O Grupo de Pesquisa do Laboratório de Robótica Móvel da USP-EESC, LabRoM, desenvolve pesquisas aplicadas tanto na Agroindústria, como na Indústria e Setor de Serviços. Massivamente nossas aplicações são em campo (Field Robotics). Desenvolvemos projetos para robôs terrestres e aéreos em aplicações de inspeção, monitoramento, exploração e manipulação. Nossas pesquisas focam as tarefas de percepção, navegação, detecção, diagnóstico e controle. Para aplicações na Internet das Coisas, IoT, empregamos Deep Learning e Machine Learning para análise de dados e treinamento de redes, bem como aplicações de simulação de sistemas robóticos em diferentes cenários.
Pesquisador Responsável
Marcelo Becker
becker@sc.usp.brI received my B.Sc. Mechanical Engineer (ME) degree with emphasis on Mechatronics in 1993 at University of São Paulo (USP), Brazil. I received my M.Sc. ME and D.Sc. ME degrees, respectively, in 1997 and 2000 at the State University of Campinas (Unicamp), Brazil. During my D.Sc. studies I spent 8 months as a guest student at the Institute of Robotics (IfR) - Swiss Federal Institute of Technology, Zurich (ETHZ). At that time I was involved in researches on obstacle avoidance and map building procedures for indoor mobile robots. From August 2005 until July 2006 I did a Sabbatical at the Autonomous System Lab (ASL) - Swiss Federal Institute of Technology, Lausanne (EPFL). There I was involved in researches on obstacle avoidance for indoor and outdoor mobile robots. From 2001 until 2008 I was an associate professor at Pontifical Catholic University of Minas Gerais (PUC Minas), Brazil. From 2002 to 2005 I was also the co-head of the Mechatronics Engineering Department and of the Robotics and Automation Group (GEAR) at PUC Minas. Since 2008 I am Professor at University of São Paulo (EESC-USP). I published more than 100 papers in the fields of vehicular dynamics, mechanical design, and mobile robotics in several conferences and journals. Although my research interests range broadly, my chief areas of interest are mobile robots for agriculture, inspection robots, design methodologies, and tools, mechanical design applied on robots and mechatronics.
Colaboradores
Gabriel Corrêa de Oliveira
gabrielcorrea@usp.brGraduando do 4º ano de Engenharia Mecatrônica na EESC-USP. Faço IC em visão computacional, mais especificamente na detecção de folhas que dificultam a navegação do robô TerraSentia nas trilhas de plantação.
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Projetos
Navegação autônoma por dentro de plantações utilizando visão computacional
| As projeções de falta de alimentos provenientes do aumento populacional tem sido de preocupação de grande número de pesquisadores, gerando uma busca por métodos mais eficientes de aumentar a produção alimentícia. Visando o aumento dessa eficiência, a automatização do campo tem sido uma área crescente, contudo tem se limitado somente às fases de interação direta com as plantas. O processo de monitoria dos vegetais ainda é feito de maneira manual, demandando tempo e mão de obra. Na busca de... |
Detecção de plantas utilizando algoritmos de segmentação e de constância de cor para navegação robótica
Com a crescente demanda por alimentos devido ao crescimento populacional mundial, a tecnologia permeou profundamente o setor agrícola nas últimas décadas. Dentro desse contexto, a robótica foi uma das áreas nas quais houve maior investimento e desenvolvimento tecnológico. As finalidades dos robôs no campo são inúmeras: redução de custos, maior produtividade e eficiência, maior aproveitamento de área e de recursos, entre outros. O Laboratório de Robótica Móvel da EESC-USP atua nesse ramo por...
Identificação de entradas e saídas em trilhas na agricultura de médio porte por meio de visão computacional
| A população tem crescido em ritmo exponencial devido ao aumento da expectativa de vida, fruto dos avanços tecnológicos dos últimos séculos. A produção de alimentos precisa acompanhar esse crescimento e encontra barreiras em espaços demográficos cada vez mais escassos e na ineficiência da mão de obra humana. Nesse contexto, a robótica autônoma se mostra fundamental, permitindo a aquisição de dados e a realização de tarefas com maior precisão e agilidade. Um sistema de navegação autônomo... |
Percepção baseada em LiDAR para Robôs Agrícolas Autônomos
| Robôs terrestres leves têm mostrado cada vez mais seu potencial para enfrentar tarefas agrícolas que exigem mão-de-obra humana que consome tempo, limitadas em detalhamento ou cobertura de área. Por exemplo, robôs autônomos capazes de atravessar com segurança a terra cultivada poderia levar vários dispositivos para coletar informações sobre o solo ou até mesmo de cada planta. No entanto, uma navegação autônoma confiável ainda é um desafio. Um robô precisa lidar com o dinamismo do campo... |
Predição de Crises Epiléticas Utilizando Técnicas de Deep Learning.
| A epilepsia é uma doença cerebral neurológica, sendo uma das mais comuns e incapacitantes, que atinge cerca de 1% da humanidade. Esta doença ocasiona, devido a uma atividade anormal do cérebro, sintomas chamados de convulsões, os quais podem variar de perda total da consciência a pequenos desvios de atenção. Dado o caráter inesperado de uma crise epilética, a sua predição acarretaria em uma melhoria da qualidade de vida do paciente, assim como ajudaria no tratamento deste. Este projeto tem... |
Simulação Robótica e Análise de Controle de Trajetória para o Robô Móvel Mirã II utilizando o software Gazebo e ROS
A utilização de plataformas robóticas móveis na agricultura se mostra uma alternativa para a redução no uso de defensivos agrícolas uma vez que permite o monitoramento contínuo da cultura. Devido a importância da cultura de soja para o cenário brasileiro, visto que o Brasil é o segundo maior produtor mundial de soja. A simulação de cenários com a cultura da soja e de robôs como o Mirã 2.0 justificam-se ao fornecer um ambiente que possibilite testes menos onerosos que aqueles realizados em...
Utilização de redes neurais e visão computacional para reconhecimento de características em campos agrícolas
O crescimento da população mundial exige que os métodos e tecnologias empregados na produção de alimentos sejam cada vez mais eficientes, produzindo mais com menos espaço. A robótica autônoma é uma área cada vez mais pesquisada para auxiliar nesse problema. Entretanto, o desenvolvimento de um sistema de navegação autônomo eficiente, capaz de conduzir um robô a adentrar e se locomover em uma plantação, ainda é um desafio. Nesse contexto, algoritmos de SLAM (Simultaneous Localization And...
Teste de eficácia do método de odometria visual no robô TerraSentia
| Uma das grandes facilidades que a tecnologia pode proporcionar na vida do ser humano é a possibilidade de ser fazer descobertas e estudos em ambientes remotos e de difícil acesso, tais como em alguns meios agrícolas que possuem trilhas estreitas e cheia de plantas. É nesse sentido que está associado a odometria visual, um dos métodos de obtenção de informações de posicionamento e orientação que vem sendo desenvolvidos desde meados da década de 80, que ao ser aplicado em um robô móvel, faz... |
Análise de Viabilidade de Desenvolvimento de um Sistema de Sensores Ópticos Inteligentes para Tarefas de Montagem baseado em Inteligência Artificial e Realidade Aumentada.
Detecção de Frutas em Laranjais
A detecção de frutas é uma parte fundamental de várias aplicações em Agricultura de Precisão. O desafio específico para detectar frutas cítricas em árvores surgiu a partir de uma demanda das indústrias brasileiras de suco de frutas cítricas. Uma mudança de paradigma no mercado de sucos cítricos tornou a estimativa da produção de citros mais crítica para essas indústrias que até agora empregam métodos estatísticos baseados na contagem manual para obtê-la. A contagem automatizada de frutos na...