2018_Metodologia para auxílio à modelagem e simulação de sistemas robóticoscooperativos

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MINISTÉRIO DA DEFESA
EXÉRCITO BRASILEIRO
DEPARTAMENTO DE CIÊNCIA E TECNOLOGIA
INSTITUTO MILITAR DE ENGENHARIA
CURSO DE MESTRADO EM ENGENHARIA MECÂNICA
RAFAEL ROSENBERG SANTOS
METODOLOGIA PARA AUXILIO À MODELAGEM E SIMULAÇÃO
DE SISTEMAS ROBÓTICOS COOPERATIVOS
Rio de Janeiro
2018
INSTITUTO MILITAR DE ENGENHARIA
RAFAEL ROSENBERG SANTOS
METODOLOGIA PARA AUXÍLIO À MODELAGEM E SIMULAÇÃO
DE SISTEMAS ROBÓTICOS COOPERATIVOS
Dissertação de Mestrado apresentada ao Curso de Mestrado
em Engenharia Mecânica do Instituto Militar de Engenha-
ria, como requisito parcial para obtenção do título de Mestre
em Ciências em Engenharia Mecânica.
Orientador: Prof. Luiz Paulo Gomes Ribeiro - Dr. Eng.
Rio de Janeiro
2018
c2018
INSTITUTO MILITAR DE ENGENHARIA
Praça General Tibúrcio, 80 - Praia Vermelha
Rio de Janeiro-RJ CEP 22290-270
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a referência bibliográfica completa.
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tador(es).
629.892 Santos, Rafael Rosenberg
S237m METODOLOGIA PARA AUXÍLIO À MODELAGEM
E SIMULAÇÃO DE SISTEMAS ROBÓTICOS COOPE-
RATIVOS/ Rafael Rosenberg Santos. – Rio de Janeiro: Ins-
tituto Militar de Engenharia, 2018.
140 p.:il.
Dissertação (mestrado) – Instituto Militar de Engenharia
– Rio de Janeiro, 2018.
1. Engenharia Mecânica – teses, dissertações. 2.
Cinemática. 3. Robótica Industrial. 4. Teoria dos Heli-
coides. I. Ribeiro, Luiz Paulo Gomes. II.Instituto Militar
de Engenharia.
2
INSTITUTO MILITAR DE ENGENHARIA
RAFAEL ROSENBERG SANTOS
METODOLOGIA PARA AUXÍLIO À MODELAGEM E SIMULAÇÃO
DE SISTEMAS ROBÓTICOS COOPERATIVOS
Dissertação de Mestrado apresentada ao Curso de Mestrado em Engenharia Mecânica do
Instituto Militar de Engenharia, como requisito parcial para obtenção do título de Mestre em
Ciências em Engenharia Mecânica.
Orientador: Prof. Luiz Paulo Gomes Ribeiro - Dr. Eng.
Aprovada em 07 de Maio de 2018 pela seguinte Banca Examinadora:
Prof. Luiz Paulo Gomes Ribeiro - Dr. Eng. do IME - Presidente
Prof. Fernando Cesar Lizarralde - D.Sc. da UFRJ
Prof. Achille Arantes Bassi - D.Sc. do IME
Rio de Janeiro
2018
3
Dedico essa obra aos meus avós maternos, Ruth e
Oswaldo, "In Memorian".
4
AGRADECIMENTOS
Primeiramente agradeço a D’us por me dar forças para superar desafios e meus limites
todos os dias.
A minha família, por sua capacidade de acreditar e investir em mim. Marcia Cristina Ro-
senberg, mãe, seu cuidado e dedicação foi que deram, em alguns momentos, a esperança para
seguir. Cesar Santos, pai, sua presença significou segurança, certeza e inspiração nessa minha
caminhada. Fernanda Rosenberg, irmã, seu carinho e suas atitudes me mantém motivado todos
os dias. Vocês são a base da minha vida.
Aos meus avós paternos Genival Paulino e Irinete Bernadina; E todos meus tios(as) e pri-
mos(as): Alex Santos, Tânia Santos, Marcos Santos, Cauhe Porto, Lucca Porto, Cíntia Porto,
Vanessa Fernandes, Priscila Fernandes, Andreia Oliveira, Letícia Machado, Luíza Machado,
Sônia Santos, João, Carla Guedes, Miro, Vinícius Guedes, Caio Guedes e Rose que sempre me
motivam e me dão forças em todas as minhas jornadas.
Ao meu orientador Luiz Paulo Gomes Ribeiro por toda paciência e pelo conhecimento
transmitido para realização desse trabalho.
A Larissa Pitkowski e família pelo suporte, pelo carinho e pela compreensão dos momentos
de ausência para realização desse trabalho.
Ao IME, pela estrutura oferecida e pela oportunidade que me foi dada de ingressar e me
formar no mestrado.
Aos meus grandes amigos Rodrigo Simões, Gabriel Pomar, Pedro Trouche, Enzo Acci-
oly, Felyppe Laborde, Felipe Macedo, Anna Rafaela, Leandro Almeida, Leonardo Marques,
Alexandre Soares, Bruno Galhardo, Tadeu Puretz, Jaqueline Akemi, Amauri Lopes, Eduardo
Melo, Yan Müller, Mauricio Collaco, Yuri Andrade, Bruna Andrade e todos meus amigos da
vela, pelos momentos de companhia e diversão.
Aos meus amigos rabinos Eliahu Haber & família e Shalom Ber Solomon pelas orientações,
pelos conhecimentos e pela amizade.
A CAPES (Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior), pelo suporte
financeiro durante o mestrado.
A todos que de alguma maneira contribuíram para o meu crescimento durante esta cami-
nhada e a conclusão deste trabalho.
5
"Algo só é impossível até que alguém duvide e resolva
provar ao contrário."
Albert Einstein
6
SUMÁRIO
LISTA DE ILUSTRAÇÕES . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
LISTA DE TABELAS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
LISTA DE ABREVIATURAS E SÍMBOLOS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
1 INTRODUÇÃO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
1.1 Motivação . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
1.2 Formulação do Problema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
1.3 Objetivos da Dissertação . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
1.4 Organização da Dissertação . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
2 SISTEMA ROBÓTICO COOPERATIVO - CRS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
2.1 Introdução . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
2.2 Automação Industrial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
2.3 Robótica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
2.4 Robótica Industrial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
2.5 Sistema Multirrobôs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
2.6 Sistema Robótico Cooperativo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
2.6.1 Vantagens do CRS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
2.6.2 Desvantagens do CRS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
2.7 Considerações finais do CRS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
3 METODOLOGIA PARA MODELAGEM E SIMULAÇÃO DE CRS . . . . . . . . 37
3.1 Formulação e Planejamento das Tarefas Necessárias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
3.2 Coletar Dados e Obtenção dos modelos de Peças e Dispositivos Acessórios . . . . . . 38
3.3 Validação do Cenário . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
3.4 Seleção de Robôs e Garras Componentes do CRS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
3.5 Coletar Dados e Obtenção de Modelos de Robôs e Garras . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
3.6 Validação do Layout . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
3.7 Sequência Geral de Operações . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . 52
3.8 Lista de Entradas e Saídas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
3.9 Validação para garantir alcance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
7
3.10 Sequência Detalhada de Operações e Pontos Necessários . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
3.11 Lista de Pontos a Ensinar . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
3.12 Converter Pontos em função do Referencial Apropriado . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
3.13 Validação - nomear e ensinar pontos, convertido adequadamente . . . . . . . . . . . . . . . . 58
3.14 Escrever os Programas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58
3.15 Validação Por Simulação . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
3.16 Geração da estrutura dos Códigos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60
3.17 Validação do modelo com o equivalente real . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60
3.18 Implementar CRS Físico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60
3.19 Avaliar . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60
3.20 Produção . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61
4 ESTUDO DE CASO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62
4.1 Formulação e Planejamento das Tarefas Necessárias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62
4.2 Coletar Dados e Obtenção dos modelos de Peças e Dispositivos Acessórios . . . . . . 63
4.3 Validação do Cenário . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66
4.4 Seleção de Robôs e Garras Componentes do CRS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66
4.5 Coletar Dados e Obtenção de Modelos de Robôs e Garras . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68
4.6 Validação do Layout . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70
4.7 Sequência Geral de Operações . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74
4.8 Lista de Entradas e Saídas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74
4.9 Validação para garantir alcance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76
4.10 Sequência Detalhada de Operações e Pontos Necessários . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76
4.11 Lista de Pontos a Ensinar . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77
4.12 Converter Pontos em função do Referencial Apropriado . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80
4.13 Validação - nomear e ensinar pontos, convertidos adequadamente . . . . . . . . . . . . . . . 82
4.14 Escrever os Programas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
4.15 Validação Por Simulação . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86
4.16 Geração da estrutura dos Códigos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86
5 CONCLUSÃO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91
5.1 Recapitulação Sintetizada . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91
5.2 Contribuições científicas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92
5.3 Considerações finais . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93
8
5.4 Perspectivas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94
6 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96
7 APÊNDICES . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102
7.1 Apêndice 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103
7.1.1 Localização de um Corpo Rígido . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103
7.1.1.1 Teorema de Euler - Representação da Orientação . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105
7.1.1.2 Teorema de Chasles – Representação da Localização . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107
7.1.2 Teoria dos Helicoides . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109
7.1.2.1 Representação da Rotação por Meio de Eixo de Helicoide . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109
7.1.2.2 Deslocamento Helicoidal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115
7.1.3 Método dos Deslocamentos dos Helicoides Sucessivos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120
7.1.4 Jacobiano de um Manipulador Serial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123
7.1.5 Matriz de Transformação de Coordenadas de Helicoides . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125
7.2 Apêndice 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128
7.2.1 Resolução da cinemática inversa usando Teoria dos Helicoides . . . . . . . . . . . . . . . . . 128
7.3 Apêndice 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 136
7.4 Apêndice 4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 140
9
LISTA DE ILUSTRAÇÕES
FIG.2.1 Multidisciplinaridade da robótica.(MACEDO & RIBEIRO, 2015) . . . . . . . . . . 26
FIG.2.2 Novas unidades instaladas de robôs industriais. (Adaptado de IFR (2017))
28
FIG.2.3 Classificação expandida dos Sistemas Multirrobôs (Adaptado de RIBEIRO
(2010)) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
FIG.3.1 Fluxograma da metodologia proposta. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
FIG.3.2 Grafo da CVP tipo 3P3R do modelo da mesa (MACEDO et al., 2018) . . . . . . . 43
FIG.3.3 Representação na forma compacta das cinco CVA usada na metodologia . . . . . 44
FIG.3.4 Diagrama de classes utilizado no CARPA-CRS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
FIG.3.5 Orientação e posição do TCP após magnitude de juntas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
FIG.3.6 Ligação I/O entre robôs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
FIG.3.7 Sequência de pontos para pegar / soltar peças . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
FIG.3.8 Diagrama pictórico para organização de pontos (SANTOS et al., 2017b).
56
FIG.3.9 Representação da mudança de referencial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
FIG.4.1 Esquemático da caixa de engrenagens (SANTOS et al., 2017b) . . . . . . . . . . . . . 62
FIG.4.2 Ajuste de referencial na peça . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64
FIG.4.3 Montagem do cenário . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65FIG.4.4 Ajuste da CVT da peça. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66
FIG.4.5 Ajuste de componente/peça no cenário . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67
FIG.4.6 Cenário do CRS sem o layout dos robôs. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67
FIG.4.7 Robô da marca ABB com garra paralela. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68
FIG.4.8 Modelagem usando o Data Sheet do manipulador (ABB, 2017). . . . . . . . . . . . . 69
FIG.4.9 Robô inserido no cenário . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
FIG.4.10 Layout proposto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
FIG.4.11 Espaço de trabalho . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72
FIG.4.12 Exemplos de pré arrumação do CRS no ambiente . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72
FIG.4.13 Ângulo obtido entre vetores . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
FIG.4.14 Orientação (Rz) na arrumação dos robôs no Ambiente Virtual . . . . . . . . . . . . . . 74
FIG.4.15 Diagrama pictórico do CRS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75
10
FIG.4.16 Volume de trabalho do CRS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77
FIG.4.17 Tela de ensinar pontos do CARPA-CRS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79
FIG.4.18 Robô buscando engrenagem sem converter ponto em função do referen-
cial apropriado . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81
FIG.4.19 Tela de ensinar pontos do CARPA-CRS e mudar referencial . . . . . . . . . . . . . . . . 82
FIG.4.20 Conversão do ponto de Hover ensinado na Caixa de engrenagem . . . . . . . . . . . . 83
FIG.4.21 Robô 1 usando ponto convertido do referencial da Caixa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
FIG.4.22 Postura obtida após resolução cinemática do Robô 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
FIG.4.23 Erros das variáveis de junta do Robô 1 após movimentação . . . . . . . . . . . . . . . . 85
FIG.4.24 Tela para escrever o código de maneira auxiliada. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86
FIG.4.25 Sequência de imagens da montagem da caixa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88
FIG.4.26 Sequência de imagens da montagem da caixa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89
FIG.7.1 Referenciais absoluto e móvel (TSAI, 1999a) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104
FIG.7.2 Representação de P em dois referenciais com origem coincidente (SI-
CILIANO et al., 2008) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105
FIG.7.3 Rotação em torno do eixo do helicoide (TSAI, 1999a) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110
FIG.7.4 Projeção de SPP r2 sobre SPP1 (TSAI, 1999a) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111
FIG.7.5 Rotação e translação em torno de um único eixo (TSAI, 1999a) . . . . . . . . . . . . 115
FIG.7.6 Deslocamento de um corpo por dois helicoides sucessivos (TSAI, 1999a)
120
FIG.7.7 Deslocamento de um corpo por n helicoides sucessivos (TSAI, 1999a) . . . . . . 122
FIG.7.8 Helicoide escrito em diferentes sistemas de coordenadas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126
FIG.7.9 Posição de Home do robô . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128
FIG.7.10 Movimentação e trajetória imposta ao robô. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 129
FIG.7.11 Metodologia do Kirchhoff Davies no robô planar . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 130
FIG.7.12 Resposta obtida em simulação. Fonte: Autoria própria. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 134
11
LISTA DE TABELAS
TAB.3.1 Valores dos vetores e da variável . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
TAB.3.2 Classificação de Robôs Seriais . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
TAB.4.1 Parâmetros do IRB 120 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68
TAB.4.2 Sequência geral de operações . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74
TAB.4.3 Lista de Input . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76
TAB.4.4 Lista de Output . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76
TAB.4.5 Sequência detalhada de operações . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
TAB.4.6 Pontos pertencentes ao Robô 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80
TAB.4.7 Pontos pertencentes à Caixa de Engrenagens . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81
TAB.4.8 Programação dos robôs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87
TAB.7.1 Tabelas de s e s0 para o robô planar . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 129
TAB.7.2 Pontos pertencentes à Caixa de Engrenagens . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 136
TAB.7.3 Pontos pertencentes à Engrenagem 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 136
TAB.7.4 Pontos pertencentes à Engrenagem 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137
TAB.7.5 Pontos pertencentes à Tampa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137
TAB.7.6 Pontos pertencentes ao Robô 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 138
TAB.7.7 Pontos pertencentes ao Robô 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 138
TAB.7.8 Pontos pertencentes ao Robô 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139
TAB.7.9 Tabela de posicionamento dos componentes do CRS em relação ao re-
ferencial absoluto do cenário em milímetros . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 140
12
LISTA DE ABREVIATURAS E SÍMBOLOS
ABREVIATURAS
IME - Instituto Militar de Engenharia
IFR - International Federation of Robotics
PD&I - Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação
RIA - Robotics Industrial Association
END - Estratégia Nacional de Defesa
IDR LAB - Laboratório de Robótica Industrial e de Defesa
CRS - Cooperative Robotic System
ABB - Asea Brown Boveri
IoT - Internet of Things
POO - Programação Orientada a Objetos
IHM - Interface Homem-Máquina
SMR - Sistema Multirrobôs
VR - Virtual Reality
CIM - Computer Integreted Manufacturing
CAD - Computer-Aided Design
CAM - Computer-Aided Manufacturing
STL - Standard Triangle Language
IHM - Interface Homem-Máquina
MTH - Matriz de Transformação Homogênea
DOF - Degree of Freedon
CVP - Cadeias Virtuais de Posicionamento
CVT - Cadeias Virtuais de Tool
CVF - Cadeias Virtuais de Fechamento
CVM - Cadeias Virtuais de Move
CVJ - Cadeias Virtuais de Junta
CVA - Cadeias Virtuais de Assur
RoI - Return of Investment
TCP - Tool Center Point
TP - Teach Pendant
13
FMS - Flexible Manufacturing System
CIM - Computer Integrated Manufacturing
SÍMBOLOS
A - Referencial Absoluto
B - Referencial Móvel
(x, y, z) - Sistema de eixos coordenados do Referencial Absoluto
(u, v, w) - Sistema de eixos coordenados do Referencial Móvel
O - Origem do Referencial Absoluto
Q - Origem do Referencial Móvel
pA - Vetor A em relação ao Referencial Absoluto
pB - Vetor em B em relação ao Referencial Absoluto
RAB - Matriz de Rotação
qAx - Translação em relação ao Referencial Absolutoem torno do eixo na direção x
qAy - Translação em relação ao Referencial Absoluto em torno do eixo na direção y
qAz - Translação em relação ao Referencial Absoluto em torno do eixo na direção z
p̃A - Ponto em B em relação ao Referencial Absoluto representado na forma homogênea
p̃B - Ponto em B em relação ao Referencial Móvel representado na forma homogênea
TAB - Matriz de Transformação Homogênea
s - Direção do eixo de cada junta em relação ao referencial absoluto
s0 - Vetor posição (instantânea) em relação ao referencial absoluto
ḋ - Movimento de translação ao longo do eixo do helicoide
$i - Helicoide da i-ésima junta
ẋ - Vetor velocidades angular e linear
q̇ - Vetor composto pelas velocidades das juntas do robô
vx - Velocidade linear em torno do eixo na direção x
vy - Velocidade linear em torno do eixo na direção y
vz - Velocidade linear em torno do eixo na direção z
JH - Jacobiano baseado em helicoides
v - Vetor das velocidades generalizadas do efetuador final
θ̇ - Movimento de rotação em torno do eixo do helicoide
ωx - Velocidade angular em torno do eixo na direção x
14
ωy - Velocidade angular em torno do eixo na direção y
ωz - Velocidade angular em torno do eixo na direção z
15
RESUMO
Em um cenário altamente competitivo, fruto da globalização dos mercados, a busca por
inovações tecnológicas e pela rápida implementação aos processos de fabricação, tornou-se fa-
tor estratégico para aumentar a robustez dos produtos, priorizando os fatores relacionados à:
produtividade, custo, qualidade, flexibilidade e a confiabilidade. A automação dos processos,
passou a ser uma necessidade, onde os sistemas mecatrônicos estão cada vez mais presentes,
sendo o robô industrial um equipamento bastante utilizado em indústrias de países tecnologi-
camente desenvolvidos. Entretanto existem tarefas que um único robô não possui capacidade
de realizar. Uma solução alternativa é utilizar mais de um robô atuando de forma cooperativa e
sinérgica, fazendo surgir os Sistemas Robóticos Cooperativos (CRS Cooperative Robotics Sys-
tem), com isso surgem relações de dependência e de acoplamento cinemático que demandam
uma programação precisa, porém demorada e complexa. Esta dissertação tem como objetivo
apresentar e implementar computacionalmente uma metodologia que auxilie a modelagem, a
análise e a simulação de CRS, utilizando os fundamentos da Teoria dos Helicoides na resolução
cinemática simultânea dos robôs componentes do CRS, para realização de tarefas estabeleci-
das pelo usuário. A metodologia proposta sistematiza as informações necessárias, ordenando
a forma de entrada de dados, de modo a facilitar a programação de cada robô. Utiliza-se a
plataforma CARPA, dando continuidade ao seu desenvolvimento no Laboratório de Robótica
Industrial e de Defesa (IDR LAB) do Instituto Militar de Engenharia (IME), adaptando-a e agre-
gando módulos que permitam simular CRS. O resultado obtido é o CARPA-CRS, um sistema
genérico e de código fonte disponível, que permite a reutilização de modelos em um cenário
de Realidade Virtual (VR-Virtual Reality), resultando na geração da estrutura do programa de
forma automatizada, guardando as características de comandos básicos usualmente encontradas
em robôs industriais seriais. O CARPA-CRS visa auferir vantagens aos processos por análise
de simulação. Finalmente, um estudo de caso é apresentado utilizando a modelagem de um
CRS composto por três robôs ABB IRB120, para montagem de um conjunto, de quatro pe-
ças sem necessidade de dispositivos auxiliares de fixação, resultando na execução da tarefa de
montagem em ambiente de VR.
Palavras-chave: Robô Industrial; Sistema Robótico Cooperativo; Cinemática; Teoria dos
Helicoides.
16
ABSTRACT
In a highly competitive scenario, due to the process of market globalization, the search
for technological innovations and a rapid production process has become strategic in order to
increase the robustness of products, prioritizing the processes related to productivity, cost, qual-
ity, flexibility, and confidence. The automation of processes has become a necessity, where
mechatronic systems are increasingly present. Industrial robots are widely used in industries
of technologically developed countries. They also are considered the best seller mechatronic
device in the world. However, there are tasks that a single robot has no ability to perform. An
alternative solution is to use more than a robot acting cooperatively and synergistically, mak-
ing Cooperative Robotic Systems (CRS), with propose, relations of dependence and kinematic
coupling that demand a programming, but it is time-consuming and complex. This dissertation
intents to present, and implement computationally, a methodology that assists the modeling,
analysis, and simulation process of CRS, using the fundamentals of the Screw Theory on the
simultaneous kinematic resolution of CRS’s robots to perform tasks established by the user.
The proposed methodology systematizes the necessary information, ordering the form of data
entry, in order to facilitate the programming of each robot. The CARPA platform is used, con-
tinuing its development in the Laboratory of Industrial Robotics and Defense (IDR LAB) of
the Military Engineering Institute (IME), adapting it and adding modules that allow simulating
CRS. The result obtained is the CARPA-CRS, a generic and open-source system, which allows
reusing the models in a Virtual Reality (VR) scenario, resulting in the generation of the struc-
tured program in an automated way, keeping the basic command characteristics usually found
in serial industrial robots. CARPA-CRS aims to benefit the processes by simulation analysis.
Finally, a particular case is presented, using a model of a CRS consisting of three ABB IRB120
robots that assemble a four-piece assembly without the need auxiliary devices, resulting in the
execution of the assembly task in VR environment.
Key Words: Robotics; Automatization; Cooperation; Software; Screw.
17
1 INTRODUÇÃO
Esta dissertação apresenta uma metodologia para auxiliar a modelagem e simulação de Sis-
temas Robóticos Cooperativos (ou Cooperative Robotics System - CRS), ou seja, sistemas onde
dois ou mais robôs executam tarefas simultâneas de forma cooperativa e sincronizada.
Este capítulo inicia com a seção 1.1, onde é apresentada a argumentação de motivação da
PD&I (Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação) contida nesta dissertação. A seção 1.2 apre-
senta a formulação do problema que esta dissertação objetiva contribuir em nível de solução;
seguida da seção 1.3 onde encontram-se elencados os objetivos gerais e específicos. Finalmente
a estrutura e a organização dos capítulos seguintes são apresentados na seção 1.4.
1.1 MOTIVAÇÃO
Um dos efeitos da globalização e da internacionalização dos mercados é o aumento da
competitividade entre os produtos similares fabricados por diferentes empresas. A busca pela
maximização dos lucros tem gerado uma forte corrida em PD&I de soluções de engenharia para
aumentar a produtividade. Em especial, para processos de fabricação com atividades repetitivas
onde a utilização de robôs é capaz de reduz o tempo, diminuir o custo de fabricação, aumentar a
produtividade e padronizar a qualidade dos produtos obtidos; a automação dos processos é uma
solução cada vez mais adotada para auferir vantagens estratégicas e reduzir a vulnerabilidade
dos produtos.
Segundo SLACK et al. (2002), a vulnerabilidade de um produto começa a despontar quando
surge no mercado um produto similar de uma empresa concorrente que desempenha a mesma
função e possui um preço de mercado menor. Essa situação agrava-se ainda mais quando o pro-
duto concorrente possui melhor qualidade; menor tempo de entrega e maior confiabilidade de
entrega; melhor adequação às necessidades do cliente; ou ainda, quando incorpora inovações
a cada versão produzida. Assim, uma forma importante de melhorar o desempenho dos Sis-
temas de Fabricação é promover a otimização e a sinergia entre os objetivos de desempenhosupracitados.
Países tecnologicamente desenvolvidos consideram que a automação de suas indústrias é
uma solução estratégica. A busca por utilização de dispositivos e sistemas mecatrônicos têm
possibilitado a otimização dos processos de fabricação, e é neste ponto que a robótica industrial
18
está inserida, pois, segundo IFR (2017) (International Federation of Robotics), o robô industrial
é considerado o principal sistema mecatrônico utilizado na atualidade.
Abordando o aspecto dual da utilização de robôs industriais e de CRS, é possível ressaltar
que tal vantagem estratégica também pode ser aprofundada para indústrias de Defesa.
Desta forma a PD&I em Robótica Industrial desenvolvida no Laboratório de Robótica In-
dustrial e Defesa (IDR LAB) do IME, foco desta dissertação, encontra enquadramento na
Política Nacional de Defesa (PND, 2012) e na Estratégia Nacional de Defesa (END, 2012)
seguindo as orientações contidas nestes Documentos de Estado, como transcrito a seguir, do
item 7.7 da PND (2012), onde "os setores governamental, industrial e acadêmico, voltados à
produção cientifica e tecnológica para inovação, devem contribuir para assegurar que o atendi-
mento às necessidades de produtos de defesa sejam amparados em tecnologias sob domínio
nacional obtidas mediante estímulo e fomento dos setores industriais e acadêmico".
Por sua vez a END (2012) é um plano que contém ações estratégicas de médio e longo
prazo, baseada em três eixos estruturantes, são eles: (1) reorganização das Forças Armadas;
(2) reestruturação da Indústria Brasileira de Material de Defesa, e; (3) política de composição
dos efetivos das Forças Armadas. Com base no segundo eixo estruturante da END (2012),
ratificam-se as motivações de PD&I em temas associados à Robótica Industrial tanto para a
indústria associada ao setor civil quanto de defesa.
1.2 FORMULAÇÃO DO PROBLEMA
Segundo SICILIANO et al. (2008), a robótica industrial é capaz de diminuir o custo de
fabricação, aumentar a produtividade, melhoria no padrão de qualidade do produto e na possi-
bilidade de eliminar o operador humano de tarefas perigosas, provenientes do sistema de ma-
nufatura. Entretanto existem desvantagens que podem inviabilizar a sua utilização.
Segundo NOF (1999a), a utilização de um único robô traz consigo necessidades de tempo
e pessoal habilitado capaz de vencer as complexidades associadas: ao planejamento, à sin-
cronização, ao controle, à programação e a calibração e teste, que aumentam significativamente
em complexidade quando se utilizam multirrobôs. Em CRS a complexidade relacionada às ne-
cessidades citadas, crescem ainda mais em virtude de existirem relações de dependência entre
robôs para realização da(s) tarefa(s) de forma cooperativa. Assim sendo, surge um problema ou
oportunidade de melhoria que demanda PD&I, de modo a contribuir para: diminuir a comple-
xidade e o tempo associados as fases de planejamento, programação, sincronização, validação
e testes para viabilizar o uso de CRS em processos de fabricação.
19
1.3 OBJETIVOS DA DISSERTAÇÃO
Com base na Motivação e Formulação do Problema enunciados, e tendo como uma solução
estratégica a PD&I em Robótica Industrial, esta dissertação tem como objetivos gerais con-
tribuir para:
1. reduzir as complexidades associadas às etapas de: planejamento, implementação e pro-
gramação de CRS;
2. reduzir o tempo das etapas de: planejamento, implementação e programação de CRS;
3. facilitar o treinamento de pessoal, de modo a facilitar a disseminação do conhecimento
e aumentar em quantidade e qualidade do pessoal habilitado e capaz de colaborar para
automatizar processos de fabricação usando CRS.
Tendo como meta os objetivos gerais supracitados, é possível estabelecer os seguintes ob-
jetivos específicos desta dissertação, a saber:
1. obter uma metodologia que possa ser implementada computacionalmente de forma a au-
xiliar a modelagem, simulação e análise de CRS genéricos, tendo como meta ser o mais
simples e intuitivo possível, sem perda das características de aplicabilidade prática, ro-
bustez e generalidade;
2. obter a resolução cinemática de cada robô componente do CRS, utilizando a Teoria dos
Helicoides, todavia dispensando um conhecimento aprofundado da mesma por parte do
usuário, tornando-a o mais simples possível.
3. possibilitar que a programação seja obtida de forma assistida e o mais automatizada pos-
sível para cada robô componente do CRS, reduzindo o tempo associado.
4. utilizar estrutura de comandos básicos de programação, possibilitando que robôs indus-
triais possam ser integrados para realização de tarefas cooperativas.
5. possibilitar que o treinamento seja realizado nas fases iniciais de aprendizagem, sem a
necessidade do equipamento real, reduzindo riscos para os iniciantes.
Como resultado desta dissertação, a metodologia proposta é apresentada na forma de um
protótipo computacional intitulado CARPA-CRS agregando novos conceitos ao sistema CARPA
(Computer-Aided Serial Robots Programming, Modelling and Simulation Analysis) (SANTOS,
20
2017), o que possibilita modelar e simular múltiplos robôs realizando tarefas de forma coope-
rativa. A Teoria dos Helicoides foi utilizada para permitir a localização de múltiplos corpos
no cenário de VR, resultando em um ambiente amigável e intuitivo ao usuário para obter a
resolução cinemática de cara robô componente do CRS.
Esta dissertação segue a filosofia adotada de continuidade de PD&I realizada no IDR-LAB,
primando o desenvolvimento contínuo e progressivo de um sistema genérico de modelagem e
simulação de robôs genéricos, dispondo do código fonte, o que possibilita um planejamento
estratégico encadeado por trabalhos sucessivos.
1.4 ORGANIZAÇÃO DA DISSERTAÇÃO
A organização da dissertação encontra-se estruturada da seguinte forma:
O Capítulo 1 se destina à introdução, em que encontram-se a motivação, a formulação
do problema e como esta dissertação pretende contribuir em nível de solução com PD&I em
metodologia voltada para auxiliar a análise de viabilidade de CRS, que estão explicitados nos
tópicos de objetivos gerais e específicos, bem como os resultados esperados que fazem uso
da Teoria dos Helicoides. Obtendo assim, um simulador pela implementação computacional da
metodologia proposta, e que utilizem de comandos usualmente encontrado em robôs industriais.
O Capítulo 2 apresenta uma revisão bibliográfica de temas associados a fundamentos e
utilização de Sistemas Robóticos Cooperativos (CRS), abordando inicialmente, de forma ao
encadeamento lógico as vantagens e desvantagens da robótica industrial, além de traçar um
panorama sobre a aplicação no cenário nacional e mundial.
No Capítulo 3, são descritas e apresentadas as etapas que compõem a metodologia proposta
nesta dissertação.
O capítulo 4 apresenta um estudo de caso de montagem, sem dispositivo auxiliar de fixação,
de um conjunto composto por quatro peças onde um CRS composto por três robôs que realizam
a montagem em ambiente de VR, com geração automatizada da estrutura do código de cada
robô.
Por fim, o Capítulo 5 apresenta um resumo das discussões abordadas ao longo da disser-
tação, as conclusões, ressaltando as contribuições científicas publicadas, bem como sugestões
para trabalhos futuros.
Foram incluídos no APÊNDICE 1, a Teoria dos Helicoides aplicada à Robótica, ressaltando
o Método dos Deslocamentos dos Helicoides Sucessivos na determinação da cinemática direta
de um manipulador serial (cadeia cinemática aberta), e o cálculo do Jacobiano baseado em he-
21
licoides. No APÊNDICE 2, encontra-se um estudo de caso básico da resolução da cinemática
inversa aplicada a um robô planar utilizando a Teoria dos Helicoides. No APÊNDICE 3 contém
as tabelas com informações dos pontos gerados pelo CARPA CRS ao estudo de caso apresen-
tado no capítulo 4. No APÊNDICE 4 contém uma tabela com as posições e orientações dos
componentes do CRS no cenário aprestado, também, no capítulo 4.
22
2 SISTEMAROBÓTICO COOPERATIVO - CRS
Este capítulo apresenta um panorama da robótica no Brasil e no mundo, uma revisão bibli-
ográfica da utilização de Sistemas Multirrobôs, incluindo CRS, apresentando desde suas vanta-
gens e desvantagens em sua aplicação.
Ao longo deste capítulo, são apresentados tópicos relacionados à fundamentação e utiliza-
ção de CRS iniciando de forma geral a seção 2.1 que apresenta uma introdução de forma a
contextualizar o cenário de alto competitividade no país e no mundo. A seção 2.2 aborda au-
tomação industrial como uma solução e como a robótica está associada na automação dos pro-
cessos de fabricação. A seção 2.3 mostra as possibilidades de aplicações da robótica, explica
algumas diferenças entre conceitos e a divisão em função do grau de autonomia necessário.
A seção 2.4 aprofunda alguns conceitos associados à robótica industrial e traça um panorama
baseado em dados estatísticos sobre a utilização do robô industrial. A seção 2.5 faz uma revisão
bibliográfica a respeito de sistemas multirrobôs. E por fim a seção 2.6 faz um levantamento de
trabalhos encontrados ao longo da literatura com respeito a CRS que estão associados ao uso
de CRS ressaltando vantagens e desafios. Finalmente as considerações finais do capítulo são
apresentadas na seção 2.7.
2.1 INTRODUÇÃO
Com a globalização e a internacionalização da economia mundial, as necessidades competi-
tivas das industrias brasileiras passam a estar em condições cada vez mais severas, associado ao
fato de existir uma intensa corrida por implantação dos adventos tecnológicos por indústrias de
países tecnologicamente desenvolvidos, que além disto, promovem um forte investimento em
otimizar os cinco objetivos de desempenho das indústrias, que segundo SLACK et al. (2002)
são: custo, qualidade, rapidez, confiabilidade e flexibilidade.
A nova realidade comercial emergente impõe uma rápida implementação dos adventos tec-
nológicos nas indústrias de fabricação para garantir vantagens estratégicas. Nesse sentido, a
automação é uma solução bastante utilizada, buscando substituir postos de trabalho que exe-
cutem tarefas repetitivas por sistemas mecatrônicos que ganham em eficiência, com redução de
tempo e padronização da qualidade.
23
2.2 AUTOMAÇÃO INDUSTRIAL
Segundo CRAIG (2005), a história da automação industrial é caracterizada por períodos
de rápida mudança nos métodos. Seja por causa ou efeito, tais períodos de transformação das
técnicas de automação guardam relação com o avanço na economia mundial.
TSAI (1999b) afirma que, desde a revolução industrial, tem havido uma crescente demanda
para melhorar a qualidade dos produtos e redução dos custos de fabricação, que antigamente,
dependia da produção manual. Com os avanços tecnológicos surgiu o conceito de produção em
massa, onde processos passaram a ser realizados por máquinas dedicadas, diminuindo drastica-
mente os custos de fabricação e tornando os produtos mais acessíveis à população em geral.
De acordo com SICILIANO et al. (2008), existem três níveis de automação: a rígida, a
programável e a flexível:
• a automação rígida é feita em fábricas cujo contexto está orientado para a fabricação em
massa de um mesmo tipo de produto, com alta produtividade utilizando sequências de
operações fixas executadas por máquinas dedicadas;
• a automação programável é utilizada no contexto de fabricação de produtos de diferen-
tes tipos, permitindo a mudança das sequências de operações a serem executadas, con-
forme a variação do tipo de peça a ser fabricado, valendo-se de máquinas mais versáteis.
Atualmente a maioria dos produtos disponíveis no mercado são fabricados por sistemas
automáticos programáveis.
• a automação flexível é a evolução das anteriores e objetiva a fabricação de lotes variados
de diferentes produtos primando pela minimização do tempo de setup, ou seja, o tempo
necessário para reprogramar a sequência de operações e de máquinas.
O emprego de robôs industriais juntamente com sistemas CAD (Computer-Aided Design) e
CAM (Computer-Aided Manufacturing), foi caracterizado como a tendência na automação dos
processos de manufatura.
Conforme CRAIG (2005), a maior razão para o crescimento do uso dos robôs industriais
foi o declínio do preço dos mesmos acompanhada pelo aumento no custo das horas de trabalho
humano, além da eficiência que estes equipamentos adquiriram com o avanço tecnológico, tais
como velocidade, precisão e flexibilidade. MERRITT & ILGEN (2008) afirmam que a au-
tomação é confiável, e que o problema associado é a possível extinção de postos de trabalho,
onde a utilização de robôs é economicamente mais vantajosa.
24
Atualmente, o conceito de Indústria 4.0 está emergindo, a chamada Quarta Revolução In-
dustrial, que, conforme a IFR (2017), visa unir a realidade de fábrica com a realidade virtual,
desempenhando um papel cada vez mais importante na produção global. De acordo com VEN-
TURELLI (2014), entendendo o conceito dessa revolução como a evolução dos sistemas produ-
tivos industriais, é possível reduzir ainda mais os custos de fabricação, e o consumo energético,
além de proporcionar maior confiabilidade e segurança à fabricação, possibilitando, redução
de erros, retrabalhos e desperdícios, provendo transparência aos negócios e possibilitando ino-
vações contínuas.
VENTURELLI (2014) afirma que a base tecnológica responsável por esse conceito é a
IoT (Internet of Things), na qual a ideia é a conexão lógica de todos os dispositivos e meios,
relacionados ao ambiente produtivo em questão. Esse cenário demanda um novo profissional,
com formação multidisciplinar, capacidade de adaptação, senso de urgência, e capacidade de
relacionamento interpessoal. A robótica faz parte desse cenário da automação, porem será
tratada de forma específica na seção seguinte.
2.3 ROBÓTICA
Conforme SICILIANO & KHATIB (2008), a robótica pode ser definida como a ciência que
estuda a conexão inteligente entre percepção e a ação. Além disso, pode ser vista como o estudo
das máquinas que podem substituir as tarefas executadas pelo homem, tanto no que tange aos
aspectos físicos das atividades, quanto ao processo de tomada de decisão.
Na Fig. 2.1, são apresentadas, de forma resumida, a multidisciplinaridade envolvida, e as di-
versas áreas de utilização em potencial da robótica. Porém demanda sinergia entre estas áreas de
conhecimento envolvidas, que não são específicas somente para robótica (BROGARDH, 2007).
O grau de automação de um sistema varia consideravelmente com a natureza e complexidade
do processo.
Assim sendo, a aplicação de robôs está relacionada ao tipo de ambiente, que podem ser
divididos em: estruturado, parcialmente estruturado e não-estruturado. Quanto mais es-
truturados forem os ambientes, mais conhecida é a sua descrição física ou geométrica, como
por exemplo, o chão de fábrica, onde menor autonomia é necessária ao robô. Dessa forma, di-
ante do alto potencial de aplicação, segundo SICILIANO & KHATIB (2008) é possível dividir
genericamente a Robótica em:
• Robótica Avançada - estuda os robôs que atuam em ambientes pouco estruturados, como
25
FIG. 2.1: Multidisciplinaridade da robótica.(MACEDO & RIBEIRO, 2015)
por exemplo, em ambientes hostis, como o espaço sideral, nuclear, militar, ou onde é
exigido maior grau de autonomia do robô; e,
• Robótica Industrial - estuda a atuação dos robôs em ambientes estruturados, como por
exemplo o chão de fábrica, onde o grau de complexidade e de necessidade de autonomia é
relativamente menor, sendo uns dos motivos, pelos quais esta apresenta maior maturidade
tecnológica, quando comparado com a primeira, além do alto investimento financeiro em
PD&I fomentado pelos interesses e alto potencial de aplicação na indústria.
O foco desta dissertação é contribuir em PD&I na área de Robótica Industrial, analisada mais
detalhadamente no item seguinte.
2.4 ROBÓTICA INDUSTRIAL
Segundo a Robotics Industrial Association (RIA, 2018) o robô industrial é o Sistema Meca-trônico mais vendido e utilizado atualmente no mundo. Segundo SICILIANO & KHATIB
(2008), o robô industrial possui caráter estratégico por, potencialmente, proporcionar redução
do custo de produção; aumento da produtividade; melhoria e padronização da qualidade dos
serviços e eliminação de postos de trabalhos humanos em tarefas repetitivas.
Além dessas vantagens, admite-se como consenso as Leis da Aplicabilidade dos Robôs,
enunciadas por NOF (1999a), que tratam das atividades onde os robôs podem e/ou devem subs-
tituir os humanos, são elas:
26
• atividades perigosas onde existam níveis excessivos de ruído, temperatura, pressão ou
radiação; em locais com atmosferas tóxicas; e sempre que riscos físicos e outras pericu-
losidades estejam presentes;
• atividades indesejáveis ou impossíveis, ou seja, em atividades repetitivas ou complexas
e em trabalho com escalas nano, micro ou macrométricas, fora da faixa de capacidade de
atuação dos seres humanos; ou
• em atividades onde são mais produtivos e econômicos os robôs padronizam o nível de
qualidade do produto ou serviço, trabalham noite e dia sem serem afetados por desgastes
emocionais.
É possível traçar um panorama da aplicabilidade do robô industrial baseado nos dados do
relatório anual pela IFR (2017), onde consta que, em 2016, foram instaladas 294.312 novas
unidades de robôs industriais, o que representou um recorde anual superando em mais de 15%
em relação ao ano anterior, como pode ser visualizado na Fig. 2.2. Cabe ressaltar que cinco
países concentram em torno de 74% desse total, ou seja, em 2016, a China instalou 87.000
(29,5%), a Coreia do Sul, 41.373 (14%); o Japão, 38.586 (13%); os Estados Unidos, 31.404
(10,67%); e a Alemanha, 20.039 (6,80%).
Enquanto estes cinco países implementaram massivamente robôs em suas indústrias, no
Brasil a quantidade anual de instalações de novas unidades, informadas no relatório da IFR
(2017), é relativamente pequena, totalizando em 2016 apenas 1.207 unidades, o que corresponde
a 0,4% do total mundial. Outro dado relevante, que consta no relatório da IFR (2017), é com
respeito ao valor de mercado que gira ao redor das negociações de robôs industriais. Somente
com as vendas de manipuladores robóticos o mercado atingiu novo patamar histórico com o
valor registrado de US$ 13.1 bilhões, em 2016. Este valor aumenta para U$40 bilhões ao incluir
periféricos, o que revela grandes oportunidades de negócios nesse setor e ratifica a importância
que vem sendo a estes sistemas mecatrônicos.
A IFR (2017) prevê grandes desafios e perspectivas em relação à instalação de robôs in-
dustriais nos próximos anos, pois a Industria 4.0 vem ganhando vida real juntamente com a
utilização da VR, o que impulsionará ainda mais a necessidade da utilização de manipuladores.
YASUDA (2017) afirma que a expansão do mercado da robótica industrial revela um suporte
político que cada país está assumindo com relação a economia.
27
FIG. 2.2: Novas unidades instaladas de robôs industriais. (Adaptado de IFR (2017))
2.5 SISTEMA MULTIRROBÔS
Como apresentado nas sessões anteriores, o robô industrial é considerado estratégico para
auferir vantagens aos processos de fabricação.
A utilização de um único robô pode trazer vantagens para o processo industrial. Porém,
a plicação de mais de um robô, poderia trazer ainda mais vantagens, pois são ampliadas as
possibilidades de atuação. Entretanto, a implementação de multirrobôs aumenta em muito a
complexidade associada conforme cresce o número de robôs do sistema.
A simples utilização múltiplos de manipuladores com controladores independentes traz con-
sigo diversos desafios, que segundo STODDARD (2004), estão associados com a utilização da
relação de acoplamento entre os robôs.
TAKAHASHI (2001) afirma que a maior dificuldade da utilização de sistemas multirrobôs
está na sincronização destes. Com base nessa dificuldade na utilização de sistemas multirrobôs,
a relação de cooperação entre eles se torna complexa de ser obtida.
NOF (1999b) classifica um sistema multirrobô em três categorias de comportamento, como:
coordenação, cooperação e competição. Assim sendo:
• a coordenação ocorre quando cada robô realiza suas tarefas de forma independente das
tarefas dos demais, ou seja, não existe relação de dependência entre as mesmas; entretanto
o espaço operacional é compartilhado e os robôs são programados para operar de forma
coordenada, para que não haja colisão entre eles, logo atuam sem relação de acoplamento
28
direto com os demais;
• a competição ocorre quando existe necessidade de uso compartilhado de recursos ou
dispositivos utilizados por mais de um robô, ou seja, existe intercessão de espaço de
trabalho, o que demanda que cada robô seja programado para ter acesso aos recursos de
forma a evitar colisão, o que implica em relação de dependência.
• a cooperação é definida pela capacidade de realização de múltiplas tarefas simultâneas,
que guardam relação de dependência entre si. Assim sendo os robôs operam com relação
de acoplamento direto.
Com base nas obras de NOF (1999b), TZAFESTAS et al. (1998) e ZIVANOVIC & VUKO-
BRATOVIC (2006), que abordam sistemas multirrobôs, RIBEIRO (2010) apresenta um dia-
grama que visa resumir as classificações daqueles autores em uma única forma expandida e
complementar da classificação de sistemas onde mais de um robô é empregado na realização de
uma tarefa, que pode ser visualizado na Fig. 2.3.
TZAFESTAS et al. (1998), utilizam mais de dois robôs em pesquisas que envolviam SMR.
Com três manipuladores idênticos. O objetivo foi utilizar os robôs para mover uma chapa
metálica, ou outro objeto com geometria similar, de forma cooperativa, na qual um dos robôs
atua como mestre (master) e os outros dois escravos (slave). Na metodologia de cálculo, a
cinemática inversa nos robôs escravos é determinada a partir da posição e orientação do robô
mestre. Os tipos de tarefas classificados pelos autores equivalem às linhas 6 e 7 da Fig. 2.3.
NOF (1999b) apresenta um estudo para sistemas multirrobôs em células de manufatura. A
estrutura de sua classificação de SMR pode ser visualizada na Fig. 2.3 nas linhas 3, 4 e 5, onde
em um sistema multirrobôs autônomo, os robôs que compõem o sistema, realizam suas tarefas
de maneira independente dos demais, ou seja, não existe interação com qualquer outro robô
pertencente ao sistema. Esse tipo de sistema é bastante encontrado em linhas de fabricação em
massa de um mesmo tipo de produto, onde existe uma sequência de operações fixas.
Em contrapartida ao SMR autônomo, o SMR cooperativo explora sua utilização em con-
junto. Tal situação provoca um aumento da flexibilidade quando comparado a sistemas que
possuem somente um robô, visto que as tarefas poderão ser executadas combinando a capaci-
dade de mais de um robô.
NOF (1999b) afirma que a cooperação entre robôs pode ocorrer de dois modos: por coope-
ração de tarefa; ou por compartilhamento de recursos. Por sua vez, a cooperação de tarefa pode
ser de três tipos:
29
FIG. 2.3: Classificação expandida dos Sistemas Multirrobôs (Adaptado de RIBEIRO (2010))
(i) obrigatória: onde a tarefa deve ser executada simultaneamente por dois ou mais robôs,
o que proporciona um aumento da capacidade de realizar tarefas complexas, entretanto
todos os robôs encontram-se comprometidos com a execução da tarefa.
(ii) opcional: quando mais de um robô é capaz de realizar uma tarefa, o que aumenta a
confiabilidade de execução por parte da célula de manufatura, pois assim há possibilidade
de substituir um que venha a falhar, bem como aumenta a produtividade, pela capacidade
de compartilhar a execução de uma série de tarefas, assim que ficam disponíveis.
30
(iii) simultânea: modo no qual vários robôs podem executar simultaneamente, ou paralelo,
diversas tarefas, o que ocasiona um aumento da produtividade da célula.
Segundo NOF (1999b) outros modos de cooperação podem existir mediante uma sequência
de combinações entre os três modos supracitados,o que ocasiona um aumento do nível de
complexidade de programação dos movimentos coordenados entre os robôs, pelo surgimento
de relações de dependências variáveis e momentâneas.
ZIVANOVIC & VUKOBRATOVIC (2006) consideram que o trabalho cooperativo, em seu
amplo sentido, significa a realização de ações coordenadas exercidas por vários robôs partici-
pantes engajados na realização de uma tarefa específica. Assim, concluem que o trabalho coo-
perativo realizado por um SMR, onde os robôs componentes trabalham juntos mediante ações
coordenadas e simultâneas. A linha 9 da Fig 2.3 resume a classificação feita por ZIVANOVIC &
VUKOBRATOVIC (2006) que consideram um SMR operando em cooperação para manipular
um objeto, de modo a:
1. modificar a localização de um objeto no espaço de trabalho, transferindo o objeto de um
local para outro;
2. fazer com que o objeto siga uma trajetória especificada obedecendo uma orientação es-
tipulada ao longo desta trajetória; e,
3. realizar algum trabalho em um objeto que pode estar parado ou em movimento.
No contexto da utilização dos SMR, está dissertação tem foco onde tarefas são realizadas
em cooperação entre robôs. Essa abordagem é melhor detalhada na sessão seguinte.
2.6 SISTEMA ROBÓTICO COOPERATIVO
Uma definição formal sobre CRS é encontrada em RIBEIRO (2010), que define da seguinte
forma: "é todo sistema composto por múltiplos manipuladores robóticos industriais, onde estes
estejam atuando de modo cooperativo em prol da realização de múltiplas tarefas que guardem
algum tipo de relação de dependência entre si."
Segundo CAO et al. (1997), a eficiência na produtividade em sistemas manufaturados uti-
lizando múltiplos robôs devem ser capazes de abranger uma vasta gama de potenciais aplicações
e manipular com destreza e habilidade as peças.
O braço duplo é o exemplo mais comum de ser encontrado na da literatura especializada.
Além de explorar as suas propriedades particulares, é possível encontrar os diversos tipos de
31
emprego, como por exemplo: realização de escultura (OWEN et al., 2005), soldagem (AHMAD
& LUO, 1989) e montagem (KRUGER et al., 2011). Nesses casos, a cooperação de braços
duplos é reconhecida pela otimização do espaço de trabalho, aumento da flexibilidade da tarefa
e equilíbrio na manipulação de cargas.
SMITH et al. (2012) afirmam que a utilização de dois braços manipuladores, que podem
operar de forma cooperativa, irão crescer no futuramente em virtude das aplicações em potencial
e que o futuro da robótica é substituir os humanos em diversas tarefas que requerem máquinas
com destreza e habilidade menor. No entanto, afirmam que os problemas enfrentados pela
ciência para tornar essa realidade mais próxima vão desde problemas básicos de controle até os
mais altos problemas envolvendo planejamento de tarefas e execução.
MARUSHIMA et al. (1991) utilizam dois manipuladores com a finalidade de propor soluções
para evitamento de colisão. Um deles é considerado mestre e o outro escravo (Master/Slave).
Como resultado o manipulador mestre percorre uma trajetória otimizada e o robô escravo inicia
seu movimento após o primeiro, ajustando-se aos parâmetros de torque, velocidade e posição
em função do primeiro.
Em CAO et al. (1999) pode ser observado um estudo de caso de robôs em cooperação, onde
a redundância cinemática foi utilizada no evitamento de obstáculos de colisão.
JUTARD-MALINGE & BESSONNET (2000) exploram a otimização da transferência repetida
de objetos entre uma esteira em movimento e um manipulador durante a movimentação do sis-
tema. Embora seja utilizado um único manipulador nesse experimento, existe uma relação de
cooperação abordada entre a esteira e o robô.
OWEN et al. (2003) trabalham com dois manipuladores planares (um robô posicionador e
outro operador) executando uma tarefa de usinagem. As trajetórias ótimas para os dois ma-
nipuladores coordenados são determinadas, descrevendo o movimento desejado da ferramenta
relativo a peça solidária à garra do robô posicionador. A relação da trajetória da ferramenta é
calculada a partir do Jacobiano Relativo apresentado por LEWIS & MACIEJEWSKI (1990).
DOURADO (2005) trabalha com a cinemática inversa diferencial de robôs em cooperação
executando o planejamento de trajetórias e simulações com dois e três robôs planares. As tarefas
aplicadas a esse sistema robótico podem ser: soldagem, inspeção e compartilhamento de carga
em cooperação.
CHUANG et al. (2006) abordam a relação mestre-escravo com o objetivo de coordenar o
movimento entre dois manipuladores, valendo-se da Teoria de Campo Potencial para avaliar
a repulsão entre os manipuladores. Quando o robô detecta um obstáculo em sua trajetória,
32
desvia evitando colisão, sendo assim o robô mestre planeja uma trajetória com o robô escravo
estático. Em seguida ocorre o inverso. Assim, os robôs são tratados como obstáculos em tempos
diferentes e devem recalcular os parâmetros da trajetória para o tempo total de execução.
OWEN et al. (2008) apresentam dois manipuladores onde o primeiro manipula uma peça de
trabalho e o segundo deve contorná-la de modo que sua ferramenta, siga uma trajetória ao redor
da peça.
A proposta de SIMAS (2008a) não contempla uma relação direta com a cooperação de
robôs, no entanto, aborda pontos relevantes e adicionais válidos em CRS, que desenvolve uma
sistemática para o planejamento de tarefas em modo off-line e o estudo da cinemática inversa de
posição. Mecanismos para fechamento de cadeia serial é usada baseada no método de Davies
e nas Cadeias Virtuais de Assur. A adição de robôs em CRS acrescenta graus de liberdade ao
sistema, tornando-os redundantes, porém, melhorando a flexibilidade na execução das tarefas.
Assim, por se tratar de sistemas redundantes com um único robô, a metodologia proposta por
SIMAS (2008b) pode ser estendida a CRS, (SIMAS, 2008b). Também é possível encontrar em
SIMAS et al. (2008) a abordagem das cadeias virtuais, que podem ser aplicadas para incluir
características como evitamento de colisão.
TAVASOLI et al. (2009) propõem um modelo de controle de força para tarefas de manipu-
lação cooperativa utilizando braço duais.
NAVARRO-ALARCON (2009) trabalham com o planejamento de trajetória de objetos flexíveis,
e utilizam dois manipuladores planares para realizar o movimento de peças.
RIBEIRO (2010) propôs o Jacobiano de cooperação para múltiplos robôs, expandindo o
conceito de Jacobiano Relativo para dois manipuladores introduzido por LEWIS (1996), que
utiliza a convenção de Denavit-Hartenberg (LEWIS & MACIEJEWSKI, 1990) (LEWIS, 1996).
O autor ainda definiu o Jacobiano de cooperação baseado na Teoria dos Helicoides, que rela-
ciona as velocidades das ferramentas, relativamente à peça fixada pela ferramenta do manipu-
lador posicionador.
O método apresentado por RIBEIRO (2010) é apropriado para analisar qualquer modelo e
quantidade de robôs atuando de forma cooperativa (RIBEIRO & MARTINS, 2009) (RIBEIRO
& MARTINS, 2010) (RIBEIRO, 2010).
TONETTO & DIAS (2009) apresentam uma metodologia cinemática baseada em Teoria
dos Helicoides e no Método de Kirchhoff-Davies para auxiliar a resolução cinemática de robôs
cooperativos, levando em conta a geometria e as especificações da tarefa desejada que os mani-
puladores realizam.
33
LIKAR et al. (2013) utilizam um par de braços manipuladores, cada um com sete jun-
tas e apresenta uma abordagem para controle da cooperação utilizando uma cadeia cinemática
aumentada, contemplando dois manipuladores e a tarefa. Dessa forma é abstraída a base do
sistema em uma das ferramentas de um dos robôs e o efetuador final do sistema na ferramenta
do outro robô.
HU et al. (2015) apresentam em sua obra uma nova formulação para cálculo da cinemática
inversa utilizando um robô cooperativo com dois manipuladores, cada um dotado de sete juntas.
Faz-se uma otimização de forma a reduzir erros para tarefas com baixa prioridade de um dos
manipuladores sobre o outro com parâmetros bem definidos impostospara alta prioridade na
realização da mesma tarefa.
RODRIGO & RODNEY (2015) utilizam dois robôs em cooperação e apresentam, em seu
trabalho, uma variação passo-a-passo do Jacobiano Relativo expresso em termo do jacobiano de
cada manipulador, que resulta em uma forma simplificada e mais compacta, argumentando que
a forma proposta torna a expressão do Jacobiano Relativo mais intuitivo e fácil de implementar.
FREDDI et al. (2016) utilizam braços duplos em tarefas cooperativas em seu trabalho para
estudo da resolução da redundância através da utilização da Pseudo-Inversa do Jacobiano.
Os CRS possuem vantagens e oportunidades de melhoria que encontram-se relacionados a
seguir.
2.6.1 VANTAGENS DO CRS
Dentre as vantagens da utilização de CRS é possível enumerar:
1. o aumento da versatilidade e do potencial de aplicação, pelo fato que a redundância ci-
nemática permite uma maior eficácia no intuito de evitar as singularidades, os obstáculos
e as restrições estruturais, como por exemplo, evitando que os limites de juntas sejam
alcançados, permitindo executar tarefas complexas (NENCHEV, 1989) mesmo em ambi-
entes confinados;
2. eficácia da movimentação das juntas, pois é possível movimentá-las com baixo consumo
de energia, ou equilibrar as velocidades das diversas juntas, evitando sobrecarga de al-
guma em particular, ou permitir que haja um balanceamento das forças entre as juntas
(YOSHIKAWA, 1990);
3. maiores possibilidades de ação sobre o objeto, pelo fato de poder atuar de maneiras di-
versas, acessando o objeto por variadas configurações;
34
4. maior confiabilidade na execução da tarefa (YOSHIKAWA, 1990), pois mesmo quando
uma de suas juntas apresente falha, a tarefa pode ser executada, valendo-se das demais,
sendo bastante útil no caso de operações realizadas em ambientes radioativos ou no es-
paço sideral, pois em ambientes como estes não há como acessar o robô a fim de fazer
manutenção em caso de falha ou é de difícil acesso (RIBEIRO, 2010).
5. na cooperação de robôs existe compartilhamento de espaço de trabalho (PREUSS, 2004).
Nesse tipo de aplicação, dois ou mais robôs executam tarefas onde um ou mais robôs
dependem de outros.
6. utilização de robôs que realizem e se pareçam com os humanos é vista como uma van-
tagem no ambiente de trabalho que envolva pessoas e máquinas (SMITH et al., 2012).
7. permitem movimentos cognitivos parecido com a movimentação de humanos na manipu-
lação e montagem de componentes (SMITH et al., 2012).
2.6.2 DESVANTAGENS DO CRS
Dentre as desvantagens na utilização do CRS é possível citar:
1. aumento no número de juntas e atuadores, que resultam no aumento dos graus de liber-
dade e da complexidade envolvida na resolução cinemática e programação entre os ma-
nipuladores (YOSHIKAWA, 1990);
2. aumento inicial do custo dos equipamentos, embora determinadas tarefas possam ser re-
alizadas por mais de um manipulador ao invés de superdimensionar um equipamento;
3. o aumento do peso e o volume utilizado na célula robótica podendo inviabilizar sua uti-
lização em espaços pequenos ou estruturas que não suportem o peso e/ou o tamanho do
conjunto, e;
4. complexidade de programação, sincronização e controle, exigindo algoritmos mais com-
plexos e um maior esforço computacional, pelo aumento das operações matemáticas
envolvidas, além dos inconvenientes decorrentes da redundância cinemática (RIBEIRO,
2010).
35
2.7 CONSIDERAÇÕES FINAIS DO CRS
Alguns robôs industriais que possuem controladores fechados, apresentam comandos es-
pecíficos para movimentação, necessitam que de uma quantidade de pontos sejam ensinados e
que seja programado o tipo de trajetória entre a sequência de pontos da tarefa. Para esses tipos
de robôs, a utilização da programação usando algoritmos de resolução da cinemática inversa
que considerem o Jacobiano de Cooperação proposto em RIBEIRO (2010) na programação de
CRS não guarda aplicação direta.
De modo a atender especificamente CRS composto por robôs industriais, e utilizando ape-
nas comandos básicos de movimentação. Esta dissertação apresenta no próximo capítulo uma
metodologia que permite auxiliar a obtenção, automatizada, da estrutura do programa de cada
robô para que viabilize a utilização destes robôs como componente do CRS.
36
3 METODOLOGIA PARA MODELAGEM E SIMULAÇÃO DE CRS
A metodologia proposta para modelagem auxilio à modelagem e simulação de sistemas
robóticos cooperativos nesta dissertação é intitulada CARPA-CRS e encontra-se esquematizada
em etapas como, pode ser vista de forma consolidada em fluxograma apresentado na Fig. 3.1.
A numeração ao lado de cada símbolo do fluxograma representa cada etapa que se encontra de-
talhada nas seções deste capítulo, contendo a fundamentação teórica utilizada. A metodologia,
CARPA-CRS, demanda atenção do usuário em cada etapa para evitar propagação de erros para
as demais, face à forte relação de dependência e sinergia entre as etapas, diante da complexidade
da quantidade de possibilidades de decisão no planejamento e implementação de CRS.
O capítulo 4 apresenta um estudo de caso específico visando facilitar o entendimento das
etapas apresentada de forma genérica nos itens a seguir.
A programação de novas tarefas usando robô industrial é uma atividade que demanda tempo
e pessoal capacitado. A forma mais direta de obter a programação do robô é de forma on-line,
onde o próprio equipamento é utilizado pelo operador para obtenção do programa, ficando
destinado para este fim por um período de tempo em que deixe de estar em produção.
PAN et al. (2012) aponta um caso de programação on-line, na qual uma grande linha au-
tomotiva de soldagem levou mais de 8 meses para ser programada, enquanto que o tempo de
execução do processo é de 16 horas, ou seja, o tempo de programação é 360 vezes maior que o
da execução.
O problema associado ao alto tempo de programação aliado à necessidade de pessoal espe-
cializado, motivou PD&I na busca por obter soluções neste sentido.
FILIPE (2015) obteve um programa valendo-se apenas de alguns esquemas do FMS Pegasus
disponibilizado no material didático da AMATROL (2009). Seu trabalho resultou numa mas-
siva utilização do equipamento real para a programação da montagem da caixa de engrenagem
didática, resultando em 45 horas em programação com o robô Pegasus, enquanto que o tempo
efetivo de realização da tarefa foi de 16 min.
SANTOS et al. (2017b), baseados no trabalho anteriormente mencionado, obtiveram um
programa fruto de planejamento prévio auxiliado por modelos de CAD 3D, que resultou em
um tempo de programação usando mesmo equipamento real, FMS Pegasus, de 27 horas e um
tempo de execução da tarefa pelo robô de 12 min, mostrando que a utilização de modelos em
37
CAD 3D facilita no planejamento das etapas de programação on-line, reduzindo, dessa forma,
o tempo associado.
3.1 FORMULAÇÃO E PLANEJAMENTO DAS TAREFAS NECESSÁRIAS
Esta etapa é primária e a mais óbvia, todavia, muita vez, tende a ser negligenciada mesmo na
automação e processos composto por um único robô. Caracteriza-se pelo entendimento do que
deseja-se automatizar e requer observação atenta do profissional, aqui denominando roboticista.
Caso o processo já seja realizado por seres humanos ou por um único robô e dispositivos de
fixação auxiliares, o levantamento torna-se mais intuitivo pois parte de algo real. Caso contrário
demandará experiência em determinar o processo e sua sequência sobre algo que não existe
ainda.
O resultado desta etapa é um levantamento documentado, contendo: as peças envolvidas,
de dispositivos e acessórios necessários; e a sequência de operações necessárias para obter o
produto, ou conjunto a ser montado (para o caso de tarefa de montagem de peças).
Alguns pontos devem ser consolidados, caso o processo esteja operacionalizado, seja de
forma manual ou semi-automatizada, e haja documentação disponível do setor de acompa-
nhamento da produção de tempos associados às operações, informações de demandamédia
semanal, que devem ser analisados, e a quantidade de retrabalho ou refugos.
Ratificando a importância desta etapa, quanto mais atento for o entendimento e o levanta-
mento do que se deseja fazer, menor será o tempo de retrabalho nas etapas seguintes.
3.2 COLETAR DADOS E OBTENÇÃO DOS MODELOS DE PEÇAS E DISPOSITIVOS
ACESSÓRIOS
A análise por simulação associada a cenários em ambientes de VR, permite reproduzir um
processo existente e modificá-los gradualmente. De acordo com BISHOP et al. (1992), a inter-
atividade em tempo real com gráficos em 3D, combinados com uma tecnologia que permite
ao usuário uma imersão no mundo desse modelos e manipulação direta desses, é denomi-
nado Ambiente Virtual. No entanto essa denominação possui diversas outras nomenclaturas;
RHEINGOLD (1991) define VR como uma experiencia na qual uma pessoa é rodeada de rep-
resentações geradas por computador em três dimensões, e é capaz de mover-se ao longo mundo
virtual podendo visualizar diferentes ângulos, alcançar e redesenhar esse ambiente. Também
NEIRA et al. (1993) define VR como um sistema que permite a visualização em tempo real,
38
FIG. 3.1: Fluxograma da metodologia proposta.
39
visão centralizada, perspectivas em diferentes ângulos, controle de interatividade e exibição bi
ocular. Isto facilita a análise e a elaboração de cenários alternativos em potencial.
Para tal é importante proceder criteriosa coleta de dados das peças e dos dispositivos acessórios
relevantes para que o ambiente virtual possa ser obtido mais próximo do equivalente real, pro-
porcionando assim, maior grau de realidade e possibilitando a obtenção de modelos em escala.
Uma linha de ação inicial é verificar se existem modelos em CAD 3D na seção de projetos,
ou se o fabricante que fornece matéria-prima ou os dispositivos acessórios disponibilizam os
arquivos em CAD 3D, o que elimina a necessidade de modelagem, evitando um retrabalho
desnecessário. Caso os arquivos não estejam disponibilizados, faz-se necessário consultar o
desenho técnico. Se o mesmo não estiver disponível é necessário um trabalho para análise
dimensional, com levantamento das cotas de cada peça/dispositivo (MACEDO et al., 2018);
Finalmente é necessário tratar os arquivos CAD 3D convertendo-os para arquivos do tipo
3DS, pois é a extensão utilizada no ambiente de VR do CARPA-CRS. Nesta dissertação os mo-
delos foram desenvolvidos usando a versão acadêmica do CAD 3D do SolidWorks e a conversão
de arquivos para 3DS foi feita valendo-se da versão educativa do 3DStudio Max.
Os processos para conversão de arquivos para 3DS são obtidos valendo-se do seguinte pro-
cedimento:
1. obtenção do modelo em CAD 3D, baseado no desenho técnico ou obtenção do arquivo
fornecido pelo fabricante em algum formato compatível com o SolidWorks(*.sldpart,
*.sldasm; *.step; *.stl; *.igs, *.iges);
2. salvar o arquivo no SolidWorks como extensão *.stl (Standard Triangle Language);
3. abrir o 3DStudio Max e importar o arquivo *.stl;
4. fazer ajustes, se necessário, ao referencial da base do desenho;
5. salvar o arquivo como extensão *.3DS; e,
6. abrir o aquivo no CARPA-CRS.
De posse dos arquivos em *.3DS, ao serem inseridos no ambiente de VR do CARPA-CRS,
estes passam a serem considerados corpos rígidos e possuem um referencial de base, ou refe-
rencial relativo, solidário ao modelo associado. Cada referencial de base possui relação direta
com o Referencial Absoluto do cenário, sendo útil na determinação da localização de sistemas
40
com múltiplos corpos. Esta localização relativa pode ser considerada como a composição da
posição (px, py, pz) com a orientação (rx, ry, rz).
A metodologia utilizada para localização de multi corpos no espaço no sistema CARPA-
CRS baseia-se na Teoria dos Helicoides. Onde são utilizados quatro parâmetros para definir um
Helicoide, sendo dois vetores e duas magnitudes, ou seja:
• o vetor unitário s que representa a direção do eixo do Helicoide em torno do qual o corpo
gira;
• o vetor unitário s0 ligando o referencial absoluto a um ponto pertencente ao eixo do
Helicoide;
• um ângulo θ caracterizando o movimento rotacional em torno do eixo do Helicoide; e,
• um comprimento t representando a translação sobre o eixo do Helicoide.
Um corpo rígido realizando movimento helicoidal descreve dois movimentos simultâneos,
uma rotação e uma translação, ao redor e/ou ao longo de um eixo definido como Helicoide.
Segundo TSAI (1999b), a orientação pode ser representada de diversas maneiras, dentre elas é
possível citar: por co-senos diretores, por eixos de helicóides ou por ângulos de Euler.
Através do Teorema de Euler é possível obter a orientação de um corpo rígido no espaço
determinado através de uma transformação ortogonal que é a própria matriz de rotação Rij ,
conforme representado na Eq. 3.1.
pi = Rij p
j (3.1)
Dessa forma, a representação da rotação de um movimento helicoidal em função dos parâ-
metros da Teoria dos Helicoides: s = [sx, sy, sz]T , s0 = [s0x , s0y , s0z ]T e θ, é determinado, pela
forma resumida, na Eq. 3.2.
Ri =

cθi + s
2
x (1− cθi) sysx (1− cθi)− szsθi szsx (1− cθi) + sysθi
sxsy (1− cθi) + szsθi cθi + s2y (1− cθi) szsy (1− cθi)− sxsθi
sxsz (1− cθi)− sysθi sysz (1− cθi) + sxsθi cθi + s2z (1− cθi)
 (3.2)
Admitindo que Teorema de Chasles, definido pela Eq. 3.3, representa uma soma vetorial
das parcelas de rotação em torno de um eixo seguida de uma translação, sendo assim possível
localizar múltiplos corpos no espaço.
pi = Rij p
j + qi (3.3)
41
Assim sendo, o Teorema de Chasles determina uma Matriz de Transformação Homogênea
(MTH) em função dos quatro parâmetros da Teoria dos Helicoides. A Eq. 3.4 define de forma
resumida a MTH T$i .
T$i =
[
Ri t s + [I −Ri]s0
0 1
]
(3.4)
onde a matiz Ri é representada de forma
Ri =

a11 a12 a13
a21 a22 a23
a31 a32 a33
 (3.5)
sendo,
t s+ [I −Ri]s0 =

tsx + s0x (1− a11)− s0ya12 − s0za13
tsy − s0xa21 + s0y (1− a22)− s0za23
tsz − s0xa31 − s0ya32 + s0z (1− a33)
 (3.6)
Através do Método dos Deslocamentos dos Helicoides Sucessivos, é possível determinar
T$R, resultado do produtório resultado das respectivas MTH associadas aos helicoides suces-
sivos da cadeia cinemática respeitando a ordem que ocorrem, como representado na Eq. 3.7.
T$R = T1T2 . . . Tn−1Tn (3.7)
O APÊNDICE 1 apresenta de forma detalhada a dedução de todo conteúdo apresentado
relativo à Teoria dos Helicoides.
CAMPOS (2004) apresenta em seu trabalho uma abordagem que emprega a utilização de
cadeias virtuais denominadas Cadeias Virtuais de Assur (CVA), na qual as utiliza para fechar
cadeias seriais abertas, seis juntas virtuais de modo a determinar a localização de multi corpos
no espaço (Px, Py, Pz, Rx, Ry, Rz). Possibilitando sua resolução cinemática, que será alvo do
detalhamento na seção 3.2, que trata de modelagem de cada robô industrial serial do CRS.
Outra abordagem com relação da CVA é tratada por MACEDO et al. (2018), na qual são
utilizadas as CVA para posicionamento de modelos 3D no ambiente de VR determinando a
localização desses em relação ao sistema referencial absoluto. Usando o Teorema de Chasles,
é possível obter uma MTH resultante T$Rbase do produtório de seis MTH elementares, que
representam as três translações de 1 DOF (Degree of Freedon) cada uma ao longo dos eixos
x, y e z do referencial absoluto, seguidos das três rotações de 1 DOF cada em torno dos eixos
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x, y e z movidos. Resultando assim na Eq. 3.8
T$Rbase = T$PxT$PyT$PzT$RxT$RxT$Rz (3.8)
Assim sendo, de forma esquemática todo modelo tem uma Cadeias Virtuais de Posiciona-
mento (CVP) composta pelo produtório de uma cadeia virtual do tipo 3P3R e pode ser esquema-
tizada por grafos como mostra a Fig. 3.2 (a). Cada seta do grafo representa uma junta elementar
virtual (1 DOF) e cada círculo um corpo virtual "invisível" com referencial relativo próprio. A
Fig. 3.2 (b) representa uma forma compacta da CVA que facilitará esquematização futura.
FIG. 3.2: Grafo da CVP