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Departamento de Engenharia Elétrica – ENE/FT Universidade de Brasília - UnB

Atividades de pesquisa 2009 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

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  1. Atividades de pesquisa 2009Grupo de Robótica, Automação e Visão Computacional - GRAVLaboratório de Automação, Visão e Sistemas Inteligentes - LAVSI Departamento de Engenharia Elétrica – ENE/FT Universidade de Brasília - UnB

  2. 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

  3. LEARn Laboratório de Ensino para Automação Remota

  4. LEARn Laboratório de Ensino para Automação Remota 3 tanques 4 tanques

  5. Carcarah/Plena Projeto GRAV – LAVSI / LARA

  6. Carcarah/Plena Projeto GRAV – LAVSI / LARA

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

  8. 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

  9. 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.

  10. 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.

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

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

  13. Carcarah/Plena

  14. Carcarah/Plena

  15. 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.

  16. Automação predial inteligente • Climatização • Conforto e economia de energia • ZigBeeWireless Sensor Network • Facilidade de retrofitting; • Flexibilidade de implementação de sensores e atuadores; • Fornecer diversos serviços aos usuários.

  17. Automação predial inteligente • Climatização • Conforto e economia de energia • ZigBeeWireless Sensor Network • Facilidade de retrofitting; • Flexibilidade de implementação de sensores e atuadores; • Fornecer diversos serviços aos usuários.

  18. Automação predial inteligente • 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

  19. Automação predial inteligente • Ar condicionado convencional: • Controle fuzzy em ambientes isolados: • Simulações:

  20. Automação predial inteligente • Ar condicionado convencional: • Controle fuzzy em ambientes isolados: • Resultados: Controle On-Off 30% de Economia Controle Fuzzy

  21. Automação predial inteligente • Ar condicionado convencional: • Automação em ambientes com carga térmica compartilhada: • Ambientes de testes:

  22. Automação predial inteligente • Ar condicionado convencional: • Automação em ambientes com carga térmica compartilhada: • Ambientes de testes:

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

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

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

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

  27. Automação predial inteligente • Ar condicionado convencional: • Controle fuzzy em ambientes com carga térmica compartilhada: • Rede implementada:

  28. Automação predial inteligente • Ar condicionado convencional: • Controle fuzzy em ambientes com carga térmica compartilhada: • Resultados: 18% de Economia Controle Fuzzy Controle On-off

  29. Automação predial inteligente • Ar condicionado híbrido: • Ar condicionado convencional + evaporativo: • Ambientes de implementação:

  30. Automação predial inteligente • 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)

  31. Automação predial inteligente • Ar condicionado híbrido: • Ar condicionado convencional + evaporativo: • Software Supervisório:

  32. Automação predial inteligente • Serviços Wireless Sensor Network: • Sistema de localização indoor: • Triangulação hiperbólica baseada em RSSI:

  33. Automação predial inteligente • Serviços Wireless Sensor Network: • Sistema de localização indoor: • Triangulação hiperbólica baseada em RSSI:

  34. Automação predial inteligente • Serviços Wireless Sensor Network: • Sistema de localização indoor: • Triangulação hiperbólica baseada em RSSI:

  35. Automação predial inteligente • 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 1ª Rede Neural Nível do Sinal - mód. 1 Posição do módulo no eixo X Nível do Sinal - mód. 2 . . . Nível do Sinal - mód. N 2ª Rede Neural Nível do Sinal - mód. 1 Nível do Sinal - mód. 2 Posição do módulo no eixo Y . . . Nível do Sinal - mód. N

  36. Automação predial inteligente • 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.

  37. Automação predial inteligente • Serviços Wireless Sensor Network: • Sistema de localização indoor: • Resultados:

  38. 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)

  39. Sistemas de Controle em Rede • Sistemas de controle em rede: h up(t) Planta Física yp(t) Atuador Sensores • Rede de Comunicação • Atrasos • Perda de pacote Controlador yc(t) uc(t)

  40. Sistemas de Controle em Rede 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)

  41. Sistemas de Controle em Rede h up(t) Planta Física yp(t) Atuador Sensores Rede de Comunicação Controlador yc(t) uc(t)

  42. Sistemas de Controle em Rede • Sistemas de Controle em Rede: • Aplicações: • Controle através de rede de sensores; • Cirurgias remotas; • Controle de veículos aéreos não-tripulados; • Sistema de rodovias automatizadas. • 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;

  43. Sistema de Controle em Rede • Sistemas de Controle em Rede: • Diagrama de blocos para o atraso:

  44. Sistema de Controle em Rede • Sistemas de Controle em Rede: • Protótipo

  45. Sistema de Controle em Rede • Sistemas de Controle em Rede: • Protótipo

  46. Perguntas? OBRIGADO A TODOS PELA ATENÇÃO!!! • http://grav.unb.br • http://www.ene.unb.br/~adolfo • http://www.lara.unb.br/~figueredo

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