV – LAVSI / LARA Inspeção tradicional em linhas de transmissão: Inspeção aérea utilizando um helicóptero Equipe em terra Processo dispendioso e de alto custo

Expansion/ANEEL Sistema computacional autônomo de inspeção visual em linhas de transmissão de energia elétrica Detecção de falhas nas garras dos espaçadores das linhas

Carcarah/Plena Adaptação de veículos aéreos não-tripulados (VANTs)
Projeto de pesquisa UnB – Plena Transmissoras Desenvolvimento de um VANT para auxílio à inspeção de linhas

Carcarah/Plena Veículo aéreo não-tripulado (VANTs) baseado em helimodelo; Sistemas embarcados: Sistema de controle e localização baseado em central inercial; Adaptação de distribuição linux em tempo real para rodar em compact flash; Câmeras móveis (Pan Tilt) auxiliares no pouso e decolagem. Simulador para avaliações offline.

Carcarah/Plena Veículo aéreo não-tripulado (VANTs) baseado em helimodelo; Sistemas embarcados: Sistema de controle e sistema de localização baseado em central inercial; Adaptação de distribuição linux em tempo real para rodar em compact flash; Câmeras móveis (Pan Tilt) auxiliares no pouso e decolagem. Simulador para avaliações offline.

Expansion/ANEEL Veic. aereo não tripulado, com controlador embarcado, central inercial embarcada, (imu militar, magnetrometo, sonar, altimetro, GPS); Sist. De localização que através da central inercial permite que ele se estabilize sozinho em voo, ou seja, o operador em terra passa apenas as refêrencias de velocidade e comandos simples (cima, baixo, esq, direita); Modo de operação rádio controlado e assistido. Computador rodando em tempo real (xenomai); I.E. adaptação de uma distribuição linux em tempo real para rodar em uma compact flash (feita no laboratório) Câmeras móveis (pan-tilt) controlado pelo controle remoto (Auxiliam na aterrisagem e decolagem); Transmissão de dados via socket (imagem e log de voo).

Modelo simplificado no LAVSI
Carcarah/Plena Detecção de falhas nas garras dos espaçadores das linhas Modelo simplificado no LAVSI

Carcarah/Plena Classificador utilizando RNA Falha na garra
120 imagens: 60% treinamento; 20% validação e 20% teste. Falha na garra Falha na garra Falha na garra Sem falha

Carcarah/Plena

Automação predial inteligente
Projeto PROBAL – CAPES /DAAD “Networked Control with Distributed Processing for Building Automation in an Ambient Intelligence Framework” Ambient Intelligence “Rede de sensores e atuadores provendo diversos serviços de forma invisível aos usuários Exemplos de serviços: Conforto térmico; Economia de energia; Segurança; Assisted Living.

Climatização Conforto e economia de energia ZigBee Wireless Sensor Network Facilidade de retrofitting; Flexibilidade de implementação de sensores e atuadores; Fornecer diversos serviços aos usuários.

ZigBee Desenvolvido por um consórcio de empresas (ZigBee Alliance) em conjunto com o IEEE, gerando o protocolo IEEE ; Projetado especialmente para ser utilizado em aplicações de sensoriamento, controle e acionamento de dispositivos; Baixa taxa de transmissão; Baixo Alcance de Rede; Baixo Consumo; Baixo Custo; Freqüência de Operação: 2.4GHz (ISM) Protocolos Concorrentes: Wi-Fi, Bluetooth. ZigBit Empresa MeshBean Alcance: entre 100 e 300 m Microcontrolador ATmega 1281V Transceiver RF AT86RF230 X-Bee Empresa Digi Alcance: entre 30 e 100 m

Ar condicionado convencional Automação em ambientes isolados; Automação em ambientes com carga térmica compartilhada. Ar condicionado híbrido Desenvolvimento e automação em ambientes isolados. Serviços ao usuário Sistema de localização indoor

Ar Condicionado Convencional
Split com capacidade BTU/h Unidade interna (evaporadora) Unidade externa (condensadora) Sensor temperatura na unidade interna Laboratório de Automação, Visão e Sistemas Intelingentes - Grupo de Robótica, Automação e Visão Computacional - ENE/FT/UnB

Ar condicionado convencional: Controle fuzzy em ambientes isolados: Simulações:

Ar condicionado convencional: Controle fuzzy em ambientes isolados: Resultados: Controle On-Off 30% de Economia Controle Fuzzy

Ar condicionado convencional: Automação em ambientes com carga térmica compartilhada: Ambientes de testes:

Ar condicionado convencional: Controle on-off em ambientes com carga térmica compartilhada: Objetivo: Verificar a influência do posicionamento dos sensores Rede implementada:

Ar condicionado convencional: Controle on-off em ambientes com carga térmica compartilhada: Diferenças no posicionamento dos sensores: 21% de Economia centralizados Sensores Sensores de Retorno do ar

Ar condicionado convencional: Controle fuzzy em ambientes com carga térmica compartilhada: Rede implementada:

Ar condicionado convencional: Controle fuzzy em ambientes com carga térmica compartilhada: Resultados: 18% de Economia Controle Fuzzy Controle On-off

Ar condicionado híbrido: Ar condicionado convencional + evaporativo: Ambientes de implementação:

Ar condicionado híbrido: Ar condicionado convencional + evaporativo: Módulos: Módulo Interno (temperatura, umidade e Radiação térmica) Módulo Externo (temperatura, umidade e Radiação solar) Módulo Coordenador/PC Módulo atuador (bomba, ventilador e compressor) Módulo móvel (temperatura, umidade, velocidade do ar)

Ar condicionado híbrido: Ar condicionado convencional + evaporativo: Software Supervisório:

Serviços Wireless Sensor Network: Sistema de localização indoor: Motivação:

Serviços Wireless Sensor Network: Sistema de localização indoor: AoA – Angle of Arrival: Ângulo do alvo com relação a um referencial; Antenas com padrão de radiação anisotrópico conhecido. ToA – Time of Arrival: Tempo de um sinal transmitido do alvo até uma base; Velocidade de propagação do sinal previamente conhecida; Usualmente, utilizado com sinais de ultrasom. RSSI– Received Signal Strength Indication: Atenuação da potência do sinal transmitido; Um dos métodos mais suscetíveis a perturbações; Não costuma necessitar de dispositivos adicionais.

Serviços Wireless Sensor Network: Sistema de localização indoor: Triangulação hiperbólica baseada em RSSI:

Serviços Wireless Sensor Network: Sistema de localização indoor: Mapeamento utilizando RNA e leituras RSSI: Treinamento: Feedforward-Backpropagation Conjunto de dados: 80% Treinamento e 20% Validação Nível do Sinal - mód. 1 1ª Rede Neural Posição do módulo no eixo X Nível do Sinal - mód. 2 . . . Nível do Sinal - mód. N Nível do Sinal - mód. 1 2ª Rede Neural Nível do Sinal - mód. 2 Posição do módulo no eixo Y . . . Nível do Sinal - mód. N

Serviços Wireless Sensor Network: Sistema de localização indoor: Estágio Offline: Triangulação Hiperbólica: Cálculo da constante K. Mapeamento do ambiente: 110 Posições distintas; Várias leituras RSSI em cada posição.

Serviços Wireless Sensor Network: Sistema de localização indoor: Resultados:

Sistemas de Controle em Rede
Sistemas de controle discretos com transmissão perfeita: h up(t) Planta Física yp(t) Atuador Sensores Controlador yc(t) uc(t)

h up(t) Planta Física yp(t) Atuador Sensores Rede de Comunicação Atrasos Perda de pacote Controlador yc(t) uc(t)

Sistema de Controle em Rede
Sistemas de Controle em Rede: Aplicações: Controle através de rede de sensores; Cirurgias remotas; haptics collaboration over the Internet Controle de veículos aéreos não-tripulados; Sistema de rodovias automatizadas.

Ex.: Tempo de processamento dos dados do sensores muito grande Controle e estimação da posição de robôs com imagem h up(t) Planta Física yp(t) Atuador Sensores Rede de Comunicação Controlador yc(t) uc(t)

h up(t) Planta Física yp(t) Atuador Sensores Rede de Comunicação Controlador yc(t) uc(t)

Atrasos induzidos pela rede: Constantes ou variáveis; Diminuem a performance de controladores que desconsideram o atraso; Podem levar o sistema a instabilidade. Perda de pacotes: Ao contrário da teoria de comunicação, não deve haver retransmissão de dados; Podem levar o sistema a instabilidade;

Sistemas de Controle em Rede: Modelamento (figura do atraso) e informação sobre h, tau etc..:

Sistemas de Controle em Rede: Modelamento (equações)

Sistemas de Controle em Rede: Análise de estabilidade (copiar equações (2-slides))

Sistemas de Controle em Rede: Análise de estabilidade (Resultados comparativos)

Sistemas de Controle em Rede: Análise de estabilização (resultados)

Sistemas de Controle em Rede: Protótipo

OBRIGADO A TODOS PELA ATENÇÃO!!!
Perguntas? OBRIGADO A TODOS PELA ATENÇÃO!!!

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