Cinemática
de um Micromouse
Um estudo de caso de
modelo matemático e computacional para Engenharia Mecatrônica
Gustavo Yoshimi Yamashita[1]
Cristiano
Natal Tonéis[2]
Resumo: Este projeto tem
como objetivo o planejamento e a construção de um micromouse ou robô móvel
capaz de mapear e resolver labirintos bem como o estudo e descrição dos modelos
matemático-computacionais envolvidos em sua cinemática. O processo de
mapeamento e localização simultâneos – SLAM – desvela-se como um dos processos
robóticos atuais de maior complexidade e aplicabilidade. Com autores como Veiga
et al. (2011); Silva (2009) e Elshamarka and Saman (2012) entre outros,
propomos no desenvolvimento do micromouse o algoritmo Flood Fill para o processo de solução do labirinto. As aplicações
deste processo se estendem para quaisquer estudos de robôs autômatos, capazes
de se localizar e mapear o ambiente onde estão. De pequenos robôs domésticos
(aspiradores de pó, social robots,
etc.) até automóveis autômatos, processos de localização e mapeamento são
fundamentais. Com isso nossa pesquisa apresenta um estudo voltado para as
características matemáticas e computacionais, além de estrutural, da cinemática
destes robôs para engenharia mecatrônica.
Palavras-chave: Micromouse; flood fill, cinemática de robôs; SLAM
1. Introdução
A robótica é uma
das áreas que se apresentam promissoras na ressignificação das relações
humano/máquinas. A necessidade do uso de robôs para executar tarefas humanas
têm crescido gradualmente, como em autoatendimento em supermercados – em São
Paulo primeiros supermercados inteligentes – recepções em hotéis[3]
(robôs de informações e localidades até sistemas de segurança).
Uma vez que eles
(os robôs) possuem a propriedade de auxílio ou da substituição de mão de obra humana
em diferentes processos, como os industriais ou em tarefas repetitivas que
podem oferecer riscos a segurança da pessoa, como por exemplo: busca por
vítimas em acidentes; desarmamento de bombas; deslocamento em áreas radioativas;
auxílio em incêndios; atuação nas profundezas de rios ou mares e em outros
planetas como exemplo a sonda Opportunity[4]
da NASA, que atuava em Marte.
Os diversos tipos de aplicações,
estruturas (veículos, braços ou manipuladores robóticos, complexos) e
funcionamento dos robôs, requerem estudos voltados para os sistemas de
locomoção, instrumentação, localização, controle e planejamento da ação, de
forma a atender as necessidades fim a fim de cada robô. (HIRAKAWA, SARAIVA; CUGNASCA,
2007, p.10).
“Micromouse” é um
nome referente a um robô autômato com a habilidade de resolver labirintos, ou
seja, ele deve se localizar, mapear, calcular determinada rota e então encontrar
a saída (ou seu destino) de modo eficiente.
Entendemos como
eficiente a habilidade computacional de processamento do micromouse mapeando e se
movimentando pelos espaços do labirinto para chegar a seu destino ou término –
sistema de localização e mapeamento simultâneos.
Historicamente,
existia uma competição em 1980 conhecida como Micromouse Competition, “a competição Micromouse envolvia um
labirinto quadrado de tamanho fixo, com posições predeterminadas de início e
término no labirinto. O ponto de chegada e o ponto de partida eram ‘conhecidos’
pelo rato antes dele começar” (DAVID, 2001, p.1).
A utilização dos
princípios de solução de labirintos do Micromouse é capaz de trazer benefícios
para os modelos de relações entre homem/robôs, afinal desejamos máquinas que
possam “conviver” em nossos espaços sociais, seja em ambientes fechados como
nossas habitações residências ou públicos com shoppings centers, praças, etc.
Neste sentido um
labirinto pode ser entendido como uma estrutura (física ou metafórica) que
possui caminhos incertos, e isto se assemelha a qualquer lugar em nosso mundo
vivencial no qual precisamos constantemente ser capazes de “localizar e mapear”
como, por exemplo, movimentarem-se pelas ruas de uma cidade, parques ou ainda
em casos de caminhos entre escombros em caso de desastres ou acidentes, prédios
com grandes quantidades de corredores, etc.
Esta habilidade de
interpretação de um local de acidente, como um labirinto, auxilia o robô a se
localizar e se desviar de obstáculos, e com isso, podemos então, fazer uma
analogia entre a parede do labirinto com as paredes de um prédio ou seus
escombros, deste modo, seria possível auxiliar em buscas em casos de desastres.
Além disso, em
cursos de engenharia mecatrônica a cinemática de robôs se apresenta como
Geometria Analítica e Álgebra linear aplicadas a processos robóticos. Isto
confere uma necessidade para uma introdução global de conceitos e modelos
matemáticos que visam à produção da cinemática para cada tipo de robôs.
1.1 Objetivo Geral
Descrever e mapear a cinemática de um
micromouse – robô móvel – a ser desenvolvido para ser capaz de percorrer um
labirinto e identificar objetos pré-determinados – cores – bem como seu
destino.
1.2 Objetivos
específicos
ü
Identificar
e descrever a cinemática, os modelos matemático-computacionais, para o
micromouse;
ü
Simular
e testar os algoritmos para resolução de labirintos e escolher o eficiente para
este projeto com o Simulador on line Maze;
ü
Mapear
e explicar o algoritmo Flood Fill
para resolução de labirintos;
ü
Identificar
e descrever os modelos matemáticos presentes no algoritmo;
ü
Definir
os componentes eletrônicos; produzir e programar o micromouse para solução do
labirinto e identificar objetos (cores) em seu percurso;
ü
Localizar
e mapear o labirinto – Simultaneous
localization and mapping (SLAM) – Localização e Mapeamento Simultâneos, ao
se movimentar para chegar à solução (marcador final);
2. Metodologia
Materiais e Componentes
Nossa metodologia,
adotada neste projeto, pode ser qualificada como Hands On, ou seja, é uma experiência de aprendizagem na qual
criamos a oportunidade para o protagonismo e o desenvolver-se por meio de atividades
nas quais é necessário planejar, criar, modelar; articular conhecimentos, ou
seja, colocar a “mão na massa” e construir produtos ou protótipos que derivem
em soluções criativas para um problema.
A metodologia para o desenvolvimento do
micromouse foi dividida em três etapas que se articulam e produzimos um cronograma metodológico (Tabela 1):
ü Levantamento teórico e busca de modelos de micromouse,
seus componentes, possibilidades de recursos e dimensões do robô;
ü Otimizar as dimensões do robô e criar uma placa dedicada para
que ela também funcione como chassi do robô. É possível devido à
disponibilidade dos equipamentos no Fiap Maker Lab;
ü Montar e programar o micromouse – hardware e software – em linguagem C visando o melhor desempenho.
Tabela 1: Cronograma
Metodológico
Atividade
Desenvolvida
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2020
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1°
semestre
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2°
semestre
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Jan
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Fev
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Mar
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Abr
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Mai
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Jun
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Jul
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Ago
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Set
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Out
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Nov
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Dez
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Revisão Bibliográfica
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X
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X
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X
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X
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X
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X
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X
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Definição e compra dos componentes e sensores
para o micromouse
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Redação do projeto
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X
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X
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Simulação de algoritmos para resolução de
labirintos em relação ao Flood Fill
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Compreensão e mapeamento/diagramação do
algoritmo Flood Fill
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X
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Organização dos modelos matemáticos e
computacionais para o micromouse
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Desenvolvimento do protótipo – programação
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Desenvolvimento do protótipo – Construção
robótica
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Testes do protótipo e possíveis alterações
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Redação de artigos e descrição cinemática do
micromouse – produção do estudo cinemático.
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Disponibilidade para Participação em Eventos
Congressos/seminários
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Fonte: Produzido
pelo autor
3. Breve histórico
e Trabalhos Relacionados
Lima da Silva (2016)
explicou que “Micromouse” é um evento onde pequenos robôs devem resolver um
labirinto (o modelo clássico com 16 × 16 quadrados de 18 cm), teve início ao
final da década de 1970. O micromouse teria a sua própria memória e lógica
autossuficiente, o qual deveria navegar e solucionar um labirinto (mantido em
segredo até a hora da corrida). Cada robô tinha uma oportunidade para sondar o
labirinto na corrida de teste, aprender com seus erros, e, assim, melhorar o
seu tempo na corrida final. Os eventos são realizados por todo o mundo, e são muito
populares no Reino Unido, EUA, Japão, Cingapura, Índia, Coreia do Sul entre
outros.
É relevante
citarmos que os projetos de micromouse visam à produção destes pequenos robôs
móveis (por isso a analogia com ratos – mouse) para participarem de corridas na
resolução de labirintos. Alguns projetos destacaram-se em nossa revisão
bibliográfica colaborando de forma mais incisiva em nosso projeto, entre
outros, são eles:
(A)
The PropMou8e
Nosso primeiro
projeto referência foi um design elaborado por Adkins (2018) – Figura 1 – e,
para competir em WVU Tech na conferência estudantil IEEE R2 no ano de 2018 (Adkins venceu conquistando o segundo
lugar). Em sua versão final do micromouse nos orientou aos quesitos de hardware
(componentes eletrônicos utilizados) e software
(programação) auxiliando no início de nossa pesquisa. Compreendemos, por meio
de seu trabalho, como devemos seguir com nosso projeto.
Figura 1: Exemplo de Micromouse.
Fonte: Design de Adkins (2018)
(B) Projeto de robô
MicroMouse
De Carvalho e Ferreira (2015),
procurou descrever um robô solucionador de labirintos (Figura 2) baseado no
algoritmo de Flood Fill. Em sua
programação a etapa de detecção de paredes e aberturas no labirinto foram realizadas
utilizando sensores de distância infravermelhos (IR). No algoritmo para
correção no deslocamento do robô em linha reta foi utilizado um controle PI(D).
Deste modo o robô foi capaz de analisar o labirinto, encontrar todas as
possíveis rotas de saída e solucionar utilizando o menor caminho, sendo assim
mais rápido.
Figura 2: Projeto Micromouse
Fonte: Carvalho e Ferreira (2015, p.1)
Apesar das
funcionalidades não houve uma preocupação com o design ou ainda descrição
detalhada dos modelos adotados.
Nosso projeto
apresenta uma dimensão para a produção de conhecimentos no processo de compreensão
e produção do micromouse articulando habilidades matemáticas (modelos matemáticos);
computacionais (programação) e de eletrônica (componentes do hardware) formando
o que chamamos de engenharia mecatrônica.
Pellegrino
et al (2012) apresentou as competências para o século XXI, elencando-as:
ü
Pensamento
crítico;
ü
Comunicação;
ü
Colaboração;
ü
Criatividade.
Acrescentamos como
um espectro da comunicação à habilidade de programação e assim a criação,
alteração ou articulação entre tecnologias digitais. Acreditamos que toda
inovação somente é possível mediante a produção de conhecimentos. E ainda
apresentamos o estudo do micromouse como uma forma de introdução a conceitos da
cinemática de robôs em cursos de engenharia mecatrônica.
4. O micromouse e
suas potencialidades: modelos matemáticos e computacionais
Craig (2006, prefácio) [5]
afirmou que “a robótica está relacionada ao desejo de sintetizar alguns
aspectos da função humana através do uso de mecanismos, sensores, atuadores e
computadores”, para realizarmos esta síntese e reproduzir os movimentos humanos
(mecânicos repetitivos) sendo para isso necessário a descrição, compreensão e
mapeamento da cinemática aplicada a cada tipo de robô.
Por se apresentar entre
as ciências contemporâneas têm, por enquanto, os estudos da cinemática de robôs
como casos particulares: robôs manipuladores, um de determinado modelo de robô
móvel; uma esteira inteligente associada a outros robôs em uma linha de
produção, etc., ou seja, em cursos de engenharia mecatrônica, podemos
introduzir conceitos da cinemática advindos da geometria analítica e álgebra
linear por meio de estudos de caso.
Assim, ao
descrevemos uma introdução para cinemática de robôs desejamos oferecer
oportunidades de aplicações e criar “links” com conteúdos clássicos da
engenharia ou matemática, como estudo de matrizes ou espaços vetoriais,
operações geométricas entre vetores, etc.
Por meio da
apresentação de um caso (ou estudo de caso) podemos realizar um caminho com uma
metodologia ativa. Borges e Alencar (2014) afirmaram que as metodologias ativas
de ensino-aprendizagem oferecem recurso didático com base em uma formação
crítica e reflexiva, como no caso do método PBL – Aprendizagem baseada em
Problemas – e os grupos operativos.
Deste modo,
oferecer um estudo pelo qual, além de um protótipo, possamos descrever e
organizar a cinemática em termos de modelos matemáticos e computacionais
estamos, então, criando espaço para uma introdução a cinemática de robôs
móveis.
Tonéis (2015) procurou
esclarecer a importância dos modelos matemáticos e computacionais (Figura 3) para
o desenvolvimento ou articulação de novas tecnologias digitais.
(A) Modelo
matemático: são os algoritmos matemáticos que utilizamos para solução de
problemas ou ainda a generalização de soluções para viabilizar a automação dos
cálculos. Seja modelos da geometria analítica e álgebra linear (cinemática de
robôs) ou do cálculo diferencial para solução de problemas. O Método Numérico
decorre dos modelos matemáticos e se articula com o modelo computacional, pois
visa à conversão de um modelo matemático anteriormente calculado humanamente a
um código que uma máquina (robôs, por exemplo) possa resolver. O método
numérico é o responsável por estabelecer qual o modelo mais eficiente para
máquina, por exemplo humanamente não é viável repetir uma operação 100 vezes com
o objetivo de reduzir o erro de uma expressão (métodos interativos), no entanto
para o computador uma rotina de repetição é algo rápido e ágil, muitas vezes
mais indicada que escrever muitas linhas de código com muitas operações
envolvidas.
(B) Modelo
computacional: engloba as lógicas computacionais (booleana; fuzzy; redes neurais; quântico) bem como
as linguagens de programação (C; C#; C++; linguagem de programação Arduino[6];
etc.).
Figura 3: Fluxograma de ações para resolução
de um problema (TONÉIS, 2015, p.14)
Assim o desempenho
de um determinado modelo matemático pode ser afetado pelo modelo computacional.
É na articulação destes modelos e sua constante revisão e análise que
encontramos as possibilidades de avanços e descobertas.
Atualmente a
robótica pode ser descrita em duas frentes igualmente importantes e articuláveis
entre si na criação de robôs (ou objetos autômatos):
ü
Robôs
móveis: todo tipo de autômato que se móvel, abrange desde aspiradores de pó;
limpadores de piscina; robôs exploradores (Rover
Curiosity, em Marte) até carros e armas bélicas.
ü
Robôs
manipuladores: englobam os braços robóticos seja humanoide ou não como no caso
das indústrias automotivas entre muitas outras.
Uma necessidade
constante aos sistemas autômatos encontra-se na determinação de sua posição e
identificação da posição de outros objetos, ou seja, de um mapeamento do espaço
onde ocorre sua ação. Este sistema denomina-se Simultaneous localization and mapping ou SLAM (mais frequente na robótica
móvel) e pode apresentar relação com GPS e sistemas de path finding. SLAM foi originalmente proposto por Leanard et al.
(1991) articulando para isso diferentes algoritmos.
Para o caso dos
robôs manipuladores, muitos modelos ainda não necessitam mapear espaços, apenas
ser capaz de “saber onde está”. Nosso projeto do micromouse envolve nesta etapa
o processo de localização e a preparação para o sistema de mapeamento. Desde
modo compreendemos que Modelo eficiente, em nosso projeto, significa o
micromouse ser capaz de resolver o problema ou chegar ao ponto de destino com o
menor número de movimentos possíveis.
Descrevemos, a seguir (Figura 4) ,
matematicamente (vetorialmente) a tomada de decisões de nosso micromouse:
Figura 4: Esquema vetorial para o
micromouse – cinemática
Fonte: Composição do autor.
Com auxilio de
trabalhos como Rodrigues Filho et al. (2017); Benavides et al. (2018) e Arthaya; Sadiyoko e Hadiwidjaja
(2006) e ainda ROSA et al. (2015) sintetizamos
os principais algoritmos (modelos matemáticos ) e procuramos elencá-los a
seguir para denotar e justificar nossa escolha pelo Flood Fill, assim:
ü Flood Fill Algorithm: trata-se de um algoritmo que cria
uma matriz pré-programada com as dimensões do labirinto, sendo que os números
são alocados de tal forma que o labirinto se organize em curvas de níveis,
sendo o inicio com a numeração mais
elevada, e a chegada numerada com zero.
ü Right Wall Following: Seguidor de paredes a direita,
sempre segue a parede à direita.
ü Left Wall Following: Seguidor de paredes à esquerda.
ü Randômico: em
desvios as escolhas do robô são aleatórias (ao acaso);
ü Tremaux: conhecido
como “Algoritmo de força bruta”, pois o robô tem que percorrer ou “visitar”
todas as células do labirinto;
ü Potential value: Valor potencial é qualquer valor
possuído por qualquer célula (ou área quadrada) que representa a distância
mínima em números escalares de passos retangulares do ponto de destino
localizado no centro do labirinto que valor zero (0). É com se desenhasse
retângulos a partir do destino (0) e esses retângulos vão aumentando de valor o
caminho a ser percorrido deverá ser o de menor somatório.
Vejamos um exemplo
envolvendo alguns destes algoritmos (modelos matemáticos) para resolução do
labirinto (Figura 5), ou seja, a partir de nossa revisão e estudos
bibliográficos e simulação elegemos Flood
Fill e por isso executamos simulador para chegar à região central, como
critério de exemplo:
Figura 5: Simulador on line – Maze 90tor.
Observamos os resultados obtidos na
simulação on line:
ü Flood Fill Algorithm: centro encontrado com 221
movimentos.
ü Right Wall Following: não encontrou o centro e passou
diversas vezes pelo mesmo local
ü Left Wall Following: não encontrou o centro e passou
diversas vezes pelo mesmo local
De fato, no
trabalho comparativo feito por Elshamarka and Saman (2012) o modelo Flood Fill se demonstrou eficiente e
adequado para a solução de diferentes modelos de labirintos, mesmo quando realizado
com sensores ultrassônicos que produzem número de erros maiores para serem
tratados pela máquina.
Apresentamos, no quadro
1 uma breve construção para exemplificar o
modelo matemático deste algoritmo.
Quadro 1: Exemplo do modelo matemático para
o Flood Fill Algorithm
Fonte: Composição do autor.
Na etapa de mapeamento o micromouse explora o labirinto e
ao detectar o marcador de chegada, ou seja, alcançou seu objetivo que pode ser
fornecido por um sensor ou um objeto (uma cor, por exemplo) ou ainda um QR-Code,
isto depende dos sensores disponíveis no micromouse.
Em seguida ele retorna a origem de seu movimento e refaz
o mapa em forma matricial, ou seja dota um modelo matemático adequado a sua
exploração e tendo o mapeamento poderá executar com precisão seus movimentos.
O Micromouse possui conexão com qualquer outro projeto
que envolva mapeamento e localização simultâneos (SLAM) realizada por robôs,
pois, o mesmo modelo matemático e computacional utilizados podem ser eficientes
na produção de diferentes ideias, como por exemplo: robô delivery; robô limpador de chão; veículos autônomos; robôs com
alguns sistemas de navegações; etc.
Podemos citar como um exemplo mais próximo o Nanomouse,
produzido por ROBOLABO
em 2013 (venceu em segundo lugar no torneio em Kansai, Japão), a lógica do
Micromouse pode ser aplicada em qualquer sistema, seja um robô com dimensões
pequenas como no caso do Nanomouse (Figura 6) até projetos com funcionalidades mais
complexas em termos de quantidade se sensores e sua inter-relações como em um carro
autônomo, por exemplo.
O que nos
impressionou no projeto do ROBOLABO foi seu tamanho reduzido, observamos as
dimensões do protótipo mostrado na Figura 6. Isso demonstra uma potencialidade
para trabalhos de nano robôs colaborativos (colmeia; colônias; bandos; etc.) ou comportamentos de grupos (REYNOLDS, 1999).
Figura 6: Exemplo de Nanomouse
Fonte:
Robolabo (2013).
5. Considerações finais: O “fio de Ariadne” e o
labirinto rizomático
Arthaya; Sadiyoko e Hadiwidjaja
(2006) chamaram de Autonomous Mobile
Robot (AMR)
a quaisquer robôs móveis autômatos. Particularmente, em nossa pesquisa, o
micromouse é um Robô autômato móvel que possui a tarefa de alcançar uma região
de destino (localizada no centro de um certo labirinto ou qualquer outro ponto).
Se o labirinto nunca foi mapeado antes e o robô precisa encontrar a maneira
mais fácil de chegar ao alvo. Seu processo de pesquisa envolve modelos
matemáticos que possibilitem sua
realização sem qualquer intervenção humana. Algumas simulações mostraram a
capacidade deste tipo de robô em buscar seu objetivo e como se comportou de
maneira diferente, dependendo da complexidade do labirinto e da eficiência do
algoritmo.
Descrever os modelos matemático-computacionais se torna
tão importante quanto os aspectos eletrônicos, afinal é na complexidade
conjunta destes aspectos que o robô demonstra sua capacidade resolutiva.
Um labirinto pode ser
compreendido como um símbolo antigo concebido de diferentes formas e relações.
Em nossa pesquisa o labirinto emerge como conceito que articula aspectos de sua
criação e direções ou tomada de decisões.
Leão (2002)
compreende um labirinto rizomático enquanto uma rede ou rizoma, ou seja, também
se trata do labirinto enquanto metáfora. Um carro ao utilizar um aplicativo
para traçar a melhor roda para chegar a um destino está solucionando um
labirinto.
Logo, o labirinto
do ponto de visto da robótica assume o papel metafórico para provocar a
necessidade do autômato (robô ou em nosso caso o micromouse) ser capaz de
identificar sua Localização e Mapeamento Simultâneos (do inglês SLAM), trata-se
de uma técnica utilizada por robôs e veículos autônomos para construir um mapa
de um ambiente ao mesmo tempo em que se localiza.
Em um primeiro
momento, nosso micro mouse parte do principio de localização e posteriormente,
em etapas futuras, trataremos do processo de mapeamento.
Os algoritmos que
apresentamos nesta pesquisa se apoiam em um mapa pré-existente, assim como os
aplicativos de navegação GPS.
Assim como o fio
de Ariadne auxiliou Perseu a entrar e a sair do labirinto do Minotauro o
micromouse deve ser capaz de traçar a melhor rota e chegar ao seu destino, seja
o centro ou outra posição desejada, em nosso algoritmo a posição de número zero
(0).
Veiga et al.
(2011); Silva (2009) apresentam considerações consonantes quanto a importância
da robótica para aplicação conhecimentos nos diferentes níveis de ensino,
apontando para prática e articulação das
ciências como positivas e necessárias para a ressignificação dos espaços escolares.
Portanto, seja
construindo, programando ou simulando o micromouse oferece em distintas esferas
do conhecimento oportunidades de encontros, de descobertas de diálogos e
pesquisa.
LinkdIn dos envolvidos
- Gustavo Yoshimi Yamashita: https://www.linkedin.com/in/gustavo-yamashita/
- Cristiano Tonéis:https://www.linkedin.com/in/cristiano-n-ton%C3%A9is-261a0972/
Referências Bibliográficas
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SADIYOKO, Ali; HADIWIDJAJA, Ardelia. The design of a maze solving system
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2006.
BENAVIDES,
J. E. H.; CORREDOR, D. E. E.; MORENO, R. J., & HERNÁNDEZ, R. D. Flood Fill Algorithm
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LIMA DA SILVA, Kleber. Embarcados. Micromouse: Um robô
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– UFU. Uberlândia-MG, 2017.
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A utilização de um robô móvel e autônomo
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Disponivel em: <http://sistemaolimpo.org/midias/uploads/0dc10af2cbc225e406e5453068a2bfbe.pdf>.
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v. 2, n. 1, p. 128-131, 2011.
[1] Graduando em Engenharia
Mecatrônica pela FIAP/SP. Email: gustavo.yamashita@outlook.com
[2] Doutor em Educação Matemática e
Novas Tecnologias. Docente junto a FIAP/SP no curso de Engenharia Mecatrônica. Email:
cristoneis@gmail.com
[3] Em Las Vegas e no Japão este
serviço existe desde 2015. No Brasil, em São Paulo em 2018 foi registrado o primeiro
hotel com este recurso. Em: <https://veja.abril.com.br/tecnologia/hotel-brasileiro-usara-robo-para-atender-hospedes-em-sao-paulo/>. Acesso em jan. 2020.
[4] O robô deixou de se comunicar com
a Terra em junho de 2018, após uma tempestade de poeira no Planeta Vermelho.
Cf. Galileu (on line). Após
15 anos, NASA encerra missão da sonda Opportunity
em Marte. Em: <https://revistagalileu.globo.com/Ciencia/Espaco/noticia/2019/02/apos-15-anos-nasa-encerra-missao-da-sonda-opportunity-em-marte.html>. Acesso jan. 2020.
[5] Tradução livre do autor, texto
original: La robótica se relaciona en sí
con el deseo de sintetizar algunos aspectos de la función humana mediante el
uso de mecanismos, sensores, actuadores y computadoras.
[6] É baseada na linguagem Wiring e
seu ambiente de desenvolvimento é baseado no Processing,
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