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Tipo: Relatório de Pesquisa
Título: AUTOMAÇÃO ROBÓTICA: SOLUÇÕES SUSTENTÁVEIS E INCLUSIVAS: UNIFEOB
Autor(es): SOUZA, Carlos Alberto Collozzo de
ALMEIDA, Marcelo Ciacco de
OLIVEIRA, Rodrigo Marudi de
SANTOS, Mariângela Martimbianco
GONÇALVES, Carlos Eduardo Couto
TARDELLI, Diego Furlan
RODRIGUES, Fábio Mota
INÁCIO, Letícia Vieira
FERNANDES, Pedro Rufino
MOREIRA, Vinicius Altero
Resumo: No módulo de Robótica do curso Ciência da Computação, a proposta do Projeto de Extensão é a de soluções sustentáveis e inclusivas através do uso da automação robótica. Neste projeto, usamos o objetivo sustentável (ODS) – da ONU – de Indústria, inovação e infraestrutura (ODS 9). O objetivo é criar um robô “lenhador”, responsável por coletar madeira que idealmente além da coleta irá realizar a separação do material em espaços determinados, de forma autônoma, reduzindo o impacto de práticas nocivas e aumento da eficiência desse tipo de transporte. O robô projetado é em uma escala reduzida do que seria utilizado para realmente realizar essa tarefa, sendo então um protótipo para fins acadêmicos. O projeto utilizará conhecimentos diversos das unidades de estudos abordadas em módulo. São elas: Robótica, de responsabilidade do Prof. Marcelo Ciacco de Almeida, introduzindo-nos conhecimentos de robótica para a montagem do robô, identificação de movimentos, classificação e possíveis cálculos; Machine Learning, de responsabilidade do Prof. Rodrigo Marudi de Oliveira, introduzindo-nos ao desenvolvimento do aprendizado de máquina que controla o robô, e fazendo ponte à unidade Cálculo Diferencial e Integral, de responsabilidade do Prof. Carlos Alberto Collozzo de Souza; e Álgebra Linear e Geometria Analítica, também de responsabilidade do Prof. Carlos Alberto Collozzo de Souza, que nos introduz às noções algébricas relacionadas à movimentação geral do robô, como a dirigibilidade e a movimentação do braço robótico. Através deste projeto, desenvolvemos um protótipo de máquina autônoma, equipado com visão computacional e braços robóticos, capaz de identificar, localizar e coletar diferentes tipos de matéria-prima em ambientes industriais complexos. Essa solução inovadora promete aumentar significativamente a eficiência dos processos produtivos, reduzir custos operacionais e garantir maior segurança aos trabalhadores, ao automatizar tarefas repetitivas e potencialmente perigosas
Abstract: In the Robotics module of the Computer Science course, the proposal for the Extension is sustainable and inclusive solutions through the use of robotic automation. In this project, we use the sustainable goal (SDG) – from the UN – of Industry, innovation and infrastructure (SDG 9). The objective is to create a “lumberjack” robot, responsible for collecting wood that ideally in addition to collection, it will separate the material in designated spaces, so autonomous, reducing the impact of harmful practices and increasing the efficiency of this type of transport. The designed robot is on a reduced scale of what would be used to actually perform this task, thus being a prototype for academic purposes.The project will use diverse knowledge from the study units covered in module. They are: Robotics, under the responsibility of Prof. Marcelo Ciacco de Almeida, introducing us to robotics knowledge for assembling the robot, identifying movements, classification and possible calculations; Machine Learning, under the responsibility of Prof. Rodrigo Marudi de Oliveira, introducing us to the development of learning machine that controls the robot, and bridging the Differential and Integral Calculus unit, of responsibility of the Prof. Carlos Alberto Collozzo de Souza; and Linear Algebra and Geometry Analytics, also the responsibility of Prof. Carlos Alberto Collozzo de Souza, who introduces algebraic notions related to the general movement of the robot, such as drivability and the movement of the robotic arm. Through this project, we developed an autonomous machine prototype, equipped with computer vision and robotic arms, capable of identifying, locating and collecting different types of raw materials in complex industrial environments. This innovative solution promises significantly increase the efficiency of production processes, reduce operating costs and ensure greater safety for workers by automating repetitive and potentially dangerous
Palavras-chave: Machine Learning
Robótica
Álgebra Linear
Cálculo Diferencial
Inteligencia Artificial
ESP32
CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Idioma: por
País: Brasil
Editor: Centro Universitário de Ensino Octávio Bastos
Sigla da Instituição: UNIFEOB
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
URI: http://localhost:8080/handle/prefix/7087
Data do documento: 12-Fev-2025
Aparece nas coleções:Análise e Desenvolvimento de Sistemas e Ciência da Computação 2024.2

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