Sistema estabilizador da adesão de um robô escalador com rodas magnéticas

Este trabalho consiste no desenvolvimento de um sistema estabilizador da adesão de um robô escalador com rodas magnéticas. O projeto deste robô surge da necessidade em automatizar o processo de inspeção de tanques de armazenamento de derivados de petróleo, o qual e atualmente realizado de modo manual. O robô vem sendo desenvolvido no Laboratório de Automação e Sistemas de Controle Avençado (LASCA) da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR). Primeiramente foi realizada uma análise teórica completa do protótipo, englobando um estudo da estrutura do robô, seus requisitos e as análises de cinemática e dinâmica. Realizou-se então um estudo das rodas magnéticas do robô e das características do campo magnético enquanto ocorre descolamento da roda em superfícies ferromagnéticas. Os dados do campo magnético são adquiridos por meio do magnetômetro presente na unidade de navegação inercial do robô. Implementou-se então uma rede neural artificial do tipo Perceptron Multi-Camadas com o intuito de interpretar os dados do campo magnético e estimar a forca de adesão entre o robô e a superfície. Por fim a quantificação da forca de adesão e utilizada para implementar um sistema de controle de adesão para o robô escalador.This work consists in the design of an adhesion stabilization system of a climbing robot with magnetic wheels. The robot’s design comes from the need to automatize the inspection process of industrial storage tanks for petroleum products, which is currently performed manually. The robot is being developed in the Laboratory of Automation and Advanced Control Systems (LASCA) of the Federal Technological University of Paraná (UTFPR). First, a complete a theoretical analysis of the prototype was carried out including a study of the robot’s structure, its requirements and the kinematics and dynamics analyses. Then, a study of the robot’s magnetic wheels and the characteristics of the magnetic field in the occurancy of detachment between the magnetic wheel and the ferro-magnetic surfaces was carried out. The magnetic field data is acquired through the magnetometer of the inertial measurement unit sensor of the robot. Then a multilayer perceptron artificial neural network was implemented in order to interpret the magnetic field data and estimate the adhesion force between robot and surface. Finally the adhesion force quantification is used to implement an adhesion control system for the robot