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MINISTÉRIO DA DEFESA

EXÉRCITO BRASILEIRO

DEPARTAMENTO DE CIÊNCIA E TECNOLOGIA

INSTITUTO MILITAR DE ENGENHARIA

CURSO DE MESTRADO EM ENGENHARIA MECÂNICA

HELTON NAZARENO CASTANHEIRA SOUSA

INSTRUMENTAÇÃO E CONTROLE DE UM EXOESQUELETO PARTE INFERIOR

DO CORPO

Rio de Janeiro

2014

1



INSTRUMENTAÇÃO E CONTROLE DE UM EXOESQUELETO

PARTE INFERIOR DO CORPO

Dissertação de Mestrado apresentada ao Curso de

Mestrado em engenharia Mecânica do Instituto

Militar de Engenharia, como requisito parcial para a

obtenção do título de Mestre em Ciências em

Engenharia Mecânica.

Orientador: Maj. Jorge Audrin Morgado de Gois- Dr.Ing.

Rio de Janeiro

2014

2

c2014


Praça General Tibúrcio, 80 – Praia Vermelha

Rio de Janeiro – RJ CEP: 22290-270

Este exemplar é de propriedade do Instituto Militar de Engenharia, que poderá incluí-lo em

base de dados, armazenar em computador, microfilmar ou adotar qualquer forma de

arquivamento.

É permitida a menção, reprodução parcial ou integral e a transmissão entre bibliotecas deste

trabalho, sem modificação de seu texto, em qualquer meio que esteja ou venha a ser fixado,

para pesquisa acadêmica, comentários e citações, desde que sem finalidade comercial e que

seja feita a referência bibliográfica completa.

Os conceitos expressos neste trabalho são de responsabilidade do(s) autor(es) e do(s)

orientador(es).

620.82

Sousa, Helton Nazareno Castanheira

S725i

Instrumentação e controle de um exoesqueleto parte inferior do

corpo / Helton Nazareno Castanheira Sousa, orientado por Jorge

Audrin Morgado de Góis – Rio de Janeiro: Instituto Militar de

Engenharia, 2014.

233p. : il.

Dissertação (Mestrado) – Instituto Militar de Engenharia, Rio de

Janeiro, 2014.

1. Curso de Engenharia Mecânica – teses e dissertações. 2.

Robótica. 2. Sistemas homem-máquina. I. Góis, Jorge Audrin Morgado

de. II. Título. III. Instituto Militar de Engenharia.

3



INSTRUMENTAÇÃO E CONTROLE DE UM EXOESQUELETO

PARTE INFERIOR DO CORPO

Dissertação de Mestrado apresentada ao Curso de Mestrado em Engenharia Mecânica do

Instituto Militar de Engenharia, como requisito parcial para a obtenção do título de Mestre em

Ciências em Engenharia Mecânica.

Orientador: Jorge Audrin Morgado de Gois – Dr.Ing.

Aprovada em 15 de maio de 2014 pela seguinte Banca Examinadora:

________________________________________________________________

Prof. Jorge Audrin Morgado de Gois - Dr.Ing. do IME – Presidente

________________________________________________________________

Prof. Aldélio Bueno Caldeira - D.Sc. do IME

________________________________________________________________

Profa. Sandra Regina Freitas da Silva Morgado de Gois - D.Sc. da UNESA

Rio de Janeiro

2014

4

Dedico este trabalho a Deus, minha esposa e todos

famíliares.

5

AGRADECIMENTOS

Agradeço primeiramente a Jesus meu Senhor e Salvador, que me sustentou na

caminhada concedendo sebedoria e força, para superar todas as dificuldades neste Mestrado.

A minha esposa Marina, que compreendeu e incentivou meus estudos, a cada dia de aulas e

avaliações no IME.

Agradeço a minha mãe e todos familiares , em especial ao meu irmão Helio, pois o

que conquistei até o momento foi fruto do seu exemplo de vitória e sucesso no que faz.

Agradeço também o orientador Major Jorge Audrin Morgado de Gois, que direcionou

a minha formação como Mestre, contribuindo ao meu crescimento na vida acadêmica.

Também aos Amigos Pedro, Wallace e Paulo pelo companheirismo e

aconselhamentos.

6

SUMÁRIO

LISTA DE ILUSTRAÇÕES ............................................................................................................... 12

LISTA DE TABELAS ......................................................................................................................... 18

LISTA DE ABREVIATURAS ........................................................................................................... 19

1 INTRODUÇÃO ................................................................................................................ 22

1.1 Objetivo ................................................................................................................. 23

1.2 Divisão de capítulos .............................................................................................. 23

2 EXOESQUELETOS ........................................................................................................ 25

2.1 Exoesqueletos para fins de tratameto na recuperação de movimentos ................. 25

2.3 Principais exoesqueletos desenvolvidos no mercado ............................................ 26

2.3.1 Walk Assist ............................................................................................................ 26

2.3.2 Roboknee ............................................................................................................... 26

2.3.3 Hal ......................................................................................................................... 27

2.3.4 Rewalk ................................................................................................................... 28

2.3.5 Rex ........................................................................................................................ 28

2.3.6 Eleg ........................................................................................................................ 29

2.3.7 Bleex 1 e 2 ............................................................................................................. 30

2.3.8 Raytheon ................................................................................................................ 30

2.3.9 X1 robotic exoeskeleton ........................................................................................ 31

2.4 Principais projetos acadêmicos de exoesqueletos ................................................. 32

2.4.1 Projeto mecânico de exoesqueleto robótico para membros inferiores. ................. 32

2.4.2 Atuadores elásticos em série aplicados no desenvolvimento de um exoesqueleto

para membros inferiores. ....................................................................................... 33

2.4.3 Caracterização de um exoesqueletoparte inferior do corpo, para a simulação de

um espaço espacial para adaptação locomotora. ................................................... 34

2.4.4 Aprender a andar com um exoesqueleto robótico tornozelo ................................. 35

2.4.5 Desenvolvimento de um robô móvel exoesqueleto de 3 graus de liberdade para o

movimento de membro superior humano. ............................................................. 36

7

2.4.6 Estudos experimentais sobre o papel da reação do tornozelo na transição entre a

caminhada e a corrida, por meio de um tornozelo – pé-exoesqueleto. ................. 37

2.4.7 Concepção e desenvolvimento de um exoesqueleto mão para reabilitação após

cidente vascular cerebral ....................................................................................... 37

2.4.9 Modelagem e controle de um atuador pneumático muscular curvo para

exoesqueleto cotovelo. .......................................................................................... 39

3 INSTRUMENTAÇÃO ....................................................................................... 40

3.1 Atuadores pam’s .................................................................................................. 40

3.2 Eletromiografia .................................................................................................... 43

3.2.1 Sistema nervoso motor ........................................................................................ 43

3.2.2 Eletromiográfia .................................................................................................... 45

3.2.3 Exemplo de um eletromiografo ........................................................................... 47

3.2.3.1 Amplificador operacional .................................................................................... 47

3.2.3.2 Aplicações básicas com amplificadores operacional .......................................... 49

3.2.3.2.1 Amplificador inversor ......................................................................................... 49

3.2.3.2.2 Amplificador não-inversor .................................................................................. 51

3.2.3.2.3 Somador de tensão .............................................................................................. 52

3.2.3.2.4 Subtrator de tensão .............................................................................................. 52

3.2.3.2.5 Comparadores de tensão ...................................................................................... 53

3.2.3.2.5.1 Tipos de comparadores de tensão ........................................................................ 54

3.2.3.2.5.1.1 Comparadores de zero ......................................................................................... 54

3.2.3.2.5.1.2 Comparadores de nivel ........................................................................................ 55

3.2.3.2.5.1.3 Comparador schmitt trigger ................................................................................ 56

3.2.3.2.6 Diferenciador e integrador ativos ........................................................................ 57

3.2.3.2.6.1 Diferenciador ativo .............................................................................................. 57

3.2.3.2.6.2 Integrador ativo ................................................................................................... 58

3.2.3.3 Amplificador de instrumentação ......................................................................... 59

3.2.4 Ativação de pam’s por emg ................................................................................. 62

3.3 Medição de aceleração ........................................................................................ 63

3.3.1 Acelerômetros ..................................................................................................... 63

3.3.1.1 Modelagem .......................................................................................................... 64

3.3.1.2 Sensibilidade ....................................................................................................... 65

8

3.3.1.3 Massa ..................................................................................................................... 65

3.3.1.4 Processo de fabricação do micro-acelerômetro ..................................................... 66

3.3.1.5 Dinâmica da estrutura de medição do acelerômetro (tecnologia capacitiva) ........ 67

3.3.2 Giroscópio ............................................................................................................. 69

3.3.2.1 Modelagem ............................................................................................................ 72

3.3.2.2 Processo de fabricação de microgiroscópio .......................................................... 73

3.3.2.3 Dinâmica da estrutura de medição do gisroscópio (tecnologia capacitiva) .......... 74

3.4 Medição de pressão ............................................................................................... 75

3.4.1 Definição ............................................................................................................... 75

3.4.2 Medições de pressão .............................................................................................. 76

3.4.3 Sensor de pressão piezoresistivo ........................................................................... 77

3.4.3.1 Processo de fabricação .......................................................................................... 78

3.4.3.2 Ponte de wheatstone .............................................................................................. 79

4 LÓGICA NEBULOSA E FILTROS DIGITAIS ........................................................... 80

4.1 Lógica nebulosa ..................................................................................................... 80

4.1.1 Fundamentos ......................................................................................................... 83

4.1.1.1 Conjuntos nebulosos ............................................................................................. 83

4.1.1.2 Plano de uma função de pertinência ...................................................................... 83

4.1.1.3 Propriedades de conjuntos nebulosos .................................................................... 84

4.1.1.4 Funções de pertinência básicas ............................................................................. 85

4.1.1.4.1 Trapezoidal (fig. 4.1.1.4.1.1) ................................................................................. 85

4.1.1.4.2 Triangular (fig.4.1.1.4.1.2). ................................................................................... 85

4.1.1.4.3 Função de pertinência gausiana (fig.4.1.1.4.1.3). ................................................. 86

4.1.1.5 Princípio da extensão fuzzy ................................................................................... 87

4.1.1.6 Relação fuzzy ........................................................................................................ 87

4.1.1.7 Operadores t-norm ................................................................................................. 88

4.1.1.8 Operadores t-conorm(s-norm) ............................................................................... 88

4.1.1.9 Composição max-min ........................................................................................... 88

4.1.1.10 Composição max-product ..................................................................................... 89

4.1.1.11 Variável lingüistica ............................................................................................... 89

4.1.1.12 Concentração e dilatação dos valores lingüisticos ................................................ 90

9

4.1.1.13 Intesificação – contraste ........................................................................................ 90

4.1.1.14 Orthogonalidade .................................................................................................... 90

4.1.1.15 Regras se-então ..................................................................................................... 91

4.1.1.16 Raciocínio fuzzy .................................................................................................... 91

4.1.1.16.1 Simples regra com antecedente simples ................................................................ 92

4.1.1.16.2 Regra simples com multiplos antecedentes ........................................................... 92

4.1.1.16.3 Multiplas regras com multiplos antecedentes ....................................................... 94

4.1.2 Sistema de inferência fuzzy ................................................................................... 95

4.1.2.1 Modelo fuzzy mamdani ......................................................................................... 95

4.1.2.1.1 Centróide da área ................................................................................................... 96

4.1.2.1.2 Bissetriz da área .................................................................................................... 96

4.1.2.1.3 Média máximo ....................................................................................................... 97

4.1.2.1.4 Menor do máximo ................................................................................................. 97

4.1.2.1.5 Maior do máximo .................................................................................................. 97

4.2 Filtros digitais ........................................................................................................ 97

4.2.1 Filtros de abordagem digital direta ........................................................................ 98

4.2.2 Filtros de abordagem de analógico para digital .................................................. 101

4.2.2.1 Filtro passa-baixa butterworth ............................................................................. 103

4.2.2.2 Filtro passa-baixa chebyshev .............................................................................. 104

4.2.2.3 Filtro passa-baixa bessel ...................................................................................... 105

4.2.2.4 Comparação entre os filtros iir butterworth, chebyshev tipo i e ii e bessel ......... 107

5 CONCEPÇÃO GLOBAL RESULTADOS DA INSTRUMENTAÇÃO E

CONTROLE...................................................................................................................108

5.1 Organização global da instrumentação ............................................................... 108

5.1.1 Processamento central ......................................................................................... 109

5.1.2 Processamento local 1 ......................................................................................... 111

5.1.4 Processamento local 3 e 4 ................................................................................... 113

5.2 Aproveitamento de tecnologias ........................................................................... 113

5.2.1 Possibilidades de contribuição ............................................................................ 114

5.3 Posicionamento de sensores inerciais ................................................................. 117

5.3.1 Previsão dos pontos de articulação ...................................................................... 118

10

5.3.1.1 Modelo para o “pé” ............................................................................................. 119

5.3.1.2 Modelo para a “panturrilha” ................................................................................ 120

5.3.1.3 Modelo para o “quadril” ...................................................................................... 122

5.3.1.4 Previsão dos centros de gravidade ...................................................................... 123

5.3.1.5 Orientações dos centros de gravidade ................................................................. 124

5.3.1.6 Angulos de euler .................................................................................................. 125

5.4 Protótipo de processamento local ........................................................................ 125

5.4.1 Fonte .................................................................................................................... 126

5.4.2 Hardware para comunicação sem fio .................................................................. 126

5.4.3 Hardware para processamento local .................................................................... 128

5.4.4 Hardware para medição de aceleração ................................................................ 128

5.4.5 Hardware para medição de velocidade angular ................................................... 130

5.4.6 Hardware de eletromiografia ............................................................................... 133

5.4.7 Motagem do hardware de processamento local (unidade básica de análise -

protótipo) ............................................................................................................. 135

5.4.8 Interface para avaliação de sinais ........................................................................ 136

5.4.8.1 Labview ............................................................................................................... 137

5.5 Biblioteca para linguagem c ................................................................................ 139

5.6 Lógica nebulosa no matlab para implementação de uma válvula proporcional . 142

5.7 Lógica nebulosa embarcada em hardware arduino ............................................. 146

5.8 Aplicação física da lógica nebulosa embarcada para controle de uma válvula

proporcional. ........................................................................................................ 152

5.9 Implementação final da instrumentação e controle do exoesqueleto .................. 159

5.9.1 Hardware final de processamento local .............................................................. 159

5.9.1.1 Arduíno fio .......................................................................................................... 159

5.9.1.2 Instalação das unidades de processamentos locais .............................................. 160

5.9.1.3 Unidade de sensoriamento das fases da marcha .................................................. 162

5.9.1.4 Unidade de processamento global ....................................................................... 164

5.9.2 Supervisório ........................................................................................................ 168

5.9.3 Softwares embarcados ......................................................................................... 169

5.9.3.1 Processamentos locais ( 1, 2, 3 e 4) ..................................................................... 170

5.9.3.2 Processamento global .......................................................................................... 171

5.9.4 Filtros digitais embarcados .................................................................................. 173

11

6 CONCLUSÃO ................................................................................................................ 177

6.1 Problemas no projeto e sugestões para trabalhos futuros .................................... 178

6.1.1 Problemas no projeto ........................................................................................... 178

6.1.1.1 Acloplamento de servos motores ........................................................................ 178

6.1.1.2 Posicionamento dos medidores de sinais inerciais .............................................. 178

6.1.1.3 Montagem do sistema eletromiográfico .............................................................. 179

6.1.1.4 Caixas de proteção dos sistemas de processamento locais ................................. 179

6.1.2 Sugestão para trabalhos futuros ........................................................................... 180

6.1.2.1 Desenvolvimento do sistema mecânico .............................................................. 180

6.1.2.2 Estudo de posicionamento e resposta da medição dos sinais eletromiográficos . 180

6.2.2.3 Otimização do sistema pneumático ..................................................................... 181

7 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ......................................................................... 182

8 APÊNDICES ................................................................................................................... 187

8.1 Apêndice 1 – lógica nebulosa válvula proporcional ........................................................ 188

8.2 Apêndice 2 – processamento local (protótipo) ................................................................ 195

8.3 Apêndice 3 – processamento local (coxa direita) ............................................................ 197

8.4 Apêndice 4 – processamento local (perna direita)........................................................... 200

8.5 Apêndice 5 – processamento local (coxa esquerda) ........................................................ 203

8.6 Apêndice 6 – processamento local (perna esquerda)....................................................... 204

8.7 Apêndice 7 – lógica nebulosa para exoesqueleto parte inferior ...................................... 206

9 ANEXO............................................................................................................................ 226

9.1 Anexo 1 – Instalação e importação da biblioteca fuzzy ................................................... 233

12

LISTA DE ILUSTRAÇÕES

FIG.2.3.1.1 Walk Assist. ............................................................................................ 26

FIG.2.3.2.1 RoboKnee ............................................................................................... 27

FIG.2.3.3.1 Hal ........................................................................................................... 27

FIG.2.3.4.1 ReWalk ................................................................................................... 28

FIG.2.3.5.1 Rex. ......................................................................................................... 29

FIG.2.3.6.1 ELeg ........................................................................................................ 29

FIG.2.3.7.1 Bleex 1 e 2 .............................................................................................. 30

FIG.2.3.8.1 Raytheon. ................................................................................................ 31

FIG.2.3.9.1 X1 Robotic Exoeskeleton. ...................................................................... 32

FIG.2.4.1.1 Projeto Mecânico. ................................................................................... 33

FIG.2.4.2.1 Atuador elástico em série / Planilha flexível com sensores -SIC. .......... 34

FIG.2.4.2.2 Fases da caminhada. ............................................................................... 34

FIG.2.4.3.1 Exoesqueleto armazenador de energia elástica. ...................................... 35

FIG.2.4.4.1 Exoesqueleto para tornozelos. ................................................................ 35

FIG.2.4.5.1 Exoesqueleto parte superior. ................................................................... 36

FIG.2.4.6.1 Exoesqueleto pé – tornozelo. .................................................................. 37

FIG.2.4.7.1 Exoesqueleto (a) Mão esquerda para reabilitar (b) Mão direita produz

movimentos. .......................................................................................... 38

FIG.2.4.7.2 Exoesqueleto (a) Mão esquerda há reabilitar (b) Mão direita produz

movimentos. .......................................................................................... 38

FIG.2.4.8.1 Concepção do exoesqueleto para o controle do robô tele controlado ..... 39

FIG.2.4.9.1 Sistema pneumático de atuação exoesqueleto. ....................................... 39

FIG.2.4.9.2 Implementação do exoesqueleto. ............................................................ 40

FIG.3.1.1 Semelhança do PAM com sistema mola ................................................. 40

FIG.3.1.2 Expansão/Contração em função da força exercida. ................................ 41

FIG.3.1.3 Gráfico de comparação do PAM FESTO com Cilindro Ideal

(Modelagem Geométrica). .................................................................... 42

FIG.3.1.4 Gráfico de comparação do Simulado com Experimental (Modelagem

Física). ................................................................................................... 42

FIG. 3.2.1.1 Sistema Neuro – Motor ........................................................................... 43

FIG.3.2.1.2 Músculos agonista e antagonista ............................................................. 44

13

FIG.3.2.1.3 Arco Reflexo ........................................................................................... 44

FIG.3.2.2.1 Geração do Sinal Mioelétrico de um músculo, a partir da somatória dos

trens de MUAPs .................................................................................... 45

FIG.3.2.2.2 Gráfico representativo do sinal EMG bruto, retificado e suavizado ....... 46

FIG. 3.2.3.1.1 Amplificador Operacional ...................................................................... 47

FIG.3.2.3.2.1.1 Amplificador Inversor ............................................................................. 50

FIG.3.2.3.2.2.1 Amplificador Não-Inversor ..................................................................... 51

FIG.3.2.3.2.3.1 Somador de Tensão ................................................................................. 52

FIG.3.2.3.2.4.1 Subtrator de Tensão ................................................................................ 53

FIG.3.2.3.2.5.1 Circuito básico de comparador de tensão ............................................... 54

FIG.3.2.3.2.5.1.1.1 Comparador de zero não-inversor. .......................................................... 54

FIG.3.2.3.2.5.1.1.2 Comparador de zero inversor. ................................................................. 55

FIG.3.2.3.2.5.1.2.1 Comparador de nível não-inversor ......................................................... 55

FIG.3.2.3.2.5.1.2.2 Comparador de nível inversor ................................................................. 56

FIG.3.2.3.2.5.1.3.1 Schmitt Trigger ....................................................................................... 56

FIG.3.2.3.2.6.1.1 Diferenciador Ativo ................................................................................ 57

FIG.3.2.3.2.6.2.1 Integrador Ativo ...................................................................................... 58

FIG.3.2.3.3.1 Esquema simplificado do amplificador de instrumentação. ................... 59

FIG.3.2.3.3.2 Configuração de pinagem AD8221. ....................................................... 60

FIG.3.2.3.1 Eletromiografo genérico ......................................................................... 61

FIG.3.2.4.1 Sinal EMG bruto. .................................................................................... 62

FIG.3.2.4.2 Sinal EMG filtrado. ................................................................................. 62

FIG.3.2.4.3 Sinal EMG retificado. ............................................................................. 63

FIG.3.2.4.4 Sinal EMG suavização através da média móvel. .................................... 63

FIG.3.3.1.1 Sistema massa-mola-amortecedor .......................................................... 64

FIG.3.3.1.4.1 Micromotores e micro-engranagens ....................................................... 66

FIG.3.3.1.4.2 Dimensão de estrutura micro usinadas ................................................... 67

FIG.3.3.1.4.3 Estrutura comb-drive para o uso em acelerômetros. ............................. 67

FIG.3.3.1.5.1 Desenho de uma célula básica iMEMS. ................................................. 68

FIG.3.3.1.5.2 Imagem estrutura acelerômetro .............................................................. 68

FIG.3.3.2.1 Giroscópio mecânico .............................................................................. 70

FIG.3.3.2.2 Pendulo de Foucault. ............................................................................... 71

FIG.3.3.2.3 Giroscópio molecular. ............................................................................. 71

14

FIG.3.3.2.1.1 Modelo simplificado da estrutura de um giroscópio .............................. 72

FIG.3.3.2.2.1 Esquemático de um giroscópio de princípio capacitivo. ........................ 73

FIG.3.3.2.2.2 Estrutura de um giroscópio. .................................................................... 74

FIG.3.3.2.3.1 Ciclo de oscilação de um giroscópio ...................................................... 74

FIG.3.3.2.3.2 Estrutura de vibração de silício. .............................................................. 75

FIG.3.4.2.1 Sensor de pressão MPX5700. ................................................................. 77

FIG.3.4.2.2 Saída x pressão sensor MPX5700. .......................................................... 77

FIG.3.4.3.1 Sensor de pressão piezoresistivo ............................................................. 78

FIG.3.4.3.2 Sensor de pressão .................................................................................... 79

FIG.3.4.3.2.1 Ponte de Wheatstone ............................................................................... 80

FIG. 4.1.1 Funções de Pertinência ........................................................................... 82

FIG.4.1.1.2 Plano da Função de Pertinência. ............................................................. 84

FIG.4.1.1.4.1.1 Função de Pertinência Trapezoidal ......................................................... 85

FIG.4.1.1.4.1.2 Função de Pertinência Triangular. .......................................................... 86

FIG.4.1.1.4.1.3 Função de Pertinência Gaussiana. .......................................................... 87

FIG.4.1.1.16.1.1 Interpretação gráfica regra simples com antecedente simples ................ 92

FIG.4.1.1.16.2.1 Interpretação gráfica regra simples para múltiplos antecedentes ........... 94

FIG.4.1.1.16.3.1 Interpretação gráfica das multiplas regras com multiplos antecedentes. 95

FIG.4.1.2.1.1 Ilustração de Sistema de Inferência Mamdani. ....................................... 96

FIG.4.2.1.1 Estruturas do Filtro FIR .......................................................................... 99

FIG.4.2.1.2 Estruturas do Filtro IIR ......................................................................... 100

FIG.4.2.2.1 Característica de um filtro com variação de parâmetros. ...................... 102

FIG.4.2.2.2 Parâmetros para especificação de um filtro passa-baixa. ..................... 102

FIG.4.2.2.1.1 Aproximação Butterwoeth .................................................................... 103

FIG.4.2.2.1.2 Resposta ao degrau Butterworth ........................................................... 103

FIG.4.2.2.2.1 Aproximação Chebyshev tipo I ............................................................ 104

FIG.4.2.2.2.2 Aproximação Chebyshev tipo II ........................................................... 105

FIG.4.2.2.2.3 Resposta ao degrau Chebyshev ............................................................. 105

FIG.4.2.2.3.1 Aproximação Bessel ............................................................................. 106

FIG.4.2.2.3.2 Resposta ao degrau Bessel .................................................................... 106

FIG.4.2.2.4.1 Comparação entre filtros ....................................................................... 108

FIG.5.1.1 Concepção global .................................................................................. 109

FIG.5.1.1.1 Processamento central........................................................................... 111

15

FIG.5.1.2.1 Processamento local 1 ........................................................................... 112

FIG.5.1.3.1 Processamento local 2 ........................................................................... 112

FIG.5.1.4.1 Processamento Local 3 ......................................................................... 113

FIG.5.2.1.1 Arduino Mega ....................................................................................... 115

FIG.5.2.1.2 MBED -ARM ....................................................................................... 115

FIG.5.2.1.3 LilyPad .................................................................................................. 116

FIG.5.2.1.4 Arduino Nano ....................................................................................... 116

FIG.5.2.1.5 Seleção de Tecnologias de processamento de sinais ............................ 117

FIG.5.3.1.1 Medidas antropométricas. ..................................................................... 118

FIG.5.3.1.1.1 Marcadores para definição do pé em 3D. ............................................. 120

FIG.5.3.1.2.1 Marcadores para definição da panturrilha em 3D. ................................ 121

FIG.5.3.1.3.1 Marcadores para definição do quadril em 3D. ...................................... 122

FIG.5.3.1.4.1 Locação do centro de gravidade da coxa direita. ................................. 123

FIG.5.3.1.5.1 Orientações dos centros de gravidade. ................................................. 124

FIG.5.3.1.6.1 Os três ângulos de Euler (𝜃𝑅, 𝜓𝑅, 𝜙𝑅 ). ............................................. 125

FIG.5.4.2.1 Modulo de comunicação Xbee serie 1. ................................................ 126

FIG.5.4.3.1 Pinagem Lilypad Arduino. ................................................................... 128

FIG.5.4.4.1 Acelerômetro ADXL3358 com sinal de saída condicionado. ............. 129

FIG.5.4.4.2 Eixos de sensibilidade do acelerômetro. .............................................. 130

FIG.5.4.5.1 Hardware Giroscópio. .......................................................................... 131

FIG.5.4.5.2 Diagrama de bloco recomendado pelo fabricante para condicionamento

de sinal. ............................................................................................... 132

FIG.5.4.5.3 Circuito típico recomendado pelo fabricante Murata .......................... 132

FIG.5.4.5.4 Eixo angular. ........................................................................................ 133

FIG.5.4.6.1 Muscle Sensor V3 ................................................................................ 133

FIG.5.4.6.2 Muscle Sensor V3 com cabo ............................................................... 134

FIG.5.4.6.3 Diagrama eletrônico Muscle Sensor V3. ............................................. 134

FIG.5.4.6.4 Amplificador diferencial. ..................................................................... 135

FIG.5.4.7.1 Localização de módulos. ..................................................................... 136

FIG.5.4.7.2 Visão geral do dispositivo de processamento local. ........................... 136

FIG.5.4.8.1.1 Interface Xbee/ Serial. ....................................................................... 137

FIG.5.4.8.1.2 Interface Lógica (LabVIEW). ............................................................ 138

FIG.5.4.8.1.3 Interface gráfica LabVIEW. .............................................................. 138

16

FIG.5.5.1 Função de Pertinência Triangular ...................................................... 140



FIG.5.5.4 Função de Pertinência Trapezoidal .................................................... 140



FIG.5.5.7 Função de Pertinência Singleton ........................................................ 141

FIG.5.6.1 Implementação do movimento muscular ........................................... 142

FIG.5.6.2 Implementação da variação de pressão .............................................. 143

FIG.5.6.3 Implementação da Alimentação do PAM .......................................... 143

FIG.5.6.4 Implementação Descarregamento do PAM ....................................... 144

FIG.5.6.5 Sistema Fuzzy para controle de uma válvula proporcional ............... 145

FIG.5.7.1 Placa Arduino na porta serial (USB) ................................................. 146

FIG.5.7.2 Interface serial (compilador) .............................................................. 147

FIG.5.7.3 Instalação de potenciômetros ............................................................. 148

FIG.5.7.5 Análise da interface serial .................................................................. 151

FIG.5.8.1 Estrutura de controle da válvula proporcional ................................... 152

FIG.5.8.2 Estrutura da válvula proporcional ...................................................... 153

FIG.5.8.3 Fluxo de atuação da válvula proporcional ......................................... 153

FIG.5.8.4 Estrutura controle montada ................................................................ 154

FIG.5.8.5 Superfície comportamental não treinada ........................................... 155

FIG.5.8.6 Concentração e dilatação de uma função de pertinência triangular. .. 155

FIG.5.8.7 Superfície comportamental treinada .................................................. 156

FIG.5.8.8 Movimento Muscular ......................................................................... 157

FIG.5.8.9 Variação de pressão ........................................................................... 157

FIG.5.8.10 Alimentação do PAM ........................................................................ 158

FIG.5.8.11 Descarregamento do PAM ................................................................. 158

FIG.5.9.1.1.1 Arduino Fio (ARDUINO FIO) .......................................................... 160

FIG.5.9.1.1.2 Nova unidade de processamento local ............................................... 160

FIG.5.9.1.2.1 Processamentos Locais ...................................................................... 161

FIG.5.9.1.2.2 Instalação de Sensores. ...................................................................... 161

FIG.5.9.1.3.1 Resistência x Força do FSR. .............................................................. 162

FIG.5.9.1.3.2 Circuito Recomendado pelo fabricante.............................................. 162

17

FIG.5.9.1.3.3 Hardware condicionador de sinal. ..................................................... 163

FIG.5.9.1.3.4 Circuito básico de sensoriamento da marcha. .................................... 163

FIG.5.9.1.3.5 Unidade de sensoriamento das fases da marcha. ............................... 164

FIG.5.9.1.4.1 Unidade de processamento global – Estrutura ................................... 165

FIG.5.9.1.4.2 Unidade de processamento global – válvulas .................................... 165

FIG.5.9.1.4.3 Unidade de processamento global – Eletrônica ................................. 166

FIG.5.9.1.4.4 Estrutura “Instrumentada” ................................................................. 166

FIG5.9.1.4.5 Implementação Global ....................................................................... 167

FIG.5.9.1.4.6 Integração do Sistema ........................................................................ 167

FIG.5.9.2.1 Interface Supervisório – Eletromiografia .......................................... 168

FIG.5.9.2.2 Lógica Supervisório – Eletromiografia .............................................. 168

FIG.5.9.2.3 Interface Supervisório– Baterias ........................................................ 169

FIG.5.9.3.1 Fluxo Lógico ...................................................................................... 170

FIG.5.9.3.1.1 Fluxo Lógico da Programação do Processamento Local. .................. 171

FIG.5.9.3.2.1 Fluxo Lógico da Programação do Processamento Global. ................ 172

FIG.5.9.4.1 Saída de sinal do sensor MPX5006 ................................................... 173

FIG.5.9.4.2 Circuitos de condicionamento de sinais -Filtro RC Passa-Baixa ...... 174

FIG.5.9.4.3 Floxo de sinal do hardware ................................................................ 175

FIG.5.9.4.4 Interface basica para análise de filtros ............................................... 175

FIG.5.9.4.5 Lógica de programação - Coleta de sinais ......................................... 176

FIG.5.9.4.6 Aplicação do Filtro FIR(Pressão(PSI) x Tempo (s)) .......................... 176

FIG.5.9.4.7 Aplicação do Filtro Chebyshev(Pressão(PSI) x Tempo (s)) ............... 177

FIG.5.9.4.8 Aplicação do Filtro Bessel(Pressão(PSI) x Tempo (s)) ...................... 177

FIG.6.1.2.2.1 Sinais EMG’s ...................................................................................... 181

18

LISTA DE TABELAS

TAB.3.2.3.3.1 Tabela de ganhos em função de um resistor ........................................... 600

TAB.4.1.1.16.2.1 Tabela de relações se – então regra simples com múltiplos antecedentes.

............................................................................................................ 933

TAB.4.1.1.16.3.1 Tabela de relações se – então regra simples com múltiplos antecedentes.

............................................................................................................ 944

TAB.4.2.1.1 Comparativo entre filtros IIR e FIR ...................................................... 1011

TAB.4.2.2.4.1 Comparação de Filtros .......................................................................... 1077

TAB.5.3.1.1 Tabela de medições antropométricas ...................................................... 119

TAB.5.4.2.1 Tabela de pinagem do módulo Xbee. .................................................... 1277

TAB.5.4.5.1 Tabela dos terminais .............................................................................. 1322

TAB.5.5.1 Função de Pertinência Triangular ......................................................... 1400

TAB.5.5.2 Função de Pertinência Triangular com dilatação .................................. 1400

TAB.5.5.3 Função de Pertinência Triangular dilatada ............................................ 1400

TAB.5.5.4 Função de Pertinência Trapezoidal ....................................................... 1400



TAB.5.5.7 Função de Pertinência Singleton ........................................................... 1411

TAB.5.6.1 Base de Regras ...................................................................................... 1455

TAB.5.7.1 Construção da regra 1 .......................................................................... 14949

19

LISTA DE ABREVIATURAS

ABREVIATURAS

EMG - Eletromiografia

SIC - Sensor de instante de toque

PAM - Atuador musculo pneumático

SEA - Atuadores elásticos em série

AVC - Acidente cardio vascular

CI - Circuito integrado

MUAP’S - Potêncial de ação da unidade motora

LPM - Laboratório de Projetos Mecânicos

20

RESUMO

A instrumentação e controle de um exoesqueleto parte inferior do corpo, foi desenvolvido

com base na teória de conjuntos nebulosos e filtros digitais para o sistema embarcado

utilizado neste trabalho. Serão abordados os sequintes temas: revisão bibliográfica de

exoesqueletos, tecnologias para instrumentação embarcada, base teórica de lógica nebulosa e

filtros digitais, concepção global do projeto de instrumentação e resultados.

Este exoesqueleto é destinado para fins de melhoramento da força humana e, será

utilizado para o aumento da autonomia energética de combatentes em guerra ou missão de

ordem e paz.

21

ABSTRACT

The control and instrumentation of an exoskeleton lower body, was developed based on

the theory of fuzzy sets and digital filters for the embedded system being used in this work.

Sequintes the topics will be covered: literature review of exoskeletons, technologies for

embedded instrumentation, theoretical basis of fuzzy logic and digital filters, the overall

design of the project instrumentation and results.

This exoskeleton is designed for the purpose of improving human strength, and will be

used to increase the energy autonomy of combatants in war or mission order and peace.

22

1 - INTRODUÇÃO

Os estudos desenvolvidos em pesquisas de exoesqueletos são divididos em duas principais

vertentes: Exoesqueleto para tratamento médico, sendo este aplicado em pacientes com a

ausência movimentos ou com compromento da coordenação motora, ocasionado por diversas

patologias, principalmente, AVC(Acidente Vascular Cerebral); e Exoesqueleto para aumento

de forças .

A questão é : qual é o recurso disponível, e que sistema de aquisição de sinais digitais é

adequado para aplicação ? São variados ! tais como: Microcontroladores Atmel (PROJETO

ARDUINO) , interface supervisório, Instrumentação Virtual com Software da National

Instruments, dentre outros.

Por meio de revisão bibliográfica serão demonstrados os exoesqueletos desenvolvidos no

mercado e no meio acadêmico, ou seja, construidos por empresas e pesquisadores com

implementações finais, desta forma, buscando verificar quais as lacunas, possibillidades e

contribuições existentes de pesquisas acadêmicas desenvolvidas na referida área.

Estão disponíveis para a implementação as seguintes ferramentas: microcontroladores

PIC’s , Arduínos, Processaores ARM(Mbed), sensores microcontrolados e redes

XBEE(Protocolo ZigBEE).

Com o desenvolvimento de sistemas digitais, em particular, sistemas microcontrolados e

microprocessados, nos possibilitou implementações virtuais que substituiram os antigos

circuitos analógico por linhas de programação. Esses chip’s possuem tamanho reduzido e são

amigáveis devido possuirem coopiladores em linguagem “C”, a qual é bastante utilizada na

área de pesquisas de robótica.

No decorrer desta pesquisa lançaremos mão de sistemas nebulosos embarcados em

microcontroladores, que possibilitará um controle inteligente do sistema com comportamento

aproximado de um ser humano. Tais microcontroladores são tão robustos, cuja arquitetura

pode ser comparada a de um microcomputador, porém, com limitações de memória.

Esta pesquisa seguirá a vertente exosesqueleto para aumento de forças de um indivíduo,

utilizaremos sinais eletromiográficos para o controle do usuário sobre o exoesqueleto, deste

modo o exoesqueleto servirá como uma amplificação de forças do usuário.

23

É observado que esta pesquisa não levará em consideração o gasto energético do

exoesqueleto, para tanto será considerado que sempre terá alimentação pneumática suficiente

para o controle dos PAM’s.

1.1 – OBJETIVO

Este trabalho tem por finalidade desenvolver a solução de engenharia ciêntifica de todo

sistema de aquisição de sinais e controle nebuloso para acionamento de músculos artificiais.

Primeiramente com base na concepção global da instrumentação, será apresentado o

desenvolvimento do sistema embarcado de acionamento dos PAM’s, unidade básica do

processamento central chamado de válvulas proporcionais, as quais são baseadas em servos

mecanismos aclopados em válvulas de fechamento esférico.

Posteriormente, a criação do hardware piloto de processamento local de medição de sinais

eletromiográficos e sinais de acelerações.

Após o desenvolvimento das unidades básicas do projeto de instrumentação, citados nos

paragrafos anteriores, será expressa a técnica de controle nebuloso embarcado com filtros

digitais embarcados para integração e controle do exoesqueleto.

Por fim , montagem e testes de integração dos dispositivos.

1.2 – DIVISÃO DA DISSERTAÇÃO

Esta Dissertação está dividida na seguinte maneira:

O tópico Introdução apresenta a introdução.

24

O tópico Exoesqueletos apresenta os Exoesqueletos de acordo com as suas finalidades, os

principais exoesqueletos desenvolvidos no mercado, tais como: Walk Assist (Honda 2010),

Robo Knee (Pratt et al, 2002), Hal (Kawmoto e Sankai, 2002), ReWalk (Argo, 2010), REX

(Rex Bionics, 2010), ELeg( Berkley Bionics, 2010),Bleex 1 e 2 (Zoss et al,

2005),Raytheon(Sarcos Research Corp) e X1 Robotic Exoeskeleton(NASA- 2012) e os

principais trabalhos acadêmicos desenvolvidos.

O tópico Instrumentação apresenta a instrumentação a ser utilizada no desenvolvimento

do exoesqueleto com as técnicas de medição de aceleração, eletromiografia e pressão.

O tópico Lógica nebulosa e filtros digitais apresenta a base teórica para implementação

do controlador nebuloso e filtros digitais .

O tópico Concepção global e resultados da instrumentação e controle apresenta a

concepção global e resultados obtidos no desenvolvimento do sistema embarcado com a

inteligência artificial.

O tópico Conclusão apresenta a conclusão e sugestões para trabalhos futuros.

25

2 - EXOESQUELETOS

2.1 - EXOESQUELETOS PARA FINS DE TRATAMETO NA RECUPERAÇÃO DE

MOVIMENTOS

Acidentes cardio-vasculares causam paralisias em indivíduos, tais como paralisia de

partes do corpo e coordenação motora afetada. Os exoesqueletos podem ser utilizados para

reverter atrofias em membros do corpo humano. A Nasa há algum tempo desenvolveu um

exoesqueleto para exercícios “extraterrenos”, ou seja, por conta da falta da gravidade os

astronautas necessitam exercitar – para que não surjam patologias como atrofias e problemas

renais. “Existem Máquinas desenvolvidas destinadas somente no auxílio aos pacientes para

que os mesmos possam recuperar os movimentos dos membros inferiores” (SANTOS, Diego

Pedroso dos, 2011).

2.2 – EXOESQUELETOS PARA AUMENTAR FORÇAS

Com o aumento da população idosa no planeta, surge a necessidade de um exoesqueleto

para auxiliar esses idosos na realização de tarefas as quais necessitem esforços além de suas

capacidades. Esta realidade de exoesqueletos para aumento de forças, já está sendo

desenvolvido no Japão, para que se possa utilizar tal recurso na indústria. Outra aplicação,

está na indútria de armamentos em conformidade com a política de defesa de países como os

Estados Unidos, que investem neste tipo de equipamento, o que aumenta a autonomia dos

soldados. Podemos idealizar um horizonte para nossas forças armadas, tal como: apoio na

reconstrução do Haiti, auxílio em missões de pacificação em favelas do Rio de Janeiro, por

26

exemplo: poder adentrar em locais onde veículos blindados não podem ir, aliado à

necessidade de aumentar a força de soldados para apreender e carregar peças utilizadas no

beneficiamento de entorpecentes.

2.3 – PRINCIPAIS EXOESQUELETOS DESENVOLVIDOS NO MERCADO

2.3.1 – WALK ASSIST

De acordo com Diego Pedroso dos Santos(2011) “A Honda desenvolveu o Walk Assist,

que apresenta duas versões: a primeira tem a característica de aliviar as forças exercidas no

quadril com a utilização de dois motores; a segunda também utiliza dois servos motores no

quadril, mas tem como objetivo aliviar o peso corporal”. Podemos ver nas FIG 2.3.1.1.a e

2.3.1.1.b respectivamente.

(a)

(b)

FIG.2.3.1.1 – Walk Assist (SANTOS, Diego Pedroso dos, 2011).

2.3.2 – ROBOKNEE

27

Segundo Diego Pedroso dos Santos(2011) e Bruno Jardim(2009), respectivamente, “ O

RoboKnee tem um motor que aumenta a força na articulação do joelho, assim, alcançando

seu objetivo” e “Ele atua na junta do joelho, determinando a intenção do usuário através das

forças de reação do solo, e da posição da junta do joelho na aplicação da força quando

necessário”. Podemos visualizar nas FIG 2.3.2.1.a e FIG.2.3.2.1.b.

(a)

(b)

FIG.2.3.2.1 – RoboKnee (SANTOS, Diego Pedroso dos, 2011).

2.3.3 - HAL

Para Santos (2011), “ É um exoesqueleto que compreende o corpo todo e não somente a

parte inferior. O Hal desenvolvido por Kawmoto e Sankai tem como finalidade aumentar a

força do usuário. Para isso o Hal utiliza motores elétricos de corrente contínua acoplados a

redutores de velocidade. Isso pode ser visualizado na FIG. 2.3.3.1.

FIG.2.3.3.1 – Hal (SANTOS, Diego Pedroso dos, 2011).

28

2.3.4 –REWALK

Construído por uma empresa israelense chamada “Argo Medical Technologies” e

desenvolvido pelo Dr. Amit Goffer, da Argo Medical Technologies, em Israel , este

equipamento é usado na Medicina para auxiliar paraplégicos a caminhar, subir e descer

terrenos, sentar e levantar (SANTOS, Diego Pedroso dos, 2011). Trabalha com motores de

corrente contínua, com um sistema de controle que se comunica com um computador. Pode-

se visualizar na FIG. 2.3.4.1.

FIG.2.3.4.1 – ReWalk (SANTOS, Diego Pedroso dos, 2011).

2.3.5 – REX

De acordo com Diego Pedroso dos Santos(2011), “Em 2003 a empresa RexBionics,

desenvolveu um exoesqueleto chamado REX, que pesa cerca de 40kg. O usuário não

necessita de auxílio de muletas ou andador, já que o equipamento é robusto o bastante para

controlar o centro de gravidade independentemente do usuário”.Este equipamento possui um

suporte apoio para as mão com um joystick para o usuário controlar. Trata-se de um

exoesqueleto para paraplégicos. Visualizado na FIG. 2.3.5.1.

29

FIG.2.3.5.1 – Rex (SANTOS, Diego Pedroso dos, 2011).

2.3.6 – ELEG

Consoantes às teorias do autor Santos(2011) “Em 2005 a empresa Berkley Bionics nos

Estados Unidos, desenvolveu o ELeg, que possui 4 graus de liberdade, sendo um em cada

coxa e um em cada joelho, ambas com atuadores elétricos”. Podemos visualizar na FIG.

2.3.6.1.

FIG.2.3.6.1 –ELeg (SANTOS, Diego Pedroso dos, 2011).

30

2.3.7–BLEEX 1 E 2

Santos expõe “Chu et al desenvolveram o Bleex , um exoesqueleto com atuadores

hidráulicos lineares nas articulações dos tornozelos, joelhos e coxas. Esse equipamento tem

como objetivo aumentar a capacidade dos soldados para andar em terrenos diversos por mais

tempo e com menor esforço físico”. De acordo com Bruno Jardim(2009). o Bleex 2 possui

uma estrutura mais enxuta, ou seja , mais leve e não possui exposição de cabos, circuitos e

atuadores. Este exoesqueleto possui mais de 40 sensores e atuadores, e possui ainda uma rede

local para os mesmos. Podemos visualizar nas FIG. 2.3.7.1.a e FIG. 2.3.7.1.b . Estes

exoesqueletos foram financiados pela Agência de Defesa dos EUA (Defense Advanced

Research Projects Agency, DARPA).

(a)

(b)

FIG.2.3.7.1 – Bleex 1 e 2 (SANTOS, Diego Pedroso dos, 2011).

2.3.8 – RAYTHEON

De acordo com Bruno Jardim(2009) “ O grupo de pesquisa da Sarcos Research Corp. ,

liderado pelo Roboticista Stephen Jacobsen, tem trabalhado no que se pode ser o mais

31

poderoso exoesqueleto jamais construído”. Este equipamento pode auxiliar um usuário a

carregar um peso de 85 kg sem sentir a carga. Este exoesqueleto também é financiado pela

Agência de Defesa dos EUA (Defense Advanced Research Projects Agency, DARPA).

Podemos observar nas FIG. 2.3.8.1.a e FIG. 2.3.8.1.b.

(a)

(b)

FIG.2.3.8.1 –Raytheon (JARDIM, Bruno, 2009).

2.3.9 – X1 ROBOTIC EXOESKELETON

Concomitante ao documento eletrônico disponível na internet

(http://www.tecnodrop.com/2012/10/nasa-cria-exoesqueleto-que-sera-acessivel-a-

populacao.html), “Este equipamento será capaz de atribuir movimento aos astronautas e as

pernas de pessoas com dificuldade de locomoção”. Com esse equipamento a Nasa pretende

otimizar a musculatura de astronautas para evitar atrofia de músculos. “O exoesqueleto tem

10 juntas, quatro delas são motorizadas nos quadris e joelhos e as outras seis juntas são para

flexão completa das pernas e pés”.Podemos visualizar na FIG. 2.3.9.1.

http://www.tecnodrop.com/2012/10/nasa-cria-exoesqueleto-que-sera-acessivel-a-populacao.html


32

FIG.2.3.9.1 – X1 Robotic Exoeskeleton (TECNODROP, 2012).

2.4 – PRINCIPAIS PROJETOS ACADÊMICOS DE EXOESQUELETOS

2.4.1 – PROJETO MECÂNICO DE EXOESQUELETO ROBÓTICO PARA MEMBROS

INFERIORES.

O autor Diego Pedroso dos Santos apresentou, em 2011, na Ecola Politécnica da

Universidade de São Paulo um projeto mecânico de um exosesqueleto para membros

inferiores, este utilizou motores elétricos com atuadores e sensores encoders, capacitivos e de

proximidade. Na FIG. 2.4.1.1.a podemos visualizar por completo o projeto mecânico, e na

figura 2.4.1.1.b a disposição dos sensores capacitivos de proximidade. Esses sensores

capacitivos auxiliam no controle da pisada do esxoesqueleto, e estão rachurados na cor azul.

33

(a)

(b)

FIG.2.4.1.1 – Projeto Mecânico (SANTOS, Diego Pedroso dos, 2011).

2.4.2 – ATUADORES ELÁSTICOS EM SÉRIE APLICADOS NO DESENVOLVIMENTO

DE UM EXOESQUELETO PARA MEMBROS INFERIORES.

Bruno Jardim desenvolveu sua tese na construção de atuadores elásticos em série para o

desenvolvimento de um exoesqueleto. Podemos visualizar os atuadores elásticos em série

(SEA) na FIG. 2.4.2.1.a. “É composto por 6 peças de suporte , 1 efetuador, 1 motor DC de

150W, acoplamento elástico fusos de esferas recirculares com castanha, mancais e rolamentos

para suporte do fuso” (JARDIM, Bruno, 2009). Na FIG. 2.4.2.1.b é demonstrado pelo autor a

utilização de sensores de instante de contato (SIC). Trata-se de um sensor que apresenta uma

queda de resistência elétrica com o aumento da força aplicada na sua superfície, sendo

utilizado pelo autor como chaves para maior precisão e identificação do estágio da marcha

humana (Fase de Suporte e Fase de Balanço – FIG. 2.4.2.2.a) no contato com o solo. A

concepção final do exoesqueleto podemos visualizar na FIG. 2.4.2.2.b.

34

(a)

(b)

FIG.2.4.2.1 – Atuador elástico em série / Planilha flexível com sensores -SIC (JARDIM,

Bruno, 2009).

(a)

(b)

FIG.2.4.2.2 – Fases da caminhada (JARDIM, Bruno, 2009).

2.4.3 –CARACTERIZAÇÃO DE UM EXOESQUELETOPARTE INFERIOR DO CORPO,

PARA A SIMULAÇÃO DE UM ESPAÇO ESPACIAL PARA ADAPTAÇÃO

LOCOMOTORA.

Carr E. Chistopher(2007), em parceria com alguns estudiosos, desenvolveu um

exoesqueleto para estudar a dinâmica espacial para a compreensão da influência da dinâmica

sobre os trajes de astronautas. Este exoesqueleto foi projetado para armazenamento de energia

elástica, e esta peculiaridade deve-se a observação de vídeos que exemplificam a utilização da

energia elástica que os astronautas utilizam quando aplicam com seus joelhos um torque para

saltos, ou seja, utilizam seus joelhos como molas. Visualizaremos esse projeto nas FIG.

2.4.3.1.a e FIG. 2.4.3.1.b.

35

(a)

(b)

FIG.2.4.3.1 – Exoesqueleto armazenador de energia elástica (CHRISTOPHER E. Carr et. al ,

2007).

2.4.4 –APRENDER A ANDAR COM UM EXOESQUELETO ROBÓTICO TORNOZELO

Keth Gordon (2006) também em parceria com demais estudiosos desenvolveram um

exoesqueleto para aprendizagem e adaptação motora de indivíduos diferentes. O estudo foca o

aprendizado de como os sinais eletromiográficos, e nestes casos dependendo de cada

indivíduo, teremos sinais diferentes para cada adaptação e aprendizagem. A FIG. 2.4.4.1

ilustra um sistema de aquisição de sinais.

FIG.2.4.4.1 – Exoesqueleto para tornozelos (GORDON, Keith E. et. al, 2006).

36

2.4.5 –DESENVOLVIMENTO DE UM ROBÔ MÓVEL EXOESQUELETO DE 3 GRAUS

DE LIBERDADE PARA O MOVIMENTO DE MEMBRO SUPERIOR HUMANO.

Kazuo Kiguchi (2006) e colaboradores desenvolveram um exoesqueleto superior

montado sobre uma cadeira de rodas, os objetivos principais são tratamento fisioterápico e

suporte para idosos ou indivíduos lesionados. Possui um algoritmo anticolisão para evitar o

contato deste com a cadeira de rodas. Os autores citaram algumas dificuldades que precisam

ser mostradas aqui:

(I) A obtenção de sinais iguais de EMG para o mesmo movimento é difícil, por mais que o

usuário seja sempre o mesmo;

(II) O nível de atividade de cada um dos músculos e o modo de utilização, para um

determinado movimento, é diferente entre as pessoas;

(III) A atividade dos músculos antagonistas afeta o torque articular;

(IV) O tempo reação e previsão de movimento não são fáceis, pois, muitos músculos estão

envolvidos em um movimento articular;

(V) Um músculo não reage apenas com um movimento, mas também com outros tipos de

movimento;

FIG.2.4.5.1 – Exoesqueleto parte superior (KIGUCHI, Kazuo et. al, 2007).

37

2.4.6 –ESTUDOS EXPERIMENTAIS SOBRE O PAPEL DA REAÇÃO DO TORNOZELO

NA TRANSIÇÃO ENTRE A CAMINHADA E A CORRIDA, POR MEIO DE UM

TORNOZELO – PÉ-EXOESQUELETO.

Este estudo procura a transição da caminhada para a corrida, através de um exoesqueleto

tornozelo – pé. De acordo com Malcolm(2009), este equipamento diminui o consumo

metabólico do usuário e aumenta a velocidade desejada. Podemos observar na FIG. 2.4.6.1 a

utilização de músculo pneumático neste equipamento.

FIG.2.4.6.1 – Exoesqueleto pé – tornozelo (MALCOLM, P. et. Al, 2009).

2.4.7 – CONCEPÇÃO E DESENVOLVIMENTO DE UM EXOESQUELETO MÃO PARA

REABILITAÇÃO APÓS ACIDENTE VASCULAR CEREBRAL

Segundo Md Akhlaquor Rahman (2012), este trabalho tem o objetivo auxiliar pessoas

que sofreram AVC (Acidente Vascular Cerebral), atrvés de um exoesqueleto-mão esquerda,

reproduzindo os movimentos da mão direita. Podemos conceber da FIG. 2.4.7.1 a concepção

do projeto e na FIG. 2.4.7. observamos o hadware utilizado em uma rede XBee(em ambos os

braços).

38

FIG.2.4.7.1 – Exoesqueleto (a) Mão esquerda para reabilitar (b) Mão direita produz

movimentos (RAHMAN, Md Akhlaquor et. al, 2012).

FIG.2.4.7.2 – Exoesqueleto (a) Mão esquerda há reabilitar (b) Mão direita produz

movimentos (RAHMAN, Md Akhlaquor et. al, 2012).

2.4.8 – DESIGN E CONTROLE HÍBRIDOPNEUMÁTICO DE FORÇAS COM

RETROALIMENTAÇÃO DE SISTEMAS PARA BRAÇO EXOESQUELETO, USANDO

ACIONAMENTO ON / OFF

Consoante com Chen Ying (2007) “O braço-exoesqueleto com feedback de força tem

sido amplamente concebido e utilizado nos campos de robô interface teleoperação”. Este

equipamento é concebido como um sistema de controle distribuído, ou seja , são utilizados

vários microcontroladores Mega8 processando as informações localmente em cada parte do

exoesqueleto. Este trabalho utiliza conjuntos fuzzy no seu controle de sinais pneumáticos.

Podemos depreender a concepção na FIG. 2.4.8.1.

39

FIG.2.4.8.1 – Concepção do exoesqueleto para o controle do robô tele controlado (YING,

Chen et. Al, 2007)

2.4.9 – MODELAGEM E CONTROLE DE UM ATUADOR PNEUMÁTICO MUSCULAR

CURVO PARA EXOESQUELETO COTOVELO.

Podemos verificar que o autores Zhang Jia-Fan (et. Al, 2008) desenvolveram um

exoesqueleto cotovelo destinado para telerobótica, tratamento de reabilitação e etc. com

atuadores músculos pneumáticocurvos (PAM) que trabalham com movimentos antagônicos.

Trata-se de uma junta de rotação com dois PAM’s, os quais proporcionam força e torque para

o braço do usuário. Visualizaremos nas FIG. 2.4.9.1.a , FIG. 2.4.9.1.b e FIG. 2.4.9.2.

(a)

(b)

FIG.2.4.9.1 – Sistema pneumático de atuação exoesqueleto (JIA-FAN, Zhang et. Al, 2008).

40

FIG.2.4.9.2 – Implementação do exoesqueleto (JIA-FAN, Zhang et. Al, 2008).

3 - INSTRUMENTAÇÃO

3.1 – ATUADORES PAM’S

Os PAM’s são músculos pneumáticos artificiais utilizados em aplicações de atuação

linear acionados por diferença de pressão. Aplicando-se uma carga de gás comprimido

aumenta-se o diâmetro do PAM, contraindo as fibras de sua estrutura, isso ocasiona o

encurtamento 25% (sem carga), do seu comprimento no sentido axial, assemelhando-se a um

sistema mola, demonstrado na FIG. 3.1.1.

FIG.3.1.1 – Semelhança do PAM com sistema mola (MORGADO JUNIOR, Fernando

d’Assunção, 2011)

41

Consoante (MORGADO JUNIOR, Fernando d’Assunção, 2011), “O PAM é constituído

por um tubo flexível com uma estrutura tridimensional composta de fibras entrelaçadas, que

aumentam a sua resistência. As extremidades são compostas por acessórios que podem ser

fixados diretamente a um sistema, em que o PAM será empregado”.

Ele descreve que o PAM possui características de monotocidade, semelhante à

características encontradas no corpo humano, ou seja, “A força máxima sempre decai até zero

do maior comprimento, até que este esteja totalmente contraído”. Isso pode ser verificado na

FIG. 3.1.2.

FIG.3.1.2 – Expansão/Contração em função da força exercida (MORGADO JUNIOR,

Fernando d’Assunção, 2011).

Existem seis modelos de estrutura de fabricação do PAM: Músculos com pregas,

Músculos emaranhados, Músculo Yarlott, Músculo Kukolj, Músculos embutidos e Músculos

trançados (MORGADO JUNIOR, Fernando d’Assunção, 2011).

O PAM é um sistema que trabalha com a diferença de pressão externa e interna, e como

já mencionado, ocorre a diminuição do seu comprimento no sentido axial, desta forma a

contração exerce uma força de tração diretamente aplicada em sua extremidade, assim,

tornando-se um atuador mecânico.

A aplicação desse atuador já foi tema de pesquisa de Mestrado, desenvolvido por

(MORGADO JUNIOR, Fernando d’Assunção, 2011). O autor comparou o PAM do

fabricante FESTO (MAS 20) com modelos analíticos (modelagem geométrica e física) FIG.

3.1.3 e FIG. 3.1.4, respectivamente, assim, implementando o Controle Baseado em Modelo e

Controle Baseado em Lógica Nebulosa. O autor concluiu que em ambas as técnicas de

42

controle, o erro ficou abaixo de 10%, sobressaindo-se na Lógica Nebulosa, e que o ponto

crítico está em baixas pressões, enquanto que em altas pressões é satisfatório.

Roosevelt Brasileiro Lira (2012) cita que “O músculo trançado que pode ser conhecido

como McKibben é o tipo mais utilizado em pesquisas e estudos atualmente” e pela

disponibilidade quatro unidades do PAM, no Laboratório de Projetos Mecânicos no Instituto

Militar de Engenharia, sendo objeto de estudos desde 2011 pelo pesquisador, Fernando

d’Assunção Morgado Junior e no ano de 2012, por Lira, será utilizado esses PAM’s do

fabricante FESTO, devido possuir as mesmas características do Músculo Pneumático

Artificial McKibben.

FIG.3.1.3 – Gráfico de comparação do PAM FESTO com Cilindro Ideal (Modelagem

Geométrica) (MORGADO JUNIOR, Fernando d’Assunção, 2011).

FIG.3.1.4 – Gráfico de comparação do Simulado com Experimental (Modelagem Física)

(MORGADO JUNIOR, Fernando d’Assunção, 2011).

43

3.2 – ELETROMIOGRAFIA

3.2.1 – SISTEMA NERVOSO MOTOR

O movimento se inicia a partir de um desejo, uma decisão, e sofre influência das

informações sensoriais para serem regulados. Então as áreas de controle motor são ativadas

(gânglios de base e cerebelo) levando sinais pelas vias motoras descendentes para os Inter

neurônios medulares, que são neurônios que fazem o processamento de uma informação local

ou transmitem uma informação em uma distância curta, de um lugar do sistema nervoso para

outro, e moto neurônios, conduzindo o impulso nervoso até a musculatura esquelética,

promovendo assim a contração muscular. (FIG.3.2.1.1)

FIG. 3.2.1.1 – Sistema Neuro – Motor

As informações sensoriais de modificações do meio externo e interno são levadas ao

sistema nervoso central pelos neurônios sensitivos “vias aferentes”, onde são processadas pelo

44

córtex cerebral e transformadas em estímulos para gerar uma resposta motora. Este estímulo é

levado através das vias motoras descendentes, para os Inter neurônios medulares seguindo

para os moto neurônios para gerar a contração. Estas informações são de grande importância,

pois através destas é possível controlar e regular o movimento, como por exemplo, o tônus

musculares, a força e a velocidade.

FIG.3.2.1.2 – Músculos agonista e antagonista (NEUROCIÊNCIA – Ekman, 2008)

FIG.3.2.1.3 – Arco Reflexo

Para que se dê o movimento, o músculo agonista (responsável pela principal ação de

um movimento) e o músculo antagonista (se opõe a ação do músculo agonista com a função

de regular a velocidade do movimento ou controlar a potência) precisam ser ativados e

inibidos (FIG. 3.2.1.2). Isso acontece por meio da inervação reciproca, o moto neurônio vai

fazer duas sinapses, em um o estimulo contrátil e no outro o estimulo inibitório. Ocorre um

estimulo sensorial, o neurônio sensitivo recebe essa informação e faz duas sinapses uma com

o córtex e outra com o moto neurônio. O córtex processa esta informação e a transforma em

uma resposta motora que é enviada através do neurônio motor até o músculo alvo. Quando

45

está ação é reflexa (arco reflexo) não há intervenção do sistema nervoso central, pois ocorre a

nível medular, nesta forma acontece uma resposta imediata. (FIG. 3.2.1.3)

3.2.2 – ELETROMIOGRÁFIA

Os autores (MARCHETTI, P. Henrique e DUARTE M. , 2006) cita que “Eletromiografia

é uma técnica de monitoramento da atividade elétrica das membranas excitáveis,

representando a medida dos potencias de ação do sarcolema, como efeito de voltagem em

função do tempo”.

A propagação do potencial de ação intracelular causa uma corrente transmembrana iônica

que se propaga também no sarcolema. Em termos de circuito elétrico, a fibra pode ser

considerada um tubo muito fino no qual a corrente flui axialmente. A velocidade com a qual o

potencial propaga-se depende do diâmetro e tipo da fibra, sendo chamada de velocidade de

condução (SANTOS, Sibele Bruno Soares dos, 2011).

FIG.3.2.2.1 – Geração do Sinal Mioelétrico de um músculo, a partir da somatória dos trens de

MUAPs ( RIBEIRO, V. de Sousa et al, 2006)

O sinal mioelétrico de cada músculo, é composto pela soma dos vários potenciais de

ação musculares, resultando nos diversos MUAP’s de cada unidade motora e que apresentam

46

características diferentes entre si (FIG. 3.2.2.1) (RIBEIRO, V. de Sousa et al, 2006). MUAP’s

(Potencial de Ação da unidade motora) constitui a unidade fundamental do sinal EMG.

É verificado na FIG. 3.2.2.1 a somatória de trens de pulso resultando em um sinal da

EMG. Tal sinal “bruto” deve ser condicionado para utilização no acionamento dos PAM’s.

Existem duas formas de captação do sinal EMG, monopolar e bipolar. Monopolar

utiliza dois eletrodos, um para referência (sem atividade muscular) e outro para o músculo

ativo (com atividade muscular). No bipolar são utilizados três eletrodos dois nos músculos

ativos e um para referência.

Considerando Sinal EMG com captação bipolar, o sinal precisa ser retificado,

suavizado, o qual está demonstrado na FIG. 3.2.2.2 para depois amplifica-lo. A amplificação

vai depender do dispositivo de processamento digital de sinal. Como a plataforma Arduino

trabalha em um range de 0 à 5V, será amplificado o sinal em mil vezes para poder atender a

aplicação.

FIG.3.2.2.2 – Gráfico representativo do sinal EMG bruto, retificado e suavizado

(MARCHETTI, P. Henrique e DUARTE M., 2006)

47

3.2.3 – EXEMPLO DE UM ELETROMIOGRAFO

Um eletromiografo, equipamento para medição de sinais EMG, basicamente consiste

de um amplificador de instrumentação, um retificador de onda completa e filtros passa-baixa

e passa-alta. Para todos estes, estão relacionados com amplificadores operacionais.

3.2.3.1 – AMPLIFICADOR OPERACIONAL

Amplificadores operacionais são dispositivos que podem realizar operações matemáticas

como: adição, subtração, multiplicação, divisão, diferênciação, integração e logaritimo, além

de ser um comparador e amplificador. São constituidos por inúmeros transistores, diodos e

resistores encapsulados em um circuito integrado (FIG. 3.2.3.1.a e FIG. 3.2.3.1.b) (

MACHADO E. C. , 2011).

(a)

(b)

FIG. 3.2.3.1.1 – Amplificador Operacional

O amplificador operacional têm características como: duas entradas(Inversora (𝑉+),

Não-inversora(𝑉−)), uma saída 𝑉0 e dois terminais de alimentação(+Vcc e –Vcc). Apesar da

alimentação precise de uma fonte simétrica, existem amplificadores operacionais que

suportam no lugar do –Vcc o Gnd (MACHADO E. C. , 2011).

48

Operação Básica do amplificador operacional é amplificação da tensão diferencial das

entradas, assim:

𝑉0 = 𝐴0. (𝑉+ − 𝑉−) (3.2.3.1.1)

Ou,

𝑉0 = 𝐴0. 𝑉𝑒 (3.2.3.1.2)

Onde:

𝑉0 - Tensão de saída;

𝐴0 - Ganho de tensão, e

𝑉𝑒 - Entrada diferêncial.

O aplificador operacional possui como principais especificações: Impedância de

Entrada ( 𝑍𝑖 ), Impedância de saída ( 𝑍0 ), Ganho de tensão em Malha Aberta ( 𝐴0 ), Largura

de Banda ( LB ) e Tensão de Off-Set.

Considerando um amplificador operacional ideal, temos:

A impedância de entrada é infinita, o que garante uma sensibilidade máxima,

ou seja, a tensão diferencial aplicada nas suas entradas, por menor que seja , é

amplificada;

A impedância de saída é nula, o que garante um máximo rendimento do

amplificador em relação ao sinal amplificado, nesta forma favorecendo que

toda amplificação seja transferida para a carga;

O ganho de tensão em malha aberta é infinito, garantindo amplificação máxima

de qualquer diferênça de tensão nas entradas;

A largura de banda é infiita, ou seja, todos os sinais de entrada são

amplificados, desde os sinais DC até AC de frequência infinita;

A tensão de saída é nula para tensões de entradas iguais ou nulas.

Para um amplificador operacional real, temos algumas considerações:

49

A impedância de entrada é extremamente alta, desde algumas dezenas de

quiloohms até dezenas de megaohms;

A impedância de saída é muito baixa, desde algumas unidades de ohms até

alguma centenas de ohms;

O ganho de tensão em malha aberta é muito elevado, desde alguns milhares de

tensão até centenas de milhares de tensão;

A largura de banda é relativamente alta, desde DC até AC com centenas de

megahertz, porém o ganho de tensão cai com o aumento da frequencia;

Mesmo que as entradas sejam aterradas, há tensão na saída, devido as

imperfeições dos dispositivos que o compoem (MACHADO E. C. , 2011).

3.2.3.2 – APLICAÇÕES BÁSICAS COM AMPLIFICADORES OPERACIONAL

3.2.3.2.1 –AMPLIFICADOR INVERSOR

O Amplificador inversor tem a entrada de sinal ligada ao terminal inversor por meio de

um resistor 𝑅1 e o terminal não-inversor aterrado. Entre os terminais de saída e o inversor, há

um resistor de realimentação 𝑅2 , conforme mostra o circuito da FIG. 3.2.3.2.1.1.

(MACHADO E. C., 2011)

50

FIG.3.2.3.2.1.1 – Amplificador Inversor

Como o amplificador operacional possui uma impedância de entrada muito alta, a

corrente que flui por 𝑅1 é desviada diretamente para 𝑅2 . Assim aplicando a Lei de Ohm nos

dois resistores, obtivemos:

𝑉𝑖 − 𝑉𝑒

𝑅1=

−(𝑉0 − 𝑉𝑒 )

𝑅2 (3.2.3.2.1.1)

−𝑅2

𝑅1=

𝑉0 − 𝑉𝑒

𝑉𝑖 − 𝑉𝑒 (3.2.3.2.1.2)

A tensão 𝑉0 é o resultado da amplificação 𝐴0 da tensão diferencial de entrada,

representada por 𝑉𝑒 , assim a partir da equação 3.2.3.1.2 (MACHADO E. C. , 2011):

𝑉𝑒 =𝑉0

𝐴0 (3.2.3.2.1.3)

Como o amplificador operacional possui um ganho de tensão muito elevado, no limite,

podemos afirmar que se 𝐴0 → ∞ , então 𝑉𝑒 → 0. Como 𝑉𝑒 = 0 , considera-se que o terminal

𝑉− está aterrado, tal como 𝑉+. Nesta forma consideramos que o terminal 𝑉− é um terra

virtual.

Através de 3.2.3.2.1.2 , Obtemos:

−𝑅2

𝑅1=

𝑉0 − 0

𝑉𝑖 − 0 (3.2.3.2.1.4)

Assim:

51

−𝑅2

𝑅1=

𝑉0

𝑉𝑖 (3.2.3.2.1.5)

A relação 𝑉0

𝑉𝑖 ⁄ reflete a amplificação do sinal efetivamente aplicado na entrada do

circuito. Pode ser um circuito composto por um resistor de realimentação entre a saída e a

entrada , essa relação é denominada ganho de tensão de malha fechada, representada pela

expressão (3.2.3.2.1.6) (MACHADO E. C., 2011).

𝐴𝑣 = −𝑅2

𝑅1 (3.2.3.2.1.6)

3.2.3.2.2 –AMPLIFICADOR NÃO-INVERSOR

O resistor de entrada inversora 𝑅1 está aterrado e há um resistor de realimentação 𝑅2 que

liga a saída na entrada inversora. O sinal de entrada 𝑉𝑖 é ligado diretamente ao terminal não

inversor, de modo que o sinal amplificado não terá fase invertida.O ganho de tensão de malha

fechada é dado por:

𝐴𝑣 = 1 +𝑅2

𝑅1 (3.2.3.2.1.6)

FIG.3.2.3.2.2.1 – Amplificador Não-Inversor

52

3.2.3.2.3 – SOMADOR DE TENSÃO

Basicamente é um amplificador inversor com diversas entradas, cada uma com um ganho

que depende do valor do respectivo resistor. Podemos visualizar na FIG.3.2.3.2.3.1.

FIG.3.2.3.2.3.1 – Somador de Tensão

A expressão de tensão de saída para 𝑅1 = 𝑅2 = 𝑅3 =. . . = 𝑅𝑛, é:

𝑉0 = − 𝑅

𝑅𝑛. (𝑉1 + 𝑉2 + 𝑉3 + ⋯+ 𝑉𝑛) (3.2.3.2.3.1)

Para 𝑅 = 𝑅𝑛 , a expressão diminui:

𝑉0 = −(𝑉1 + 𝑉2 + 𝑉3 + ⋯+ 𝑉𝑛) (3.2.3.2.3.2)

3.2.3.2.4 – SUBTRATOR DE TENSÃO

Basicamente é um amplificador diferencial com o mesmo ganho nas entradas: inversora e

não-inversora.A expressão da tensão de saída está em (3.2.3.2.4.1)

𝑉0 =𝑅4

𝑅3. 𝑉2 −

𝑅2

𝑅1. 𝑉1 (3.2.3.2.4.1)

53

FIG.3.2.3.2.4.1 – Subtrator de Tensão

Para a condição de 𝑅4

𝑅3=

𝑅2

𝑅1, temos com expressão de saída:

𝑉0 =𝑅2

𝑅1. 𝑉2 − 𝑉1 (3.2.3.2.4.2)

Para a condição 𝑅1 = 𝑅2 = 𝑅3 = 𝑅4 , a expressão diminui (MACHADO E. C., 2011):

𝑉0 = 𝑉2 − 𝑉1 (3.2.3.2.4.3)

3.2.3.2.5 – COMPARADORES DE TENSÃO

Pode-se implementar vários tipos de comparadores de tensão: em função da tensão de

referência usada na comparação e em função da tensão de saída desejada após a

comparação.Podendo ser todas com comparações zero, positiva ou negativa.

𝑉0 terá dois vaolores possíveis, devido o ganho de tensão do amplificador operacional

em malha aberta ser muito elevado, assim: 𝑉0 = +𝑉𝑠𝑎𝑡, quando 𝑉2 > 𝑉1 e 𝑉0 = −𝑉𝑠𝑎𝑡,

quando 𝑉1 > 𝑉2 .

54

FIG.3.2.3.2.5.1 – Circuito básico de comparador de tensão

3.2.3.2.5.1 –TIPOS DE COMPARADORES DE TENSÃO

3.2.3.2.5.1.1 – COMPARADORES DE ZERO

Para um comparador de zero não-inversor 𝑉𝑖 > 0 quando a saída é positiva e negativa

quando 𝑉𝑖 < 0. Podemos verificar na FIG. 3.2.3.2.5.1.1.1

FIG.3.2.3.2.5.1.1.1 - Comparador de zero não-inversor.

Para um comparador de zero inversor 𝑉𝑖 < 0 quando a saída é positiva e negativa

quando 𝑉𝑖 > 0. Podemos verificar na FIG. 3.2.3.2.5.1.1.2

55

FIG.3.2.3.2.5.1.1.2 - Comparador de zero inversor.

3.2.3.2.5.1.2 – COMPARADORES DE NIVEL

Para um comparador de nível (FIG. 3.2.3.2.5.1.2.1.a) a tensão de referência 𝑉𝑅 é dada por

um potênciometro . A saída é positiva quando 𝑉𝑖 > 𝑉𝑅 e negativa quando 𝑉𝑖 < 𝑉𝑅. Podemos

verificar na FIG. 3.2.3.2.5.1.2.1.b.

FIG.3.2.3.2.5.1.2.1 - Comparador de nível não-inversor

Para um comparador de nível (FIG.3.2.3.2.5.1.2.2.a) a tensão de referência 𝑉𝑅 é dada

por um potênciometro . A saída é positiva quando 𝑉𝑖 < 𝑉𝑅 e negativa quando 𝑉𝑖 > 𝑉𝑅.

Podemos verificar na FIG.3.2.3.2.5.1.2.2.b.

56

FIG.3.2.3.2.5.1.2.2 - Comparador de nível inversor

3.2.3.2.5.1.3 – COMPARADOR SCHMITT TRIGGER

FIG.3.2.3.2.5.1.3.1 - Schmitt Trigger

Este comparador diferencia-se pelo fato de gerar a tensão de referência 𝑉𝑅 a partir da

tensão de saída 𝑉0, gerando uma histerese na sua curva de transferência.Verificamos na FIG.

3.2.3.2.5.1.3.1.a um comparador Schmitt Trigger cuja a tensão de referência 𝑉𝑅 pode ser

positiva ou negativa, dependendo da tensão de saída.

A tensão de referência 𝑉𝑅 é dada por:

𝑉𝑅 =𝑅2

𝑅1+𝑅2. 𝑉0 (3.2.3.2.5.1.3.1)

Onde,

57

𝑉0 = ±𝑉𝑠𝑎𝑡 (3.2.3.2.5.1.3.2)

A FIG. 3.2.3.2.5.1.3.1.b apresenta a curva de transferência com histerese. Quando VR é

positivo (V0>0), a tensão de entrada Vi pode variar desde valores negativos até positivos

maiores que +VR, sem comutar a saída. Ao atingir +VR, tensão Vi provoca a comutação de

V0·, que passa a ser negativa, convertendo a tensão VR também em valor negativo. Agora a

tensão de entrada Vi pode variar desde valores positivos até negativos maiores que −VR, sem

comutar a saída. A comutação ocorre quando Vi atingir −VRvoltando o circuito ao estado

inicial. Essa histerese é últil, por exemplo, para eliminar ruídos de sinais, fazendo com que o

circuito funcione como um regenerador de sinal ( MACHADO E. C. , 2011).

3.2.3.2.6 – DIFERENCIADOR E INTEGRADOR ATIVOS

3.2.3.2.6.1 – DIFERENCIADOR ATIVO

É um filtro passa – alta cuja a frequência do sinal de entrada é bem menor do que sua

frequência de corte(𝑓 ≪ 𝑓𝑐). Verificamos na FIG. 3.2.3.2.6.1.1.a o circuito do diferenciador

ativo e na FIG. 3.2.3.2.6.1.1.b a sua curva de resposta em frequência.

FIG.3.2.3.2.6.1.1 – Diferenciador Ativo

A frequência de corte é dada por:

58

𝑓𝑐 =1

2.𝜋.𝑅.𝐶 (3.2.3.2.6.1.1)

Para frequências maiores que fc, o capacitor comporta-se como um curto circuito, de

modo que o circuito funciona como um amplificador inversor de ganho infinito, ou seja, a

tensão de saída é Vsat. Para frequências bem menores que fc , o capacitor mantem suas

características de função diferencial envolvendo corrente e tensão, de modo que a tensão de

saída V0 é proporcional a derivada da tensão de entrada Vi (MACHADO E. C., 2011), ou seja:

𝑉0 = −𝑅. 𝐶𝑑𝑉𝑖

𝑑𝑡 (3.2.3.2.6.1.2)

3.2.3.2.6.2 – INTEGRADOR ATIVO

É um filtro passa baixa cuja a frequência do sinal de entrada é bem maior do que sua

frequência de corte ( 𝑓 ≫ 𝑓𝑐).

A FIG. 3.2.3.2.6.2.1.a mostra o circuito do integrador ativo e a FIG. 3.2.3.2.6.2.1.b a

sua curva de resposta em frequência.

FIG.3.2.3.2.6.2.1 – Integrador Ativo

A frequência de corte é dada pela equação (3.2.3.2.6.1.1). Para frequência menores

que 𝑓𝑐 , o capacitor comporta-se como uma alta impedância, de modo que o circuito funciona

59

como amplificador inverso de ganho muito elevado, ou seja a tensão de saída é 𝑉𝑠𝑎𝑡.Para

frequências bem maiores que , o capacitor mamtem sua característica de função diferêncial

envolvendo corrente e tensão, de modo que a tensão de saída 𝑉0 é proporcional à integral da

tensão de entrada 𝑉𝑖 (MACHADO E. C., 2011), ou seja:

𝑉0 = −1

𝑅.𝐶∫𝑉𝑖 . 𝑑𝑡 (3.2.3.2.6.1.3)

3.2.3.3 – AMPLIFICADOR DE INSTRUMENTAÇÃO

Para o Amplificador de Instrumentação são utilizados três amplificadores operacionais

no circuito,assim o resultado é uma alta taxa de rejeição de modo comum e impedâncias de

entrada bem próximas uma da outra, o que resulta numa maior precisão na aquisição do sinal,

pois reduz o offset. (FIG. 3.2.3.3.1) (VELLOSO R. P, 2004)

FIG.3.2.3.3.1 – Esquema simplificado do amplificador de instrumentação (VELLOSO R. P.,

2004).

60

O fabricante Analog Device recomenda em seu produto (AD8221 – Amplificador de

instrumentação) a TAB. 3.2.3.3.1 para ganhos em função de um resistor com 1% de precisão.

TAB.3.2.3.3.1 – Tabela de ganhos em função de um resistor (ANALOG DEVICE, 2011)

FIG.3.2.3.3.2 – Configuração de pinagem AD8221 (ANALOG DEVICE, 2011).

O autor (VELLOSO R. P., 2004) desenvolve as equações de cálculos de ganho com

objetivo de controle de ganho total por apenas um resistor no circuito. Esse resistor é o

mesmo que Analog Device recomenda para vários ganhos, ver FIG. 3.2.3.3.2 os pinos “2” e

“3” reservados para instalação do Resistor (𝑅𝐺). Vejamos o desenvolvimento para equação

final de ganho do amplificador de instrumentação:

De acordo com a FIG. 3.2.3.3.1, temos:

O ganho dos amplificadores não inversores, neste circuito, é calculado por (3.2.3.3.1)

e (3.2.3.3.2).

1 + 2.𝑅1

𝑅2 (3.2.3.3.1)

1 + 2.𝑅3

𝑅2 (3.2.3.3.2)

Assumindo que 𝑅5 = 𝑅7 e 𝑅4 = 𝑅6, para simplificação, o ganho do amplificador

diferencial pode ser calculado por:

61

(𝑉1 − 𝑉2).𝑅5

𝑅4 (3.2.3.3.3)

O ganho total do circuito, assumindo 𝑅1 = 𝑅3, é dado por:

(1 + 2.𝑅1

𝑅2).

𝑅5

𝑅4 (3.2.3.3.3)

Com 𝑅5 = 𝑅4 e fixando-se um valor para 𝑅1, o ganho total do circuito pode ser

controlado com apenas um resistor, assim:

(1 + 2.𝐾

𝑅2) (3.2.3.3.3)

Por fim podemos visualizar na FIG. 3.2.3.1 um eletromiografo genérico que contém

um amplificador de instrumentação para um sinal EMG diferencial, que gera um sinal 1 de

somatórios MUAP’s (FIG. 3.2.3.1.a), para que depois seja retificado (FIG. 3.2.3.1.b) por uma

ponde de diodos. Depois dessas etapas é necessário “abrir uma janela” com dois filtros, passa-

alta e passa-baixa, os quais são um diferenciador e um integrador. Este último possui também

o objetivo de gerar um envoltório do sinal (FIG. 3.2.3.1.e) e por fim o sinal 4 deve ser

amplificado por um amplificador não-inversor (FIG. 3.2.3.1.f).

FIG.3.2.3.1 – Eletromiografo genérico

As recomendações do (THE SENIAM PROJECT, 2013) com relação à utilização dos

filtros analógicos são:

62

•Passa-Baixa: com freqüência de corte de 500 Hz, aplicado para promover uma atenuação

dos componentes de freqüências e ruído.

•Passa-Alta: com freqüência de corte menor que 10 Hz para a análise espectral e 10-20

Hz para a análise do movimento. (MARCHETTI, P. Henrique e DUARTE M., 2006)

3.2.4 – ATIVAÇÃO DE PAM’S POR EMG

LIRA, Roosevelt Brasileiro utilizou o sinal EMG para dois limites de ativação (liga

/desliga), ou seja, sinal de 5v para acionamento da válvula e 0v para o desligamento da

válvula de controle do PAM, finalizando com a análise da média móvel do sinal. As FIG.

3.2.4.1, FIG. 3.2.4.2, FIG. 3.2.4.3 3.2.4.4 demonstram o sinal bruto, filtrado (Rejeita faixa

60Hz, passa baixa 400Hz e filtro passa alta de 20Hz), retificado e suavizado através da média

móvel respectivamente.

FIG.3.2.4.1 – Sinal EMG bruto (LIRA, Roosevelt Brasileiro, 2012).

FIG.3.2.4.2 – Sinal EMG filtrado (LIRA, Roosevelt Brasileiro, 2012).

63

FIG.3.2.4.3 – Sinal EMG retificado (LIRA, Roosevelt Brasileiro, 2012).

FIG.3.2.4.4 – Sinal EMG suavização através da média móvel (LIRA, Roosevelt Brasileiro,

2012).

3.3 – MEDIÇÃO DE ACELERAÇÃO

3.3.1 – ACELERÔMETROS

Acelerômetros fornecem sinal proporcional à aceleração, vibração ou ao choque.

Conhecido como uma tecnológia MEMS (Microeletromechanical systems) com tecnologia de

integrados, podem também ser fabricados com princípios piezoelétricos, piezoresistivos e

capacitivos.

Através da segunda lei de Newton a ação da aceleração acontece através de uma massa

(m), essa massa é denominada massa inercial ou massa sísmica, produzindo força (F) com

64

unidade em [N – Newton] e a em [𝑚 𝑠2⁄ - metro por segundo ao quadrado], sendo assim

regido equação:

𝐹 = 𝑚 × 𝑎 (3.3.1.1)

Pode ser modelado por um sistema massa-mola-amortecedor, como demonstrado na FIG.

3.3.1.1.

FIG.3.3.1.1– Sistema massa-mola-amortecedor

3.3.1.1 – MODELAGEM

“Qualquer força inercial devida à aceleração movimenta a massa de acordo com a

segunda lei de Newton, de forma que o sistema possa ser modelado matematicamente por:

𝑥(𝑠)

𝑎(𝑠)=

1

𝑠2+𝑏

𝑚+𝑠

𝐾

𝑚

(3.3.1.1.1)

Em que s representa o operador de Laplace, x o deslocamento da massa da sua posição

de repouso, a a aceleração a ser medida, b o coeficiente de amortecimento, m a massa

destinada ao movimento e K a constante da mola do sistema.Às vezes, é interessante

determinar a função a função de transferência de um sistema em função da frequência natural

𝜔𝑛 e do fator de qualidade Q . Nesse caso, o modelo matemático é dado por:

65

𝑥(𝑠)

𝑎(𝑠)=

1

𝑠2+𝜔𝑛𝑄

𝑠+𝜔𝑛2

(3.3.1.1.2)

Com, 𝑄 =𝜔𝑛×𝑚

𝑏= √

𝑚×𝐾

𝑏, (3.3.1.1.3)

𝜔𝑛 = √𝐾

𝑚 (3.3.1.1.4)

Cuja a sensibilidade (S) para um sistema não realimentado é dado por:

𝑆 =𝑚

𝐾

(3.3.1.1.5)

Sendo K a constante da mola e m a massa sísmica. (BALBINOT A, VALNER J. ,

2011).

3.3.1.2 – SENSIBILIDADE

“Valores elevados de sensibilidade normalmente são encontrados em acelerômetros

piezoelétricos relativamente grandes, e portanto, relativamente pesados.Acelerômetros

capacitivos apresentam baixa sensibilidade, mas hoje, com o uso de circuitos condicionadores

apropriados, é possível utilizar esses sensores com diversas aplicações. A sensibilidade

normalmente é dada em pC/g ou mV/g.” (BALBINOT A, VALNER J. , 2011).

3.3.1.3 – MASSA

66

“Fator importante na medição de sistemas leves, pois massas elevadas podem alterar

significativamente o comportamento dinâmico dos sistema. Por exemplo, na caracterização da

vibração ocupacional ou da vibração humana, um acelerômetro fixado, por exemplo, no

seguimento mão-braço deve ser um microacelerômetro de massa menor do que 5 a 3 gramas

para não alterar a elasticidade da pele, ou seja, o comportamento dinâmico do sistema a ser

medido. Como regra geral, o tamanho do acelerômetro nunca pode excerder um décimo da

massa dinâmica da peça sobre a qual o acelerômetro é posicionado ou fixado.O acelerômetro

escolhido deve ser adequado à aplicação, portanto, deve apresentar sensibilidade, faixa de

frequência, amplitude e faixa dinâmica apropiadas” (BALBINOT A, VALNER J. , 2011).

3.3.1.4 – PROCESSO DE FABRICAÇÃO DO MICRO-ACELERÔMETRO

São micro-usinados formando micro-sistemas mecânicos integrados com a micro-

eletrônica (transistores, capacitores, resistores, etc.). Como exemplo de micro-sistemas

mecânicos são micro-motores e micro-engranagens (FIG. 3.3.1.4.1), a estes são integrados a

microeletrônica.. “As estruturas comumente encontradas são pontes, vigas e membranas,

embora outras geometrias podem também ser realizadas para as mais diversas aplicações”

(RENATO P. R. , 2005).

FIG.3.3.1.4.1– Micromotores e micro-engranagens (RENATO P. R., 2005).

Para que tenhamos ideia da dimensão dessas estruturas podemos ver na FIG. 3.3.1.4.2,

uma imagem clássica associada a nanotecnologia. Observamos nesta imagem um ácaro ao

lado de engrenagens micro-usinadas.

67

FIG.3.3.1.4.2– Dimensão de estrutura micro usinadas

“Há pelo menos quatro formas de se traduzir essas deformações mecânicas em sinais

elétricos, são elas: utilizando-se capacitores variáveis, por efeito piezo-resistivo, por efeito

piezo-elétrico, ou por interferência em sinais óticos” (RENATO P. R., 2005).

“Estes capacitores variáveis podem estar tanto dispostos horizontalmente quanto

verticalmente, como no caso do comb-drive (estrutura em pente). No comb-drive os

´dentes´ formam capacitores, onde um grupo de ´dentes´ está fixado ao substrato enquanto

que o outro grupo encontra-se posicionado sobre uma massa móvel (ver FIG. 3.3.1.4.3). Este

dispositivo é bastante usado em acelerômetros comerciais” (RENATO P. R. , 2005).

FIG.3.3.1.4.3– Estrutura comb-drive para o uso em acelerômetros (RENATO P. R., 2005).

3.3.1.5 – DINÂMICA DA ESTRUTURA DE MEDIÇÃO DO ACELERÔMETRO

(TECNOLOGIA CAPACITIVA)

68

Acelerômetros integrados chamados de imems (Integrated microeletromechanical

systems) fabricados por exemplo: Analog Devices e Motorola. São tecnologias baseadas em

silício, formando estruturas micros-capacitivas, como demonstrado na FIG. 3.3.1.5.1. Como

podemos ver nesta figura a estrutura tem formato de “H”, onde a parte central é o elemento de

deformação, ou seja , o sistema massa-mola-amortecedor.

FIG.3.3.1.5.1 – Desenho de uma célula básica iMEMS.

A FIG. 3.3.1.5.2 demonstra uma imagem eletrônica do acelerômetro capacitivo.

FIG.3.3.1.5.2 – Imagem estrutura acelerômetro

Para esses acelerômetros capacitivos podemos utilizar a Lei de Hooke e a Segunda Lei de

Newton:

𝐹 = 𝐾𝑥 𝑒 𝐹 = 𝑚𝑎 (3.3.1.5.1)

Como :

𝐾𝑥 = 𝑚𝑎 (3.3.1.5.2)

Temos:

𝑎 =𝐾

𝑚𝑥 (3.3.1.5.3)

69

A aceleração "𝑎" é obtida pelo deslocamento "𝑥" da massa sísmica "𝑚" . A variação da

capacitância "ΔC" é:

ΔC =2εA

d2 𝑥 (3.3.1.5.4)

Sendo:

ε – Permissividade do díelétrico;

A – Área entre as placas;

D – Distância entre as placas;e

𝑥 - Variação da distância entre as placas do sensor capacitivo diferêncial

Essa tecnologia de capacitância possui no mínimo dez células básicas de dois

capacitores. “A base eletrica desse sensor é o capacitor diferencial 𝐶𝑆1 e 𝐶𝑆2, formado por

uma placa central, que é a parte móvel e duas placas externas fixas. Os dois capacitores

apresentam comportamento elétrico igual em repouso(nenhum movimento aplicado).Quando

uma aceleração é aplicada, a viga(massa sísmica) movimenta-se alterando o comportamento

dos capacitores 𝐶𝑆1 e 𝐶𝑆2, ou seja, alterando sua capacitância diferencial, formando o

parâmetro elétrico básico para a determinação da aceleração” (BALBINOT A, VALNER J. ,

2011).

3.3.2 – GIROSCÓPIO

“ É um instrumento utilizado para medir deslocamento angular e apresenta grande

utilidade em sistemas de navegação. São encontrados giroscópios mecânicos, semicondutores

e por meio ópticos ” (BALBINOT A, VALNER J. , 2011).

70

Os giroscópios são amplamente utilizados em uma variedade de aplicações em

aeronaves, mísseis e outros veículos como dispositivos para medir a rotação angular em

relação a um referencial inercial. Hoje, eles descobrem mais e mais áreas de aplicações para

consumidores e para os sistemas de detecção de posição. Giroscópios tradicionais consistem

de rotores e rolamentos baseado na detecção de torque em um rotor girando rapidamente. No

entanto, os componentes mecânicos impõem algumas desvantagens em termos de tamanho,

peso, preço e vida útil. Além disso, eles não podem fornecer uma sensibilidade elevada o

suficiente para satisfazer as exigências indústria moderna. Essas limitações têm motivado o

desenvolvimento de giroscópios novos em ambas as formas e materiais, ou seja, fibra, óptico,

laser, ultra-som e piezoelétricos.

“O primeiro dispositivo que se assemelhava muito um giroscópio mecânico moderno

foi descrito em 1817 por Johann Von Bohnenberger, um professor de matemática e

astronomia na Universidade de Tübingen na Alemanha . No entanto, o crédito para a

descoberta do giroscópio é mais amplamente atribuído ao cientista francês Jean Foucault em

1852. Ele procurou desenvolver um instrumento que iria ajudar a visualizar a rotação e

precessão da terra sobre seu eixo. Foucault cunhou o nome para a sua invenção a partir de

duas palavras gregas "gyros", que significa círculo ou rotação, e "skopein", que significa

ver”(SKOPEK K. et. al. , 2007). A réplica é representada na Figura 3.3.2.1.

FIG.3.3.2.1– Giroscópio mecânico (SKOPEK K. et. al., 2007)

“O giroscópio utiliza um fenômeno físico chamado de força de Coriolis. O Pêndulo de

Foucault é frequentemente usado para explicar essa força. Como mostrado na FIG.3.3.2.2,

quando uma massa (m) é, com uma velocidade de vibração e, quando é dada uma revolução

71

tal como expresso por uma velocidade angular w, a força de Coriolis é gerado, tal como

expresso pela equação seguinte”( DATAWEEK ELETRONICS):

𝐹𝑐𝑟⃑⃑⃑⃑ ⃑ = 2𝑚(𝑣 ⃑⃑⃑ × �⃑⃑� ) (3.3.2.1)

FIG.3.3.2.2–Pendulo de Foucault (DATAWEEK ELETRONICS).

Hoje podemos encontrar também giroscópios moleculares, os quais “Garcia-Garibay

sintetizou e caracterizou uma variedade de excelentes modelos para giroscópios” (SKOPEK

K. et. al., 2007). Podemos visualizar na FIG. 3.3.2.1.

FIG.3.3.2.3 – Giroscópio molecular (RONCONI C. M., 2013).

72

3.3.2.1 – MODELAGEM

Existem vários modelos matemáticos para giroscópio, e neste trabalho demonstraremos

um modelo simplificado, sistema massa-mola monstrado na FIG. 3.3.2.1.1.

FIG.3.3.2.1.1 – Modelo simplificado da estrutura de um giroscópio. (ANSEL Y. et. al, 1997)

O modelo utilizado para o dispositivo é um bloco retangular. Este bloco tem

comprimento 𝑎, largura 𝑏, espessura 𝑐 e massa 𝑚 suspensa por molas. A perpendicularidade

do conjunto de suspensões da mola 𝑘1 e 𝑘2 constitui um Modelo 2-D do feixe de suspensão

real. O caso ideal de uma suspensão de feixe quadrado é matematicamente dado por 𝑘1 ≅ 𝑘2.

O dispositivo está se movendo no plano xy. O movimento do bloco é descrito pela

deslocamentos de 𝑢 e 𝑣 nas direcções x e y, respectivamente, e por uma rotação (ângulo de

balanço 𝛼). Existe um força de excitação aplicada ao ponto A na direção x e não são

considerados as forças de amortecimento. As equações diferenciais para o movimento são:

𝑚 𝑑2𝑢

𝑑𝑡2 + 2𝑘1𝑢 = 𝑐𝑘1𝑠𝑖𝑛𝛼 + 𝐹 (3.3.2.1.1)

𝑚 𝑑2𝑣

𝑑𝑡2 + 2𝑘2𝑣 = 𝑐𝑘2(𝑐𝑜𝑠𝛼 − 1) (3.3.2.1.2)

𝑚 (𝑏2 + 𝑐2

6)

𝑑2𝛼

𝑑𝑡2+ (𝑐2𝑘1 + 𝑏2𝑘2) = 𝑠𝑖𝑛𝛼 𝑐𝑜𝑠𝛼 − (𝑐2𝑘1 + 𝑏2𝑘2)𝑠𝑖𝑛𝛼 (𝑐𝑜𝑠𝛼 − 1) =

= 2𝑐𝑘1𝑢 𝑐𝑜𝑠𝛼 − 2𝑐𝑘2𝑣 𝑠𝑖𝑛𝛼 + 𝑐𝐹 𝑐𝑜𝑠𝛼 − 𝑏𝐹𝑠𝑖𝑛𝛼 (3.3.2.1.3)

73

As três equações de movimento (3.3.2.1.1 ,3.3.2.1.2 e 3.3.2.1.3) são acopladas.As

equações (3.3.2.1.1) e (3.3.2.1.3) levam em conta a carga 𝐹. As seguintes notações são

usadas para simplificar:

�⃑⃑� = 𝑚 ( 𝑏2+𝑐2

6) (3.3.2.1.4)

�⃑� = 𝑐2𝑘1 + 𝑏2𝑘2 (3.3.2.1.5)

3.3.2.2 – PROCESSO DE FABRICAÇÃO DE MICROGIROSCÓPIO

São micro-usinados em variadas estruturas, geralmente possuem princípios capacitivo. Os

giroscópios possuem uma ou várias massas sismicas aclopadas com um conjunto de

capacitores diferências. Na FIG. 3.3.2.2.1 podemos visualizar um esquemático da construção.

FIG.3.3.2.2.1 – Esquemático de um giroscópio de princípio capacitivo (BATUR C. et. al.,

2006).

Podemos ver na FIG. 3.3.2.2.2 outra estrutura de fabricação com um mecanismo

rotacional (Disco). “A parte de detecção é cercada com o quadro de silício, que constitui

vedação hermética com dois substratos de vidro. A base de vidro tem quatro furos fixos de

detecção eletrodos. Os eletrodos são direcionados para fora através desses furos que servem

para fiação” (FUJITA T. et. al., 1999).

74

FIG.3.3.2.2.2 – Estrutura de um giroscópio (FUJITA T. et. al., 1999).

3.3.2.3 – DINÂMICA DA ESTRUTURA DE MEDIÇÃO DO GISROSCÓPIO

(TECNOLOGIA CAPACITIVA)

É observado na FIG. 3.3.2.3.1 um ciclo de oscilação de um gisroscópio, assim na direção

horizontal ocorre a deformação da massa sismica, elemento chamado de drive.Enquanto que

no sentido vertical das figuras está o elemento sensor, ou seja, elemento capacitivo que é

influenciado, devido a variação do dielétrico, pelo movimento da massa sismica.

FIG.3.3.2.3.1 – Ciclo de oscilação de um giroscópio (ALPER S. E. et. al., 2006)

75

“O detalhe da estrutura da vibração do silício é demonstrado na FIG. 3.3.2.3.2, onde o

disco de vibração (rotação) é suportado por quatro molas. Sob o silício vibratório são

colocados quatro eletrodos de detecção (𝐶𝑥1 − 𝐶𝑥2 𝑒 𝐶𝑦1 − 𝐶𝑦2), que são depositados sobre o

substrato de vidro, que formam as capacitâncias diferenciais para detectar individualmente os

eixos x e y, no disco de vibração. Uma vibração de referência é aplicada através de atuadores

na borda do disco na mesma frequência de ressonância do disco. Quando a velocidade angular

é aplicada em torno do eixo X, a força de Coriolis associado produz um deslocamento da

placa vibratória. Este deslocamento é capacitivamente monitorizado por variação da

capacitância diferencial (Cx1Cx2).As mudanças de capacitância são medidas pela BiCMOS

ASIC chips.Uma vez que existem dois conjuntos de elétrodos de detecção posicionado em

ângulo reto em relação uns aos outros (𝐶𝑥1 − 𝐶𝑥2 𝑒 𝐶𝑦1 − 𝐶𝑦2), a medição bidimensional da

velocidade angular pode ser realizada simultaneamente” (FUJITA T. et. al., 1999).

FIG.3.3.2.3.2 – Estrutura de vibração de silício (FUJITA T. et. al., 1999).

3.4 – MEDIÇÃO DE PRESSÃO

3.4.1 – DEFINIÇÃO

76

Definida como força aplicada na direção perpendicular por unidade de àrea e geralmente

representada em psi (Libras/polegada quadrada), bar, atmosfera, Pascal e milímetro de

mercúrio.

3.4.2 – MEDIÇÕES DE PRESSÃO

“Pode ser medida em termos absoluto ou diferenciais. A pressão absoluta (equação

3.4.2.1) é a diferença entre a pressão em um determinado ponto em um fluido e a pressão

absoluta zero, ou seja, vácuo completo.Quando é medida a diferença entre a pressão

desconhecidae a pressão atmosférica local, esta pressão é conhecida como pressão

manométrica. Quando o sensor mede a diferença entre duas pressões desconhecidadas,

nenhuma delas sendo a pressão atmosférica, então a medida é conhecida como pressão

diferencial.” (BALBINOT A, VALNER J. , 2011).

𝑃𝑎𝑏𝑠𝑜𝑙𝑢𝑡𝑎 = 𝑃𝑙𝑜𝑐𝑎𝑙 + 𝑃𝑚𝑎𝑛𝑜𝑚é𝑡𝑟𝑖𝑐𝑎 (3.4.2.1)

É necessário considerar as variações causadas pela diferênça de pressões em vários

pontos, por exemplo, cidades com altitudes diferentes em relação ao nível do mar.

Quando um fluido ou gás está dentro de um reservatório a medição é denominada

pressão estática , ja quando um determinado fluido está em movimento em uma tubulação,

ocasionando mudanças bruscas de pressão, é denominada pressão dinâmica.

Os métodos de detecção de pressão são: Sensores de pressão capacitivos, Sensores de

pressão piezoelétricos e Sensores de pressão piezoresistivos. Este pesquisa está direcionada

para tecnologia piezoresistiva, devido a utilização do sensor da motorola MPX5700, que

possibilita a implantação embarcada (FIG. 3.4.2.1 a e b)

77

(a)

(b)

FIG.3.4.2.1 – Sensor de pressão MPX5700 (FREESCALE SEMICONDUCTOR, 2013).

A Figura 3.4.2.2 demonstra a curva característica do sensor MPX5700.

FIG.3.4.2.2 – Saída x pressão sensor MPX5700(FREESCALE SEMICONDUCTOR, 2013).

Como podemos verificar, na FIG.3.4.2.2 a saída tem um range de 0 até 5v, ideal para

aplicações em microcontroladores.

3.4.3 – SENSOR DE PRESSÃO PIEZORESISTIVO

78

“Os sensores de pressão piezoresistivos variam a resistência elétrica de elementos

sensores quando submetidos a uma força e uma conseguente deformação.Os extensômetros de

resistência elétrica (strain gages) são os sensores fundamentais geralmente utilizados para esta

função na fabricação de células de carga.Os extensômetros podem ser fixados em um

diafragma de área denominada, medindo as deformações causadas pela aplicação de uma

pressão.Entretanto, a maioria dos dispositivos de pressão piezoresistivos é construída com a

integração dos elementos sensores em um diafragma no próprio silício (FIG. 3.4.3.1) com as

mesmas tecnologias utilizadas nos circuitos integrados (CI’s). Com isso, é possivel construir

sensores menores e mais uniformes com características muito bem definidas e repetitivas.”

(BALBINOT A, VALNER J. , 2011).

FIG.3.4.3.1 – Sensor de pressão piezoresistivo

“Os dispositivos que utilizam o efeito piezo-resistivo de materiais têm sido

considerados em sensores fabricados com processos estandares de circuitos integrados. No

caso de processos CMOS, camadas de polissilício são bastante eficientes como componentes

piezo-resistivos, e são geralmente posicionados nas regiões de maior estresse em vigas, pontes

e membranas” (RENATO P. R. , 2005).

3.4.3.1 – PROCESSO DE FABRICAÇÃO

“É feita uma cavidade em um bloco semicondutor, e é deixada uma mebrana para

funcionar como um diafragma.Uma pequena deflexão mecânica causa a variação nos valores

de resistência de pequenos resistores implantados nesse substrato.Essa variação de resistência

79

é convertida em variação de tensão, a qual pode ser fiel à variação de pressão que atua no

diafragma.” (BALBINOT A, VALNER J. , 2011).

É necessário para o funcionamento deste sensor, um circuito eletrônico condicionador

de sinal parecido com os usados para células de carga, ou seja, uma ponte de Wheatstone, este

circuito é montado com os piezoresistores (FIG. 3.4.3.2) .Também necessita de amplificação,

compensação de temperatura, calibração de zero e fundo de escala. O MPX5700 já tem

embarcado todas essas necessidades.

FIG.3.4.3.2 – Sensor de pressão

3.4.3.2 – PONTE DE WHEATSTONE

A ponte de Wheatstone (FIG. 3.4.3.2.1) foi inventada por Samuel Hunter Christie em

1833 e melhorada por Sir Charles Wheatstone em 1843. Trata-se de um arranjo de resistores

que possui a finalidade de medir a resistência elétrica. Quando a ponte está em equilíbrio, a

tensão V é zero e a equação 3.4.3.2.1 é válida. Essa propriedade é útil para determinar uma

resistência desconhecida na ponte. Se R1 é desconhecido pode-se ajustar R4 até que se

obtenha a tensão zero de equilíbrio.

𝑅4

𝑅1=

𝑅3

𝑅2 (3.4.3.2.1)

80

FIG.3.4.3.2.1 – Ponte de Wheatstone

4 - LÓGICA NEBULOSA E FILTROS DIGITAIS

4.1 – LÓGICA NEBULOSA

A Lógica Nebulosa (Fuzzy) é um dos pilares da Inteligência Computacional, e esta visa

imitar o comportamento, raciocínio e as características inerentes aos seres vivos.

“A lógica fuzzy é a lógica baseada na teoria dos conjuntos fuzzy. Ela difere dos sistemas

lógicos tradicionais em suas características e seus detalhes. Nesta lógica, o raciocínio exato

corresponde a um caso limite do raciocínio aproximado, sendo interpretado como um

processo de composição de relações nebulosas” (GOMIDE, Fernando A. C. , 2012).

“Zadeh (Zadeh, 1965) propôs uma caracterização mais ampla, na medida em que sugere

que alguns elementos são mais membros de um conjunto do que outros. O fator de pertinência

pode então assumir qualquer valor entre 0 e 1, sendo que o valor 0 indica uma completa

exclusão e um valor 1 representa completa pertinência” (GOMIDE, Fernando A. C. , 2012).

81

Temos abaixo várias considerações expostas pelo autor TRINDADE M. R. P(2011) que

servirá para o entendimento desta teoria:

A imprecisão e a incerteza são dois aspectos que podem estar presentes em uma

informação.

A teoria clássica dos conjuntos e da probabilidade nem sempre conseguem captar a

riqueza da informação fornecida por um ser humano;

A teoria clássica dos conjuntos não consegue tratar o aspecto vago da informação.

A teoria de probabilidades é mais capacitada para tratar informação freqüentista do

que aquelas fornecida pelos seres humanos.

A Teoria dos Conjuntos Nebulosos foi desenvolvida por Loft Zadeh em 1965 para

tratar os aspectos vago da informação.

A Teoria dos Conjuntos Nebulosos e a Teoria das Possibilidades estão intimamente

ligadas.

A lógica fuzzy suporta os modos de raciocínio que são aproximados ao invés de exato.

Isto faz com que seja natural utilizar termos lingüísticos para expressar a condição, de

um elemento dentro de um conjunto fuzzy.

Lógica Fuzzy (ou lógica difusa) é uma lógica multivalorada capaz de capturar

informações vagas, em geral descritas em uma linguagem natural e convertê-las para

um formato numérico, de fácil manipulação pelos computadores de hoje em dia. A

representação depende não apenas do conceito, mas também do contexto em que está

sendo usada.

Antes do surgimento da lógica fuzzy essas informações não tinham como ser

processadas.

A lógica Fuzzy vem sendo aplicada nas seguintes áreas: Análise de dados, Construção

de sistemas especialistas, Controle e otimização, Reconhecimento de padrões, etc.

Baseia-se em palavras e não em números, ou seja, os valores verdades são expressos

lingüisticamente.Ex: baixo, médio, alto, e outros usados para definir estados de uma

variável.

82

Possui vários modificadores de predicado.Ex: muito, mais ou menos, pouco, bastante,

médio, etc;

Possui também um amplo conjunto de quantificadores. Ex: poucos, vários, em torno

de, usualmente;

Exemplos da lógica fuzzy:

Suponha que as funções de pertinência mostradas abaixo(FIG. 4.1.1) caracterizem as

possíveis temperaturas que a água existente em um determinado recipiente possa atingir, sem

que ocorra sua evaporação.

FIG. 4.1.1 – Funções de Pertinência (TRINDADE M. R. P- 2011)

O universo de discurso encontra-se dividido em três conjuntos fuzzy (temperatura

baixa, média e alta), representando as temperaturas que a água pode assumir desde 0 ºC até

perto de 100ºC, ou seja, com universo U=[0, 100].

Para uma temperatura de 30ºC, os conjuntos fuzzys:

“temperatura baixa” possui o valor de pertinência BAIXA (30) = 0.5;

“temperatura média” possui o valor de pertinência MÉDIA(30) = 0.5;

“temperatura alta” a função de pertinência tem valor ALTA (30) = 0;

Para uma temperatura de 90ºC, o conjunto fuzzy, temos: BAIXA (90) = MEDIA

(90) = 0 e ALTA (90) = 1 .

Como se pode observar o valor numérico de uma medida pode assumir,

simultaneamente, mais de um valor lingüístico em diferentes graus.

0 10 30 50 70 90

100 t(ºC)

(temperatura) ALTA MÉDIA BAIXA

83

4.1.1 – FUNDAMENTOS

Apesar de existir abordagens complexas sobre o assunto, nesta seção será abordado os

fundamentos básicos de teoria de Conjuntos e Lógica Fuzzy para fascilitar a comprreesão do

Controlador Nebuloso Embarcado.

4.1.1.1 – CONJUNTOS NEBULOSOS

Comparando com teoria dos conjuntos clássicos o mapeamento acontece na segunite

forma:

Na Lógica booleana 0 ou 1 ∈ ou ∉ , ou seja, pertence ou não pertence (Equação

4.1.1.1.1).

𝑋𝐴: 𝑋 → {0,1] (4.1.1.1.1)

Já na Lógica Nebulosa serão admitidos todos os valores entre 0 e 1 (Equação

4.1.1.1.2)

𝐴 = {(𝑥, 𝜇𝐴(𝑥))|𝑥 ∈ 𝑋} (4.1.1.1.2)

4.1.1.2 – PLANO DE UMA FUNÇÃO DE PERTINÊNCIA

Na FIG.4.1.1.2 identificamos as características de uma função de pertinência, tais como :

Corpo é o elemento do conjunto possui um valor de pertinência igual a 1 ;

Suporte é o Conjunto Classico de elementos pertencentes a “X” ;

84

Fronteiras são as regiões laterais da funçãoo de pertinência onde a função de

pertinência tem valor maior que 0 e menor que 1.

FIG.4.1.1.2 – Plano da Função de Pertinência.

4.1.1.3 – PROPRIEDADES DE CONJUNTOS NEBULOSOS

Os Conjuntos Nebulosos possuem as seguintes propriedades:

Comutativa:A∪B=B∪A;

Associativa:A∪(B∪C) = (A∪B)∩(A∪C);

Identidade: A∪∅=A; A∪A=A; A∩∅=∅; A∪X=X;

Transitividade: Se A⊆B e B⊆C ⇒ A⊆C;

Lei de Morgan: A∩B=A∪B.

85

4.1.1.4 – FUNÇÕES DE PERTINÊNCIA BÁSICAS

4.1.1.4.1 – TRAPEZOIDAL (FIG. 4.1.1.4.1.1)

41

43

34

3

32

21

12

1

,0

,1

,1

,

)(

xxouxxse

xxxsexx

xx

xxxse

xxxsexx

xx

x (4.1.1.4.1.1)

0 x1 x2 x3 x4

1 F

)(xF

FIG.4.1.1.4.1.1– Função de Pertinência Trapezoidal

4.1.1.4.2 – TRIANGULAR (FIG.4.1.1.4.1.2).

86

31

32

23

2

21

12

1

ou x xse , 0

xse , 1

xse ,

)(

xx

xxxx

xx

xxxx

xx

xF (4.1.1.4.2.1)

0 x1 x2 x3 x

1 F

F(x)

FIG.4.1.1.4.1.2– Função de Pertinência Triangular.

4.1.1.4.3 – FUNÇÃO DE PERTINÊNCIA GAUSIANA (FIG.4.1.1.4.1.3).

2

exp)(

cxxx (4.1.1.4.3.1)

87

0 xC

)(xF

x

FIG.4.1.1.4.1.3 – Função de Pertinência Gaussiana.

4.1.1.5 - PRINCÍPIO DA EXTENSÃO FUZZY

“O Princípio da extensão é a concepção básica da teoria dos Conjuntos Fuzzy que fornece

o procedimento geral, estendendo o domínio crisp para o domínio das expressões

Fuzzy.Supondo que a função f(.) é uma função organizada de X para Y e A é um conjunto

Fuzzy em X definido por” (JYH-SHING Roger Jang, et.al, 1997).

𝐴 =𝜇𝐴(𝑥1)

𝑥1+

𝜇𝐴(𝑥2)

𝑥2…+

𝜇𝐴(𝑥𝑛)

𝑥𝑛 (4.1.1.5.1)

4.1.1.6 - RELAÇÃO FUZZY

“Sejam X e Y universos de discurso, nesta forma:” (JYH-SHING Roger Jang, et.al, 1997)

𝑅 = {((𝑥, 𝑦), µ𝑅(𝑥, 𝑦))| (𝑥, 𝑦) 𝜖 𝑋 ∗ 𝑌 } (4.1.1.6.1)

88

4.1.1.7 – OPERADORES T-NORM

Minimo: 𝑇𝑚𝑖𝑛(𝑎, 𝑏) = 𝑚𝑖𝑚(𝑎, 𝑏) = 𝑎 ∧ 𝑏;

Produto algébrico: 𝑇𝑎𝑝(𝑎, 𝑏) = 𝑎𝑏;

4.1.1.8 – OPERADORES T-CONORM(S-NORM)

Máximo: 𝑆(𝑎, 𝑏) = 𝑚𝑎𝑥(𝑎, 𝑏) = 𝑎 ∨ 𝑏;

Soma algébrica: 𝑆(𝑎, 𝑏) = 𝑎 + 𝑏 − 𝑎𝑏;

4.1.1.9 – COMPOSIÇÃO MAX-MIN

“Seja 𝑅1 𝑒 𝑅2 duas relações fuzzy definidas 𝑋 ∗ 𝑌 e 𝑌 ∗ 𝑍 , respectivamente. A

composição max-min de 𝑅1 𝑒 𝑅2 é o conjunto fuzzy definido por:

𝑅1 ο 𝑅2 = {[(𝑥, 𝑧),𝑚𝑎𝑥𝑦𝑚𝑖𝑛(𝜇𝑅1(𝑥, 𝑦), 𝜇𝑅2(𝑦, 𝑧))]|𝑥 𝜖 𝑋, 𝑦 𝜖 𝑌, 𝑧 𝜖 𝑍} (4.1.1.7.1)

Ou a equivalência:

𝜇𝑅1 𝜊 𝑅2 (𝑥, 𝑧) = 𝑚𝑎𝑥𝑦 min [𝜇𝑅1(𝑥, 𝑦), 𝜇𝑅2(𝑦, 𝑧)] (4.1.1.7.2)

=∨𝑦 [𝜇𝑅1(𝑥, 𝑦) ∧ 𝜇𝑅2(𝑦, 𝑧)],

89

Com as simbologias ∨ e ∧ que representão os operadores max e min, respectivamente”

(JYH-SHING ROGER Jang, et.al, 1997).

4.1.1.10 – COMPOSIÇÃO MAX-PRODUCT

“Assumindo a mesma notação como utilizado na definição de composição max-min,

pode-se definir produto máximo a seguinte composição:” (JYH-SHING Roger Jang, et.al,

1997)

𝜇𝑅1 𝜊 𝑅2 (𝑥, 𝑧) = 𝑚𝑎𝑥𝑦[𝜇𝑅1(𝑥, 𝑦)𝜇𝑅2(𝑦, 𝑧)] (4.1.1.8.1)

4.1.1.11 – VARIÁVEL LINGÜISTICA

Uma variável lingüística pode ser definida como uma variável cujo valor é um numero

nebuloso, ou até mesmo, como uma variável cujos valores podem ser definidos em termos

lingüísticos. Uma variável lingüística e caracterizada pela quíntupla: (JYH-SHING Roger

Jang, et.al, 1997)

(𝑥, 𝑇(𝑥), 𝑈, 𝐺,𝑀) (4.1.1.9.1)

Na qual:

𝑥 é o nome da variável;

𝑇(𝑥) é o conjunto de nomes de valores lingüisticos de 𝑥, sendo que cada valor

é um número nebuloso definido em 𝑈(domínio);

𝐺 é uma regra sintática para gerar os nomes dos valores de 𝑇(𝑥);

𝑀 é a regra semântica que associa cada valor com o seu significado.

90

4.1.1.12 – CONCENTRAÇÃO E DILATAÇÃO DOS VALORES LINGÜISTICOS

“Seja A um valor lingüístico caracterizado por um conjunto fuzzy com funções de

pertinência 𝜇𝐴(∙) . Então 𝐴𝐾 é interpretado como uma versão modificada do valor da

lingüística original expresso como:” (JYH-SHING Roger Jang, et.al, 1997)

𝐴𝐾 = ∫ [𝜇𝐴(𝑥)]𝐾𝑋

/𝑥 (4.1.1.10.1)

Patircularmente temos:

𝐶𝑂𝑁(𝐴) = 𝐴2 (4.1.1.10.2)

Na dilatação temos:

𝐷𝐼𝐿(𝐴) = 𝐴0.5 (4.1.1.10.3)

4.1.1.13 – INTESIFICAÇÃO – CONTRASTE

“A operação de intensificação - contraste sobre o valor lingüístico de A, ou seja , é

definida por:” (JYH-SHING Roger Jang, et.al, 1997)

𝐼𝑁𝑇 {2𝐴2, 𝑝𝑎𝑟𝑎 0 ≤ 𝜇𝐴(𝑥) ≤ 0.5,

¬2(¬𝐴)2, 𝑝𝑎𝑟𝑎 0.5 ≤ 𝜇𝐴(𝑥) ≤ 1. (4.1.1.11.1)

4.1.1.14 – ORTHOGONALIDADE

91

“Um conjunto de termos T = t1, … , tn é uma variável lingüística 𝑥 no universo X, é

ortogonal, se cumprir as seguintes propriedades:” (JYH-SHING Roger Jang, et.al, 1997)

∑ 𝜇𝑡𝑖(𝑥) = 1, ∀ 𝑥 ∈ 𝑋,𝑛𝑖=1 (4.1.1.12.1)

4.1.1.15 – REGRAS SE-ENTÃO

A regra fuzzy se-então (também conhecido como regra fuzzy, implicação fuzzy, ou

declaração condicional fuzzy) assume a forma:

se x é A então y é B, (4.1.1.13.1)

Onde A e B são os valores linguísticos definidos pelos conjuntos difusos em universos

de discurso X e Y, respectivamente. Nesta forma "x é A", é chamado de antecedente ou

premissa, enquanto "y é B" é chamada a consequência ou conclusão.

Em muitos casos a expressão "se x é A então y é B" é abreviado por A → B, ou seja, é

a relação de duas variáveis x e y. De um modo geral, há duas formas de interpretar a regra

fuzzy A → B. Se interpretar A → B como A, combinado com B, temos:

𝑅 = 𝐴 → 𝐵 = 𝐴 × 𝐵 = ∫ 𝜇𝐴(𝑥) ̅𝑋×𝑌

𝜇𝐵(𝑦)/(𝑥, 𝑦), (4.1.1.13.2)

Onde ̅ é um operador T-norm A→B e é utilizado para representar a relação fuzzy R.”

(JYH-SHING Roger Jang, et.al, 1997)

4.1.1.16 – RACIOCÍNIO FUZZY

92

4.1.1.16.1 – SIMPLES REGRA COM ANTECEDENTE SIMPLES

É o caso mais simples, temos:

𝜇𝐵′(𝑦) = 𝑚𝑎𝑥𝑥 min[𝜇𝐴′(𝑥), 𝜇𝑅′(𝑥, 𝑦)] (4.1.1.14.1.1)

=∨𝑥 [𝜇𝐴′(𝑥) ∧ 𝜇𝑅(𝑥, 𝑦)],

Simplificando e redimensionando, obtemos:

𝜇𝐵′(𝑦) = [∨𝑥 (𝜇𝐴′(𝑥) ∧ 𝜇𝐴(𝑥)] ∧ 𝜇𝐵(𝑦) (4.1.1.14.1.2)

= 𝑤 ∧ 𝜇𝐵(𝑦)

Podemos visualizar este raciocínio fuzzy na FIG.4.1.1.16.1.1.

FIG.4.1.1.16.1.1 – Interpretação gráfica regra simples com antecedente simples (JYH-SHING

Roger Jang, et.al, 1997)

4.1.1.16.2 – REGRA SIMPLES COM MULTIPLOS ANTECEDENTES

“A regra fuzzy se-então com dois antecedentes é geralmente escrito como "se x é A e

y é B então z é C."assim temos:

93

Premícia 1(Fato): x é A’ e y é B’,

Premícia 2(Regra): Se x é A e y é B então z é C,

Conseguencia(conclusão): z é C’.

TAB.4.1.1.16.2.1 – Tabela de relações se – então regra simples com múltiplos antecedentes.

A regra fuzzy na premissa 2 pode ser colocado na forma mais simples "A x B→ C."

intuitivamente, esta regra fuzzy pode ser transformada em uma relação ternária fuzzy

𝑅 𝑚 com base na função de implicação fuzzy Mamdani, como se segue:

𝑅 𝑚 = (𝐴, 𝐵, 𝐶) = (𝐴 × 𝐵) × 𝐶) = ∫ 𝜇𝐴(𝑥)𝑋×𝑌×𝑍

∧ 𝜇𝐵(𝑦) ∧ 𝜇𝐶(𝑧)/(𝑥, 𝑦, 𝑧).(4.1.1.14.2.1)

O resultante C’ é expresso:

𝐶′ = (𝐴′ × 𝐵′)ο(𝐴 × 𝐵 → 𝐶) (4.1.1.14.2.2)

Assim:

𝜇𝐶′(𝑧) = ⋁𝑥,𝑦[𝜇𝐴′(𝑥) ⋀ 𝜇𝐵′(𝑦)] ⋀ [𝜇𝐴(𝑥) ⋀ 𝜇𝐵(𝑦) ⋀ 𝜇𝐶(𝑧)] (4.1.1.14.2.3)

= ⋁𝑥,𝑦{[𝜇𝐴′(𝑥) ⋀ 𝜇𝐵′(𝑦) ⋀ 𝜇𝐴(𝑥) ⋀ 𝜇𝐵(𝑦)]} ⋀ 𝜇𝐶(𝑧)

= {⋁𝑥[𝜇𝐴′(𝑥) ⋀ 𝜇𝐴(𝑥)]} ⋀ {⋁𝑦[𝜇𝐵′(𝑦) ⋀ 𝜇𝐵(𝑦)]} ⋀ 𝜇𝐶(𝑧)

= (𝑤1 ⋀ 𝑤2) ⋀ 𝜇𝐶(𝑧),

“Onde 𝑤1 e 𝑤2 são os máximos da função de pertinência de A∩A'e B∩B',

respectivamente. Em geral, 𝑤1 representa os graus de compatibilidade entre A e A',

similarmente notamos para 𝑤2. Desde a parte antecedente da regra fuzzy seja construído pelo

conectivo "e", 𝑤1 ⋀ 𝑤2 são chamados de grau de verdade. Uma interpretação gráfica é

mostrada na FIG. 4.1.1.16.2.1, onde a função de pertinência resultante de C’, é igual a função

de pertinência de C seccionada por 𝑤 , onde 𝑤 = 𝑤1 ⋀ 𝑤2 .” (JYH-SHING Roger Jang,

et.al, 1997)

94

FIG.4.1.1.16.2.1 – Interpretação gráfica regra simples para múltiplos antecedentes (JYH-

SHING Roger Jang, et.al, 1997)

4.1.1.16.3 – MULTIPLAS REGRAS COM MULTIPLOS ANTECEDENTES

“A interpretação de várias regras é geralmente considerada como a união das relações

fuzzy correspondentes às regras fuzzy.Assim temos:

Premícia 1 (Fato): x é A’ e y é B’,

Premícia 2 (Regra 1): Se x é 𝐴1 e y é 𝐵1então z é 𝐶1,

Premícia 3(Regra 2): Se x é 𝐴2 e y é 𝐵2então z é 𝐶2,

Conseguencia(conclusão): z é C’.

TAB.4.1.1.16.3.1 – Tabela de relações se – então regra simples com múltiplos antecedentes.

O resultante C’ é expresso:

𝐶′ = (𝐴′ × 𝐵′) ο (𝑅1 ∪ 𝑅2 ) (4.1.1.14.2.4)

= [(𝐴′ × 𝐵′)ο 𝑅1 ] ∪ [(𝐴′ × 𝐵′)ο 𝑅2 ]

= 𝐶′1 ∪ 𝐶′2 ,

95

“Onde 𝐶′1 e 𝐶′2 são os conjuntos fuzzy para inferir nas regras 1 e 2, respectivamente.

A figura 4.1.1.9.3.1 mostra graficamente a operação de raciocínio fuzzy para multiplas regras

com multiplos antecedentes.” (JYH-SHING Roger Jang, et.al, 1997)

FIG.4.1.1.16.3.1 – Interpretação gráfica das multiplas regras com multiplos antecedentes.

(JYH-SHING Roger Jang, et.al, 1997)

4.1.2 – SISTEMA DE INFERÊNCIA FUZZY

4.1.2.1 – MODELO FUZZY MAMDANI

“O sistema de inferência fuzzy Mamdani foi proposta como uma primeira tentativa

para controlar um motor a vapor, combinado com uma caldeira através de um conjunto de

regras linguísticas de controle obtidos a partir de experientes operadores humanos. A

FIG.4.1.2.1.1 é uma ilustração do modelo Mamdani sistema de inferência fuzzy deriva a saída

geral z quando submetido a duas entradas crisp x e y.” (JYH-SHING Roger Jang, et.al, 1997)

96

FIG.4.1.2.1.1 – Ilustração de Sistema de Inferência Mamdani.

Como em sistemas controlados por essa técnica necessitam de valores de saída crisp,

ou seja, valores numéricos, é necessário desfuzzyficar os valores nebulosos.Para isso existem

cinco técnicas de desfuzzyficação:

4.1.2.1.1 – CENTRÓIDE DA ÁREA

Obtida através da relação:

𝐶𝑂𝐴 =∫ 𝜇𝐴(𝑧)𝑧 𝑑𝑧𝑍

∫ 𝜇𝐴(𝑧)𝑧 𝑑𝑧𝑍

𝑧

(4.1.2.1.1.1)

4.1.2.1.2 – BISSETRIZ DA ÁREA


∫ 𝜇𝐴(𝑧) 𝑑𝑧 = ∫ 𝜇𝐴(𝑧) 𝑑𝑧𝛽

𝑧𝐵𝑂𝐴

𝑧𝐵𝑂𝐴

∝ (4.1.2.1.2.1)

97

4.1.2.1.3 – MÉDIA MÁXIMO


𝑀𝑂𝑀 =∫ 𝑧 𝑑𝑧𝑍′

∫ 𝑑𝑧𝑍′

𝑧

(4.1.2.1.3.1)

4.1.2.1.4 – MENOR DO MÁXIMO

𝑺𝑶𝑴 𝒛 É o mínimo (em termos de magnitude) da maximização de z.

4.1.2.1.5 – MAIOR DO MÁXIMO

𝑳𝑶𝑴 𝒛 É o máximo (em termos de magnitude) da maximização de z.

4.2 – FILTROS DIGITAIS

O filtro é um dispositivo designado para atenuar variações específicas de freqüências . Os

filtros possuem duas utilidades importantes, ou seja, de separação e restauração do sinal. A

separação do sinal é necessária quando este for contaminado com alguma interferência, ruído

ou outro sinal. A restauração do sinal é utilizada quando este foi distorcido de alguma forma.

98

Portanto, a proposta dos filtros é permitir a passagem de algumas freqüências inalteradas e

atenuar outras (MARCHETTI, P. Henrique e DUARTE M., 2006)

Os filtros podem ser analógicos ou digitais, e podem ser implementados tanto em sinais

analógicos (variação de voltagem), quanto em digitais, onde os sinais analógicos são

amostrados e representados por uma matriz numérica (MARCHETTI, P. Henrique e

DUARTE M., 2006).

Os filtros digitais são poderosas ferramentas no processamento de sinais digitais, pois

realizam a filtragem de sinais de forma semelhante aos filtros analógicos implementados em

hardware, mas sem apresentar os problemas relacionados a imperfeições dos componentes,

variações com a temperatura, etc. Desta forma é possível alcançar níveis de performance

dificílimos, se não impossíveis, de serem alcançados com filtros analógicos (VELLOSO R. P

, 2004).

De acordo com Autor (MELLO C. A., 2013) Existem três diferentes tipos de

abordagem de projetos de filtros analógicos e digitais:

Abordagem analógica, a qual se aplica à classe de filtros analógicos.

Abordagem digital direta a qual se aplica à classe de filtros digitais.

Abordagem de analógico para digital, em que a motivação é projetar um filtro digital

lançando mão de um projeto de filtro analógico.

4.2.1 – FILTROS DE ABORDAGEM DIGITAL DIRETA

Os dois tipos básicos de filtros digitais existentes são FIR (finite impulse response) e

IIR (infinite impulse response)(VELLOSO R. P. , 2004).

Filtros FIR são implementados através da aplicação direta da operação de

convolução.A resposta em freqüência desejada é calculada, quantizada e depois transformada

99

para o domínio do tempo. O resultado da transformação, a resposta no tempo, são os

coeficientes do filtro.(VELLOSO R. P. , 2004).

Podemos verificar na figura 4.2.1.1 “a” e “b” a estrutura simples e com quatro

coeficientes a estrutura composta.

(a) – Estrutura simples

(b) – Estrutura com quatro coeficientes

FIG.4.2.1.1 – Estruturas do Filtro FIR (MELLO C. A., 2013 e VELLOSO R. P, 2004).

O Autor (MELO C. A. , 2013) expõe que os Filtros FIR é expresso como:

𝑦[𝑛] = ∑ 𝑏𝑘𝑥[𝑛 − 𝑘]𝑀𝑘=0 (4.2.1.1)

Com a função de transferência:

𝐻[𝑧] = ∑ 𝑏𝑘𝑧−𝑘𝑀

𝑘=0 (4.21.2)

A resposta ao impulso ℎ[𝑛] é dada por:

ℎ[𝑛] = {𝑏𝑛 0 ≤ 𝑛 ≤ 𝑀 − 10 𝑠𝑒 𝑛ã𝑜

(4.2.1.3)

A representação em equação de diferenças é:

𝑦[𝑛] = 𝑏0𝑥[𝑛] + 𝑏1𝑥[𝑛 − 1] + …+ 𝑏𝑛−1𝑥[𝑛 − 𝑀 + 1] (4.2.1.4)

Os filtros IIR são a versão digital dos filtros analógicos e seus coeficientes são

calculados diretamente da função de transferência do circuito. Os coeficientes de entrada são

os zeros do numerador da função de transferência e os coeficientes de realimentação

(recursão) são os pólos do denominador da função de transferência(VELLOSO R. P. , 2004).

100

(a)

(b)

FIG.4.2.1.2 – Estruturas do Filtro IIR (MELLO C. A., 2013 e VELLOSO R. P., 2004).

As entradas são colocadas em um buffer circular e multiplicadas pelos

respectivos zeros do denominador da função de transferência do circuito, as saídas vão para

outro buffer circular e são multiplicadas pelos pólos da função e, por fim, são somadas saídas

e entradas para formar a saída atual do filtro. O pólo “P0” não é utilizado na realimentação e

representa o ganho do filtro (VELLOSO R. P. , 2004).

Podemos verificar na figura 4.2.1.2 “a” e “b” estrutura simples e estrutura com três

zeros e dois polos respectivamente.

O Autor (MELO C. A., 2013) expõe que a forma geral dos Filtros IIR é expresso

como:

𝑦[𝑛] = ∑ 𝑎𝑘𝑦[𝑛 − 𝑘]𝑁𝑘=0 = ∑ 𝑏𝑘𝑥[𝑛 − 𝑘]𝑀

𝑘=0 (4.2.1.5)

Com a seguinte função de sistema:

101

𝐻[𝑧] =∑ 𝑏𝑘𝑧−𝑘𝑀

𝑘=0

1−∑ 𝑎𝑘𝑧−𝑘𝑁𝑘=0

(4.2.1.6)

Considerando a figura 4.6.6.3.1.2.a temos a equação que descreve sua saída:

𝑦[𝑛] = 0,6𝑥[𝑛] + 0,2𝑥[𝑛 − 1] + 0,4𝑦[𝑛 − 1] (4.2.1.7)

Podemos verificar na tabela 4.2.1.1 o comparativo dos dois filtros.

TAB.4.2.1.1 - Comparativo entre filtros IIR e FIR (VELLOSO R. P. , 2004).

4.2.2 – FILTROS DE ABORDAGEM DE ANALÓGICO PARA DIGITAL

Como já mencionado anteriormentente no item 4.2.1 os filtros IIR reside na existência de

filtros analógicos para obter filtros digitais. Esses filtros analógicos são chamados de

filtros protótipos ( MELO C. A. , 2013). Analisaremos os filtros passa-baixa Butterworth, o

qual é referência para análise dos outrros, Chebyshev e Bessel , pois esses dois ultimos

possuem bibliotecas para hardware Arduino, e será aplicado no processamento global.

Para uma variação de parâmetros de um filtro, onde N é a ordem do filtro e Ωc é a

frequência de corte. A plotagem de 𝐻𝑎(𝑗Ω) é mostrada na FIG. 4.2.2.1 para que seja

observado que |𝐻𝑎(𝑗Ω)|2 aproxima-se de um filtro passa-baixa ideal quando 𝑁 → ∞.

102

FIG.4.2.2.1– Característica de um filtro com variação de parâmetros (MELO C. A., 2013).

As respostas ideais, consideração feita no parágrafo anterior, são imposíveis de ser

realizadas em circuitos analógicos. A especificação de um filtro deve ser feita com base em

parâmetros que determinam uma transmissão aceitável para o filtro, que pode aproximar-se

mais ou menos do caso ideal.No entanto, quando mais se pretender um filtro próximo do

ideal, mais complexo será o circuito eletrônico respectivo (FILTROS ELEC, 2013).

A transmissão de um filtro passa-baixa é especificada com quatro parâmetros: "fc"

frequência de corte, que também é representada por "Ωc", "fcor" frequência mínima da banda

de corte, "Apas" máxima variação permitida para atenuação na banda de passagem, "Acor"

atenuação mínima na banda cortante.O quais podemos visualizar na FIG. 4.2.2.2.

FIG.4.2.2.2– Parâmetros para especificação de um filtro passa-baixa (FILTROS ELEC,

2013).

103

4.2.2.1 – FILTRO PASSA-BAIXA BUTTERWORTH

A aproximação Butterworth também chama aproximação otima, possui atenuação

plana na banda de passagem e de corte (FIG. 4.2.2.1.1 ), por isso que considera-se que os

filtros Butterworth têm resposta monotônica em ambas as bandas. De acordo com (MELO C.

A, 2013). A resposta quadrática de magnitude de um filtro passa-baixa de N-ésima ordem é

dada por:

|𝐻𝑎(𝑗Ω)|2 =1

1+(Ω

Ωc)2𝑁 (4.2.2.1.1)

A FIG. 4.2.2.1.2 demonstra a resposta ao degrau unitário dos filtros IIR Butterworth,

com 𝑛=10, 𝐴𝑝𝑎𝑠 = 3𝑑𝐵 e 𝑓𝑐 = 1𝐾𝐻𝑧.

FIG.4.2.2.1.1 – Aproximação Butterwoeth (FILTROS ELEC, 2013)

FIG.4.2.2.1.2 – Resposta ao degrau Butterworth (FILTROS ELEC, 2013)

104

4.2.2.2 – FILTRO PASSA-BAIXA CHEBYSHEV

De acordo com (MELO C. A. , 2013) existem dois tipos de filtros de Chebyshev tipo I e

II. A resposta quadrática de magnitude de um filtro Chebyshev tipo I é dada por:

|𝐻𝑎(𝑗Ω)|2 =1

1+𝜀2𝑇𝑁2(

Ω

Ωc) (4.2.2.2.1)

Onde N é a ordem do filtro, Ωc é a frequência de corte , ε é o fator de ondulação da

banda de passagem e 𝑇𝑁(x) é o polinômio de Chebyshev dado por:

𝑇𝑁[𝑥] = {cos(𝑁. cos−1(𝑥)) , 0 ≤ 𝑥 ≤ 1

cosh(cosh−1(𝑥)) , 1 < 𝑥 < ∞ (4.2.2.2.2)

Considerando que 𝑥 = (ΩΩc

).

O filtro Chebyshev tipo I possui ondulações na banda passante(FIG. 4.2.2.2.1), com o

mesmo valor pico a pico. Nesta forma é chamado de “aproximação de igual ondulação

“(equirriple).Possui também declive na zona de transição que é mais acentuado do que na

aproximação Butterworth

FIG.4.2.2.2.1 – Aproximação Chebyshev tipo I (FILTROS ELEC, 2013)

A resposta quadrática de magnitude de um filtro Chebyshev tipo II é dada por:

|𝐻𝑎(𝑗Ω)|2 =1

1+[𝜀2𝑇𝑁2(

ΩcΩ

)]−1 (4.2.2.2.3)

105

Ou seja, 𝑥 = (ΩΩc

) é substituído por seu inverso e 𝜀2𝑇𝑁2

(x) também.

O filtro Chebyshev tipo II tem resposta plana na banda passante, ondulações na banda

de rejeição e declive acentuado na zona de transição semelhante ao tipo I(FIG.4.2.2.2.2).

FIG.4.2.2.2.2 – Aproximação Chebyshev tipo II (FILTROS ELEC, 2013)

As figuras 4.2.2.2.3 demonstra a resposta ao degrau unitário dos filtros IIR Chebyshev


FIG.4.2.2.2.3 – Resposta ao degrau Chebyshev (FILTROS ELEC, 2013)

4.2.2.3 – FILTRO PASSA-BAIXA BESSEL

106

A resposta do filtro Bessel é semelhante ao Butterworth, suave na faixa de passagem e na

faixa de rejeição, se a ordem do filtro é a mesma para os dois, a atenuação de banda do filtro

bessel é mais baixa que a do filtro Butterworth.Dado um conjunto de especificações para um

filtro, a aproximação de Bessel é a que origina um filtro de maior ordem ou maior

complexidade de um circuito quando se compara as diferêntes aproximações, citadas

anteriormente.A aproximação Bessel é utilizada para produzir um defasamento linear da

frequência, comprometendo o declive.O defasamento linear faz com que a distorção de um

sinal não sinusoidal seja mínima.

FIG.4.2.2.3.1 – Aproximação Bessel (FILTROS ELEC, 2013)

FIG.4.2.2.3.2 – Resposta ao degrau Bessel (FILTROS ELEC, 2013)

As figuras 4.2.2.3.2 demonstra a resposta ao degrau unitário dos filtros IIR Bessel,


107

4.2.2.4 – COMPARAÇÃO ENTRE OS FILTROS IIR BUTTERWORTH, CHEBYSHEV

TIPO I E II E BESSEL

Através dos itens anteriores que analisam as aproximação dos filtros Butterworth,

Chebyshev tipo I e II e Bessel, mais a comparação das respostas dos filtros ao degrau unitário,

obtemos a tabela de comparação abaixo que auxilia na especificcações de projeto dos filtros já

analisados:

Tipo de Filtro Banda de

passagem

Banda de

corte

Declive de

transição

Resposta ao

degrau

Butterworth Plana Não

ondulada

Bom Boa

Chebyshev tipo I Ondulada Não

ondulada

Muito bom Má

Chebyshev tipo

II

Plana Ondulada Muito bom Boa

Bessel Plana Não

ondulada

Mau A melhor

TAB.4.2.2.4.1 – Comparação de Filtros (FILTROS ELEC, 2013)

Assim como explanado na FIG.4.2.2.1, que demonstra um filtro ideal, a banda de

transição é atenuada quando a ordem do filtro passa-baixa tende ao infinito(𝑁 → ∞), ou seja ,

quanto mais inclinada a faixa de transição temos um filtro proximo do ideal, sendo que no

filtro Chebyshev ocorre ondulações na banda de passagem.Neta forma podemos visualizar na

FIG.4.2.2.4.1(resposta de ao impulso com ordem do filtro fixa) os filtros Butterworth,

Chebyshev e Bessel para comparação com a TAB.4.2.2.4.1.

108

FIG.4.2.2.4.1 – Comparação entre filtros

5 - CONCEPÇÃO GLOBAL E RESULTADOS DA INSTRUMENTAÇÃO E

CONTROLE

5.1 – ORGANIZAÇÃO GLOBAL DA INSTRUMENTAÇÃO

É demostrado na FIG.5.1.1 a forma global dos processamentos (central e locais).

Comentaremos cada um desses e como serão implementados.

109

FIG.5.1.1 – Concepção global

5.1.1 – PROCESSAMENTO CENTRAL

Trata-se do “coração” do sistema, pois nele será implementado o controlador nebuloso

para aquisição de sinais de pressão transduzido para sinais elétricos (Entradas do sistema) e a

atuação das válvulas proporcionais (saídas do sistema), os quais serão as variáveis do sistema.

Como somente trata-se de um exoesqueleto parte inferior, será utilizado apenas 4 PAM’s. Na

FIG. 5.1.1.1 está legendado os elementos principais do processamento central, os quais

iremos esplanar:

110

Reservtório (Marcado com circulo cinza) – Trata-se do local de armazenamento do

suprimento, em nosso caso é o ar comprimido;

Entrada de Suprimento(Marcado com circulo preto) – Trata-se da alimentação do

sistema pneumático para o controle dos PAM’s;

Atuadores Servo mecanizados / válvulas proporcionais(Marcado com círculo

vermelho) – Trata-se de microservos acoplados eixo à eixo com válvulas esféricas.

Neste caso possui quatro conjuntos, em que cada um tem a função individual de

abertura e fechamento de duas válvulas ao mesmo tempo, assim possibilitando o

controle na hora oportuna de atuação,ou seja, a alimentação do PAM ou o

descarregamento do mesmo.

Sensores MXP 5700(Marcado com circulo azul) – Trata-se de um sensor que mede

pressão absoluta, citado pelos autores (BALBINOT A, VALNER J. , 2011) em

“Instrumentação e Fundamentos de Medição”. Esses sensores convertem sinais

pneumáticos( 0 à 6 Bar) para sinais eletrônicos com range de 0v a 5v. Geralmente

esses tipos de sensores(microeletrônicos) favorecem por serem lineares, eles são

contruidos com um diafragma sobre pastilhas de silício conectados por elementos

piezorresistivos, facilitando na aquisição direta do sinal microcontrolado, sem a

necessidade de condicionamento do sinal, pois a maioria dos sistemas

microcontrolados trabalham na faixa de 0 à 5V.

Placas Microprocessadas(Marcada com circulo marrom) – Trata-se da união de placas

do projeto Arduino, as quais favorecem na prototipagem rápida, ou seja, são

projetadas para encaixe rápido.

Hadware Xbeee(Marcada com cículo roxo) – Trata-se de um equipamento de

comunicação por rádio frequencia com o protocolo ZigBee. Este têm o objetivo de

comunicar com os processamentos locais;

Saídas de atuação para os PAM’s(Marcado com circulo verde) – Trata-se de um sinal

pneumático controlado para atuação nos PAM’s.

111

FIG.5.1.1.1 – Processamento central

5.1.2 – PROCESSAMENTO LOCAL 1

Consiste na aquisição de sinais eletromiográficos (EMG 1/ EMG 2/ EMG 3) e sinais de

aceleração (Módulo ADXL, citado pelos autores (BALBINOT A, VALNER J. , 2011) em

“Instrumentação e Fundamentos de Medição”) instalados no centro de aproximação de

gravidade da coxa (considerando o membro do corpo plano, forma cilindrica), os quais serão

processados na placa Arduino nano ou Arduino Lilypad, para depois serem transmititidos

pelo módulo Xbee, conforme mostra a FIG. 5.1.2.1. Tais sinais são entradas na malha de

controle do processamento central, o qual têm um módulo Xbee de recepção, conforme

mostra a FIG. 5.1.1.1.Os dados da EMG (Eletromiografia) serão dados de entrada do sistema

nebuloso, enquanto que as acelerações servirão para validação da marcha do exoesqueleto

comprados com dados da literatura, como exemplo DYNAMICS OF HUMAN GAIT do

autor (VAUGHAN Christopher L. , 1999). Assim na FIG. 5.1.2.1 identificamos

respectivamente: o módulo Xbee, o hardware de processamento Arduino nano e o módulo

ADXL (acelerômetro).

112

FIG.5.1.2.1 – Processamento local 1

5.1.3 – PROCESSAMENTO LOCAL 2

Da mesma forma que o processamento local 1 , temos os EMG’s , Xbee, processamento

Arduino nano e hardware com acelerômetro ADXL com o mesmo objetivo, e está

demonstrado na FIG.5.1.3.1.

FIG.5.1.3.1 – Processamento local 2

113

5.1.4 – PROCESSAMENTO LOCAL 3 E 4

O processamento 3 e 4 não possuem EMG’s , tem a mesma características dos demais,

mas possui sensores de pressão do tipo piezoresistivo, ou seja , tem o objetivo de identificar

os estágios da marcha. Na FIG.5.2.4.1 podemos ver que é processado (Arduino nano) e

transmitido por Radio frequência pelo módulo Xbee.

FIG.5.1.4.1 – Processamento Local 3

5.2 – APROVEITAMENTO DE TECNOLOGIAS

Como já verificamos no capítulo 2 o autor (SANTOS, Diego Pedroso , 2011) utilizou em

seu projeto sensores capacitivo de proximidade para sensoriar o contacto da pisada do

exoesqueleto nas fases da marcha. Já o autor (JARDIM, Bruno, 2009) utilizou sensores de

instante de contacto (SIC). Devido a necessidade da identificação dos estágios da marcha,

adotaremos o sensoriamento SIC para auxiliar o controlador na tomada de ações, como por

exemplo: compensar a pressão necesária no reservatório de ar comprimido para o arranque e

propulsão na caminhada.

No projeto Raytheon o grupo de pesquisa da Sarcos Research Corp. utilizaram redes sem

fio com o controle descentralizado, ou seja , processamento de cada sensor e atuador

114

localmente. Adotaremos uma rede XBee assim como os autores (RAHMAN, Md Akhlaquor

et. al, 2012) em sua pesquisa, a qual o exoesqueleto tem o objetivo de reabilitação dos

movimentos da mão esquerda com auxílio da mão direita.

No trabalho dos autores (YING, Chen et. Al, 2007), os mesmos adotaram o controle de s

através da Lógica Fuzzy. Adotaremos um controlador Fuzzy embarcado, devido o

barateamento de dispositivos microcontrolados que fascilitam na implementação.

5.2.1 – POSSIBILIDADES DE CONTRIBUIÇÃO

Observaremos abaixo algumas lacunas identificadas:

Primeira “lacuna”: A não-utilização de servos mecanismos proporcionais para o controle

de ar comprimido nos atuadores pneumáticos. Por exemplo, o exoesqueletos pé-tornozelo

desenvolvido pelos autores (MALCOLM, P. et. al, 2009) utilizam somente controle on – off

nas “eletro-micro-valvulas”, assim desenvolveremos o controle microprocessado aliado com

micro-servos para a criação de uma válvula proporcional.

Outra é a utilização de hadware com grande quantidade de portas analógicas e saídas

PWM’s para suprir a “escrita” e “leitura’ de sinais. De acordo com autor (JARDIM, Bruno,

2009). “O BLEEX 2 possui mais de 40 sensores e atuadores que funciona como um sistema

nervoso humano e disponibilizam as informações para um computador que calcula que é

necessário fazer para distribuir o peso, para que o usuário não sinta carga excedente”. Nesta

forma é necessário um sistema de aquisição de sinais robusto. Para não utilizar um

microcomputador e trazer o incoveniente de ocupar consideráveis espaços, utilizaremos

microcontroladores, embarcando a tecnologia em espaços pequenos do exoesqueleto. As

tecnologias “candidatas” a suprir essa necessidade é a Arduino Mega (FIG.5.2.1.1) ou MBED

(Arquitetura ARM) (FIG.5.2.1.2).O primeiro possui 16 portas analógicas e ainda quatro

portas de comunicação serial, assim facilitando aquisição de sinais de controle dos

dispositivos microcontrolados locais. Já o MBED (Arquitetura ARM) tem seis portas

115

analógicas, 6 portas PWM’s e três portas seriais. Neste casos adotaremos a primeira opção

para o processamento central.

FIG.5.2.1.1 – Arduino Mega

FIG.5.2.1.2 – MBED –ARM

Já no processamento local podemos utilizar LilyPad (FIG.5.2.1.3 ), o qual pode ser

acoplado a uma rede sem fio módulo Xbee, este possui confiabilidade no mercado (protocolo

802.15.4 ), pois este módulo trabalha sobre as bandas de frequência ISM (Industrial Medical

Scientific) de 868khz (Europa), 915khz (EstadosUnidos) e 2450khz (Internacional),

permitindo o uso de rádios não-licenciados nestas faixas de frequência.

http://en.wikipedia.org/wiki/IEEE_802.15.4#_blank

116

Outro é O Arduino Nano (FIG.5.2.1.4), também de dimensões pequenas que poderá

ser utilizado no processamento local dos sinais do exoesqueleto e também tem a possibilidade

de se integrar a uma rede Xbee.

No próximo capitulo será esclarecido o que é processamento central e local no

exoesqueleto.

FIG.5.2.1.3 –LilyPad

FIG.5.2.1.4 – Arduino Nano

117

Após os testes de bancada, será selecionada à tecnologia que será utilizada (FIG.5.2.1.5).

Esta seleção levará em conta vários aspectos tais como: custo/benefício, facilidade de

implementação, disponibilidade de bibliotecas, processamento e etc.

FIG.5.2.1.5 – Seleção de Tecnologias de processamento de sinais

5.3 – POSICIONAMENTO DE SENSORES INERCIAIS

O procedimento laboral de marcadores para capiturar dados cinemáticos, servirá como

auxílio na locação dos acelerômetros nas posições de marcos externos. Também nesta seção,

será visto os cálculos e orientações dos centros de gravidade ajudando na compreesão do

posicionamento dos hardwares (Processamento Local). “Um dos problemas na captura do

dados cinemáticos, é que estamos interessados nas posições subjacentes do esqueleto, mas só

somos capazes de medir posições dos marcos externos” (VAUGHAN Christopher L. , 1999).

118

5.3.1 – PREVISÃO DOS PONTOS DE ARTICULAÇÃO

Os autores (VAUGHAN Christopher L., 1999) demonstram três estratégias para

calcular as posições adjacentes do esqueleto humano, assim temos:

1 – “Selecione três marcadores de interesse para segmento do corpo”;

2 – “Crie um sistema de referência UVW ortogonal com base nesses três marcadores”;

2 – “Use equações de predição baseadas em medidas antropométricas (FIG.5.3.1.1 e

TAB.5.3.1.1), conjunta com o sistema de referência UVW para estimar as adjacências do

esqueleto humano”.

FIG.5.3.1.1 – Medidas antropométricas (VAUGHAN Christopher L., 1999).

119

TAB.5.3.1.1 – Tabela de medições antropométricas (VAUGHAN Christopher L., 1999).

5.3.1.1 – MODELO PARA O “PÉ”

São necessários três marcadores (FIG.5.3.1.1.a):

1º sobre a parte superior do pé;

2º atrás do calcanhar;

3º no maléolo lateral.

120

FIG.5.3.1.1.1– Marcadores para definição do pé em 3D (VAUGHAN Christopher L., 1999).

“Ao criar o sistema de referência UVW, primeiro colocar a origem no marcador 3

(maléolo lateral). Os três marcadores formam um plano, onde eixo W é perpendicular a este

plano. O eixo U é paralelo à linha entre os marcadores 2 e 1, embora a sua origem seja o

marcador 3. Finalmente, o eixo V é perpendicular a ambos eixos U e W de modo a que os três

eixos UVW formar um chamado sistema destro. Definido o sistema UVW para o pé, podemos

usar esta informação em equações de predição, e estimar a posição do dedo do pé e

tornozelo:” (VAUGHAN Christopher L., 1999) (Equações 5.3.1.1 e 5.3.1.2).

𝑃𝐴𝑛𝑘𝑙𝑒 = 𝑃𝐿𝑎𝑡𝑒𝑟𝑎𝑙 𝑚𝑎𝑙𝑙𝑒𝑜𝑙𝑢𝑠 (5.3.1.1)

+0.016(𝐹𝑜𝑜𝑡 𝑙𝑒𝑛𝑔𝑡ℎ)𝑈𝐹𝑜𝑜𝑡

+0.392(𝑀𝑎𝑙𝑙𝑒𝑜𝑙𝑢𝑠 ℎ𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡)𝑉𝐹𝑜𝑜𝑡

+0.478(𝑀𝑎𝑙𝑙𝑒𝑜𝑙𝑢𝑠 𝑤𝑖𝑑𝑡ℎ)𝑊𝐹𝑜𝑜𝑡

𝑃𝑇𝑜𝑒 = 𝑃𝐿𝑎𝑡𝑒𝑟𝑎𝑙 𝑚𝑎𝑙𝑙𝑒𝑜𝑙𝑢𝑠 (5.3.1.2)

+0.742(𝐹𝑜𝑜𝑡 𝑙𝑒𝑛𝑔𝑡ℎ)𝑈𝐹𝑜𝑜𝑡

+1.074(𝑀𝑎𝑙𝑙𝑒𝑜𝑙𝑢𝑠 ℎ𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡)𝑉𝐹𝑜𝑜𝑡

−0.187(𝐹𝑜𝑜𝑡 𝑏𝑟𝑒𝑎𝑑𝑡ℎ)𝑊𝐹𝑜𝑜𝑡

5.3.1.2– MODELO PARA A “PANTURRILHA”

121

Igualmente ao exemplo anterior são necessários três marcadores (FIG.5.3.2.1):

3º no maléolo lateral;

4º lateral direita da panturrilha;

5º epicôndilo femoral.

FIG.5.3.1.2.1 – Marcadores para definição da panturrilha em 3D (VAUGHAN Christopher L.,

1999).

“Ao criar o sistema de referência UVW, primeiro colocar a origem no marcador 5,

epicôndilo femoral. Os três marcadores formar um plano, e o eixo W é perpendicular a este

plano. O eixo V é paralelo à linha entre os marcadores 5 e 3. Finalmente, o eixo U é a

tornozelos direito para ambos V e W de modo a que os três eixos UVW formam um sistema

destro. Podemos agora usar essa tríade UVW com a panturrilha para estimar a posição do

centro de articulação do joelho com base na seguinte equação de predição:” (VAUGHAN

Christopher L., 1999) (Equação 5.3.2.1).

𝑃𝐾𝑛𝑒𝑒 = 𝑃𝐹𝑒𝑚𝑜𝑟𝑎𝑙 𝑒𝑝𝑖𝑐𝑜𝑛𝑑𝑦𝑙𝑒 (5.3.2.1)

+0.000(𝐾𝑛𝑒𝑒 𝑑𝑖𝑎𝑚𝑒𝑡𝑒𝑟))𝑈𝐶𝑎𝑙𝑓

122

+0.000(𝐾𝑛𝑒𝑒 𝑑𝑖𝑎𝑚𝑒𝑡𝑒𝑟))𝑉𝐶𝑎𝑙𝑓

+0.500(𝐾𝑛𝑒𝑒 𝑑𝑖𝑎𝑚𝑒𝑡𝑒𝑟))𝑊𝐶𝑎𝑙𝑓

5.3.1.3 – MODELO PARA O “QUADRIL”

“Considere os marcadores na pelve como pode ser visto na FIG.5.3.3.1.b.São

numerados marcador 7, direita da coluna ilíaca anterossuperior ou cintura direita, o marcador

14, cintura esquerda, e o marcador 15, no sacro. O marcador de sacro é colocado na junção

entre a quinta vértebra lombar e o sacro” (VAUGHAN Christopher L., 1999).

FIG.5.3.1.3.1 – Marcadores para definição do quadril em 3D (VAUGHAN Christopher L.,

1999).

“Ao criar o sistema de referência UVW para o quadril, primeiro colocar a origem no

marcador 15 (sacro). Os três marcadores formam um plano, e o eixo w é perpendicular a este

plano. O eixo V é paralelo à linha entre a marcadores 7 e 14, embora a sua origem é de

marcador 15. Finalmente, o eixo u é perpendicular a ambos V e W de modo a que os três

eixos UVW formar um sistema destro. Agora que UVW para a bacia foi definido, podemos

123

usar esta informação em uma equação de predição para estimar as posições das articulações

do quadril esquerdo e direito:” (VAUGHAN Christopher L., 1999) (Equação 5.3.3.3.1).

𝑃𝐻𝑖𝑝 = 𝑃𝑆𝑎𝑐𝑟𝑢𝑚 (5.3.3.1)

+(0.598)(𝐴𝑆𝐼𝑆 𝑏𝑟𝑒𝑎𝑑𝑡ℎ)𝑈𝑃𝑒𝑙𝑣𝑖𝑠

+/−(0.344)(𝐴𝑆𝐼𝑆 𝑏𝑟𝑒𝑎𝑑𝑡ℎ)𝑉𝑃𝑒𝑙𝑣𝑖𝑠

−(0.290)(𝐴𝑆𝐼𝑆 𝑏𝑟𝑒𝑎𝑑𝑡ℎ)𝑊𝑃𝑒𝑙𝑣𝑖𝑠

“Existe uma diferencia nas articulações entre o quadril esquerdo (+) e direito (-)”

(VAUGHAN Christopher L., 1999).

5.3.1.4 – PREVISÃO DOS CENTROS DE GRAVIDADE

A partir da FIG.5.3.4.1 podemos extrair as seguintes equações:

FIG.5.3.1.4.1– Locação do centro de gravidade da coxa direita (VAUGHAN Christopher L.,

1999).

124

𝑃𝑇ℎ𝑖𝑔ℎ.𝐶𝐺 = 𝑃𝐻𝑖𝑝 + 0.39(𝑃𝐾𝑛𝑒𝑒− 𝑃𝐻𝑖𝑝) (5.3.4.1)

𝑃𝐶𝑎𝑙𝑓.𝐶𝐺 = 𝑃𝐾𝑛𝑒𝑒 + 0.42(𝑃𝐴𝑛𝑘𝑙𝑒 − 𝑃𝐾𝑛𝑒𝑒) (5.3.4.2)

𝑃𝐹𝑜𝑜𝑡.𝐶𝐺 = 𝑃𝐻𝑒𝑒𝑙 + 0.44(𝑃𝑇𝑜𝑒− 𝑃𝐻𝑒𝑒𝑙) (5.3.4.3)

5.3.1.5 – ORIENTAÇÕES DOS CENTROS DE GRAVIDADE

Extraimos as orientações dos centros de gravidade, através das orientação de segmentos

do corpo humano na literatura FIG.5.3.5.1 (VAUGHAN Christopher L. , 1999), Por

limitações de instalação de hardware, inicialmente podemos direcionar a instalação dos

acelerômetros levando em consideração o plano sagital, facilitando assim na aproximação dos

centros de gravidade.

FIG.5.3.1.5.1– Orientações dos centros de gravidade (VAUGHAN Christopher L., 1999).

125

5.3.1.6 – ANGULOS DE EULER

“Os ângulos de Euler nos seguimentos (FIG.5.3.6.1) são importantes porque são

necessários para definir as velocidades angulares e acelerações angulares dos segmentos”

(VAUGHAN Christopher L. , 1999). Por limitações de instalação de hardware inicialmente

podemos direcionar a instalação dos giroscópios levando em consideração o plano sagital, ou

seja, o ângulo de Euler medido será 𝝍𝑹.

FIG.5.3.1.6.1– Os três ângulos de Euler (𝜃𝑅, 𝜓𝑅, 𝜙𝑅 ) (VAUGHAN Christopher L., 1999).

5.4 – PROTÓTIPO DE PROCESSAMENTO LOCAL

O protótipo foi desenvolvido com seis elementos: fonte, unidade de comunicação (radio

frequência), unidade de processamento, unidade de medição de aceleração, unidade de

medição de velocidade angular e unidade de medição eletromiográfica. Este visa a análise de

arquitetura de hardware, para posterior refinamento de um posssível produto final.

126

5.4.1. – FONTE

Como o módulo de comunicação tem limitações no range de trabalho, ou seja,só trabalha

de 0 à 3V, sem uso de conversores, passamos adotar esse range para todas unidades.Nesta

forma utilizaremos pilhas de 1.5V para alimentação do sistema, para posteriormente utilizar

baterias de 3,7V.

5.4.2 – HARDWARE PARA COMUNICAÇÃO SEM FIO

Como já foi mencionado no item 3.1 usaremos uma rede sem fio módulo Xbee,

(protocolo 802.15.4 ), pois este módulo trabalha sobre as bandas de frequência ISM

(Industrial Medical Scientific) de 868khz (Europa), 915khz (EstadosUnidos) e 2450khz

(Internacional), permitindo o uso de rádios não-licenciados nestas faixas de frequência

(FIG.5.4.2.1).

FIG.5.4.2.1 – Modulo de comunicação Xbee serie 1.

http://en.wikipedia.org/wiki/IEEE_802.15.4#_blank

127

TAB.5.4.2.1 – Tabela de pinagem do módulo Xbee.

O módulo Xbee além de possuir um canal serial de comunicação nos pinos Din e Dout

, possui também quatro portas analógicas sendo duas para comunicar com outro módulo no

controle de dois sinais PWM’s, ou seja, em uma par de hardware Xbee o nó 1 poderá, através

da porta analógica configurada, controlar no nó 2 dois sinais PWM’s. Abaixo segue

TAB.5.4.2.1 com a pinagem do módulo Xbee.

Esse dispositivo aconpanha um software de configuração chamado XTU que lê as

configurações de cada modelo e versão Xbee. O XTU possibilita configura a taxa de

comunicação, o endereçamento de cada dispositovo, seleção de portas digitais e analógicas e

também dois sinais PWM’s, inclusive já mencionado, com níveis diferentes de taxas de

amostragem.

128

5.4.3 – HARDWARE PARA PROCESSAMENTO LOCAL

Está sendo adotado como unidade de processamento, a Lilypad Arduino que possui seis

portas analógicas (A0 à A5) , as quais atendem a quantidade de sinais à ser medidos, além da

porta de comunicação serial (TTL). Por exemplo, o acelerômetro ADXL 335 tem três saída de

sinais correspondentes a três eixo (x,y,z), o giroscópio com um sinal de saída e a

eletromiografia com um sinal de saída.Assim atendendo com 5 portas analógicas

(FIG.5.4.3.1).

FIG.5.4.3.1 – Pinagem Lilypad Arduino.

5.4.4 – HARDWARE PARA MEDIÇÃO DE ACELERAÇÃO

129

Será utilizado o acelerômetro de tecnologia capacitiva ADXL335 (FIG.5.4.4.1), com

um hardware de condicionamento de sinal, ou seja, será necessário para atender

recomendações do fabricante, como:

Desacoplamento da fonte de alimentação - “Para a maioria das aplicações, um

único capacitor de 0,1 uF, 𝐶𝐷𝐶, colocado perto dos pinos de ADXL335

desacopla adequadamente o acelerómetro de ruído na fonte de

alimentação”(Analog Device).Nesta forma favorece que ruídos não interfiram

na medição de aceleração, ou seja , um filtro para linha de alimentação”;

“Ajuste na largura de banda utilizando os capacitores 𝐶𝑥, 𝐶𝑦 e 𝐶𝑧 - “O

ADXL335 ajustes no limite de banda nos pinos 𝑋𝑜𝑢𝑡, 𝑌𝑜𝑢𝑡, e 𝑍𝑜𝑢𝑡. Capacitores

devem ser adicionados a esses pinos para implementação de um filtro passa-

baixa na suavização e redução de ruído”.

FIG.5.4.4.1 – Acelerômetro ADXL3358 com sinal de saída condicionado.

Este hardware já possui regulação de tensão, podendo trabalhar no range de operação

de 1.8~5 V, corrente de suprimento de 350uA, temperatura de operação entre -40~85° e

dimenções de 20.3mm×15.7mm×11.6mm. Podemos visualizar na FIG.5.4.4.2.a os eixos de

sensibilidade que orientaram na montagem do hardware final, já na FIG.5.4.4.2.b podemos

visualizar a atuação do campo gravitacional em vários sentidos de posicionamento da

pastilha.

130

(a)

(b)

FIG.5.4.4.2 – Eixos de sensibilidade do acelerômetro(a) e ação da gravidade sobre o

acelerômetro (ANALOG DEVICES, 2013).

5.4.5 – HARDWARE PARA MEDIÇÃO DE VELOCIDADE ANGULAR

“Este sensor de velocidade angular utiliza uma força de Coriolis que atua sobre um

objecto vibratório quando a velocidade angular for aplicada. A unidade vibratória cerâmica

bimorfa da Murata é utilizada como unidade elemento sensor, permitindo assim a cerâmica

piezoeléctricos ser usados tanto para a excitação e detecção.A utilização deste aparelho

131

simplifica a estrutura e configuração do equipamento do circuito, tornando assim possível

fornecer um excelente desempenho. Este sensor pode ser utilizado para o controle do

posicionamento e controle da postura de um objecto em movimentos, requerendo medições de

precisão e de resposta rápida”( MURATA, 2013)

Assim como o acelerômetro possui um circuito de condicionamento de sinal mostrado

na FIG.5.4.5.1 também recomendado pelo fabricante.

FIG.5.4.5.1 – Hardware Giroscópio.

Observando o diagrama de bloco (FIG.5.4.5.2) recomendado pelo fabricante, temos:

“Componentes de baixa frequência deve ser filtrados pelo HPF (Hi-Pass-

Filter). O componente de alta frequência deve ser filtrado pela LPF (Low-Pass-

Filter), a fim de eliminar o ruído de saída”;

“Normalmente o conversor A/D de 8 bits é o mais usado. A resolução do

conversor A / D influencia na precisão da medição”;

“A frequência de amostragem utilizada para a medição deve ser no mínimo 50

amostras/seg. A frequência de amostragem influencia na precisão da medição”;

O fabricante recomenda também um circuito típico (FIG.5.4.5.3) com frequência de

corte de aprox. 0.3Hz pelo filtro passa alta e frequência de corte é de aprox. 1kHz para o filtro

passa baixa.

132

FIG.5.4.5.2 –Diagrama de bloco recomendado pelo fabricante para condicionamento de sinal.

FIG.5.4.5.3 – Circuito típico recomendado pelo fabricante Murata (MURATA, 2013)

Os terminais são mostrados na TAB.5.4.5.1 abaixo:

TAB.5.4.5.1 - Tabela dos terminais (MURATA, 2013)

Para este giroscópio temos a voltagem de saída em relação à velocidade angular através da

equação 5.4.5.1:

Saída voltagem = V0 + Sv x w [V] (5.4.5.1)

Onde:

133

V0: saída estática [V] (com velocidade angular é de 0 [graus / s]);

Sv: fator de escala [mV / deg / s]

w: velocidade angular [faixa de velocidade angular: -90 a 90 [deg /s];

Este sensor pode detectar uma velocidade angular ao longo de um eixo conforme

demonstrado na FIG.5.4.5.4.

FIG.5.4.5.4 – Eixo angular (MURATA, 2013).

5.4.6 – HARDWARE DE ELETROMIOGRAFIA

Será utilizado a placa Muscle Sensor V3 (FIG.5.4.6.1 e FIG.5.4.6.2) de configuração

bipolar.Ela possui quatro estágios: medição, retificação, suavização e amplificação, conforme

demonstrado na FIG.5.4.6.3 (Diagrama eletrônico).

FIG.5.4.6.1 – Muscle Sensor V3 (ADVANCER TECHNOLOGIES, 2013)

134

FIG.5.4.6.2 – Muscle Sensor V3 com cabo (ADVANCER TECHNOLOGIES, 2013)

FIG.5.4.6.3 – Diagrama eletrônico Muscle Sensor V3 (ADVANCER TECHNOLOGIES,

2013 com modificações).

No primeiro estágio (Ver FIG.5.4.6.3) é utilizado um amplificador de instrumentação ,

com objetivo de detecção de dois sinais (músculos ativos).Este tem como objetivo detectar o

modo comum de rejeição (Commom Mode Rejection Rrate), além de amplificar e detectar

dois sinais musculares(sensoriamento diferencial).“Com a configuração do amplificador

diferencial podemos eliminar a maioria dos ruídos dos cabos. O amplificador diferencial

analisa a diferença entre os dois terminais ativos. Como pode ser visto, a interferência do

135

ruído aparece com amplitude igual em ambos os terminais. Pois o sinal não desejado é

comum em ambos os terminais ativos – Isto é chamado de sinal de modo comum, conforme

apresentado na FIG.5.4.6.4”. (RIBEIRO, V. de Sousa et al, 2006)

FIG.5.4.6.4 – Amplificador diferencial (RIBEIRO, V. de Sousa et al, 2006).

No segundo estágio temos o filtro passa alta (diferênciador) e a retificação do sinal (Ver

FIG.5.4.6.3). No estágio três temos uma configuração de um filtro passa baixa (Integrador),

para suavizar o sinal e finalmente no quarto estágio é aplicada a amplificação do sinal. Na

FIG.3.2.2.1 , visto no item 3.2 (Eletromiografia) , podemos similarizar com os três primeiros

estágios.

5.4.7 – MOTAGEM DO HARDWARE DE PROCESSAMENTO LOCAL (UNIDADE

BÁSICA DE ANÁLISE - PROTÓTIPO)

Como pode ser visualizado na FIG.5.4.7.1, temos uma fonte simétrica( rachurado em

vermelho) para atender o módulo Muscle Sensor(rachurado em cinza), pois o mesmo

necessita de dois valores de tensão, um Vs+ e outro Vs- para detectar todos os ‘trens de

pulsos” provenientes dos eletrodos. Podemos visualizar na mesma figura que foi utilizado

vários “jumpes” para as conecções. Na FIG.5.4.7.2 é demonstrado o dispositivo com uma

visão geral.

136

FIG.5.4.7.1 – Localização de módulos.

FIG.5.4.7.2 – Visão geral do dispositivo de processamento local.

Está disponível no anexo 3 o programa para aquisição de sinais deste dispositivo.

5.4.8 – INTERFACE PARA AVALIAÇÃO DE SINAIS

Para validação do sistema foi desenvolvida uma interface básica em LabView para

posteriormente acoplar ao processamento global.

137

5.4.8.1 – LABVIEW

“LabVIEW (Laboratory Virtual Instruments Enginneering Workbench) é uma linguagem

de desenvolvimentos de aplicativos assim como a linguagem C, Basic ou Delphi. A diferença

marcante entre a linguagem de programação gráfica (G), onde o LabVIEW se insere, e as

outras convencionais é a forma de programação.Embora ambas sejam linguagens direcionadas

a objetos, cujos compiladores mais modernos simplificam o processo de programação através

de interfaces amigáveis com comandos, funções e propriedades pré-definidas; existe uma

diferença fundamental entre elas. A a linguagem G é uma ferramenta de linguagem gráfica,

altamente produtiva para construção de sistemas de aquisição de dados, instrumentação e

controle, entre outras aplicações” (REGAZZI R. D. et. al., 2005).

A interface hardware/software foi concebida através de uma porta serial (USB) conectada

em um conversor FTDI interconectado com um módulo Xbee série 1, que está demonstrado

na FIG. 5.4.8.1.1.

FIG.5.4.8.1.1 – Interface Xbee/ Serial.

A FIG.5.4.8.1.2 mostra a interface lógica do software para aquisição de dados.

Consiste em um conjunto de blocos para porta serial e blocos de tratamento dados seriais, ou

seja, para cada sinal, foi determinado um endereço AN0, AN1, AN2, AN3 e AN4, os quais

são: três sinais de aceleração (x/y/z), sinal do giroscópio (eixo simples) e finalmente o sinal da

eletromiografia.

138

FIG.5.4.8.1.2 – Interface Lógica (LabVIEW).

A interface gráfica inclui cinco barras verticais (azul, vermelha, verde, amarela e lilas)

e cinco gráficos dinâmicos que plotam os valores medidos em função do tempo

(FIG.5.4.8.1.3).

FIG.5.4.8.1.3 – Interface gráfica LabVIEW.

Os valores plotados poderam ser salvos em formato de texto ou planilha, podendo assim

ser analizado em outros software’s.

139

5.5 – BIBLIOTECA PARA LINGUAGEM C

Trata – se de uma co ntribuição significativa do autor (ALVES, A. J. O., 2013) para

aplicações em linguagem C, tanto em plataformas virtuais ou embarcados. Esta biblioteca foi

desenvolvida pelo Robotic Research Group(RRG) na Universidade Estadual do Piauí

(UESPI-Teresina).

De acordo com autor, “esta biblioteca não possui limitações explícitas de quantidade de

conjuntos fuzzy , regras fuzzy, entradas ou saídas, mas poderá ocorrer limitações na utilização

desta em aplicações embarcadas, ou seja, depende da quantidade de memória do hardware

para que funcione corretamente”.

De acordo com o autor a biblioteca é baseada nos seguintes objetos:

Objeto Fuzzy : “Este objeto engloba todo o Sistema Fuzzy, através dele, é possível

manipular os Conjuntos Fuzzy, as Regras Linguísticas, entradas e saídas.”

Objeto FuzzyInput : “Este objeto literalmente agrupa todos os Conjuntos Fuzzy de entradas

que pertencem ao mesmo domínio.”

Objeto FuzzyOutput: “Este objeto é semelhante ao FuzzyInput, é usado para agrupar todos

os Conjuntos Fuzzy de saída que pertencem ao mesmo domínio.”

Objeto FuzzySet: “Este é um dos principais objetos da Biblioteca Fuzzy, com é possível

modelar cada conjunto do sistema em questão. Atualmente a biblioteca suporta as funções de

pertinência triangular, trapezoidal e singleton, que são montadas com base nos pontos A, B, C

e D que são passados por parâmetro no construtor FuzzySet(float a, float b, float c, float d).”

Com este objeto ( FuzzySet) lançamos mão de uma ferramenta simples, pois através dos

parâmetros a, b, c e d podemos determinar pontos, concentrar ou dilatar as funções de

pertinência. Abaixo demonstraremos através de TAB(5.5.1 à 5.5.7) as funções de pertinências

com FIG.5.5.1 à 5.5.7 e suas respectivas funções em linguagem de progrmação em C:

140

Função de Pertinência Função na Linguagem C

FIG.5.5.1 – Função de Pertinência

Triangular (ALVES, A. J. O., 2013)

FuzzySet* fs = FuzzySet(10,

20, 20, 30);

TAB.5.5.1 – Função de Pertinência Triangular




FuzzySet* fs = FuzzySet(10,

33, 33, 33);

TAB.5.5.2 – Função de Pertinência Triangular com dilatação




FuzzySet* fs = FuzzySet (5, 5,

5, 30);

TAB.5.5.3 – Função de Pertinência Triangular dilatada



Trapezoidal (ALVES, A. J. O., 2013)

FuzzySet* fs = FuzzySet (10,

20, 30, 40);

TAB.5.5.4 – Função de Pertinência Trapezoidal

141



Trapezoidal (ALVES, A. J. O., 2013)

FuzzySet* fs = FuzzySet (0, 0,

10, 20);

Qualquer valor abaixo de 10

terá pertinência = 1




Trapezoidal (ALVES, A. J. O.)


30, 40, 40);

Qualquer valor acima de 30





Singleton (ALVES, A. J. O., 2013)


30, 40, 40);

Qualquer valor acima de 30


TAB.5.5.7 – Função de Pertinência Singleton

Objeto FuzzyRule: “Este objeto é usado para montar a base de regras do objeto Fuzzy, que

contem um ou mais deste. Instanciado com FuzzyRule fr = new FuzzyRule(ID, antecedent,

consequente)”.

Objeto FuzzyRuleAntecedent: “Este objeto é usado para compor o objeto FuzzyRule,

responsavel por montar a expressão condicional do antecedente de um FuzzyRule”.

Objeto FuzzyRuleConsequente: “Este objeto é usado para compor o objeto FuzzyRule,

responsavel por montar a expressão de saída de um FuzzyRule”.

De acordo com o autor o método de inferência e composição é MAX-MIN e Mínimo

de Mamdani, e a desfuzzyficação utiliza a técnica de Centro de área.

142

5.6 – LÓGICA NEBULOSA NO MATLAB PARA IMPLEMENTAÇÃO DE UMA

VÁLVULA PROPORCIONAL

Antes de iniciar a programação no microcontrolador, será utilizado o editor Fuzzy do

MatLab para treinar o sistema e depois extrair os dados. Considerando que através da

eletromiografia temos um sinal com range de 0v à 5V, aplicamos no editor Fuzzy o universo

de domínio conforme FIG.5.6.1 que representa uma entrada do sistema, a qual representa o

sensoriamento muscular de um indivíduo.

Considerando que através do sensoriamento possa ser medida a pressão no circuito

pneumático de um PAM e levando em consideração as especificações do fabricante, foi

determinado outra entrada com range de 0 bar à 6 bar para o domínio conforme FIG.5.6.2 no

editor Fuzzy.

Considerando um atuador servomecanismo como saída do sistema, e atue em na

abertura e fechamento de uma válvula pneumática entre 0° e 90° (radiano), para o controle da

alimentação pneumática do PAM, foi determinado no editor Fuzzy o domínio conforme

FIG.5.6.3.

FIG.5.6.1 –Implementação do movimento muscular

143

FIG.5.6.2 – Implementação da variação de pressão

FIG.5.6.3 – Implementação da Alimentação do PAM

Considerando outro atuador servomecanismo como saída do sistema, que atue em

outra válvula pneumática com abertura e fechamento entre 0° e 90°(radiano), para o controle

do descarregamento da pressão pneumática do PAM, foi determinado no editor Fuzzy o

domínio conforme FIG.5.6.4.

144

FIG.5.6.4 – Implementação Descarregamento do PAM

Notamos nas FIG.5.6.1 à FIG.5.6.4 que existem faixas no domínio para monitorar e

atuar em contrações musculares, pressão diferencial, alimentação pneumática e

descarregamento pneumático que estão listados abaixo:

Na FIG.5.6.1 que representa o monitoramento da eletromiografia, temos três

faixas (Tracionado – neutro – contraído);

Na FIG.5.6.2 que representa o monitoramento da pressão diferencial do

circuito pneumático do PAM, temos três faixas (Pouca pressão – Média

Pressão – Pouca Pressão);

Na FIG.5.6.3 que representa a atuação do servomecanismo 1 (Alimentação do

PAM), temos três faixas (Pouco aberto – Aberto – Muito Aberto);

E finalmente na FIG.5.6.4 representa a atuação do servomecanismo 2

(Descarregamento do PAM).

Todos esses valores possuem seu grau de pertinência observado no eixo y de cada

FIG.(5.6.1 à 5.6.4), os quais são utilizados na lógica nebulosa para infinitos valores entre 0 e

1, nesta forma possibilitando graus de verdade de cada ação, assim podendo aproximarmos o

sistema de um raciocínio humano. Mas para que um ser humano possa tomar uma ação é

necessário um prévio conhecimento daquele sistema, ou seja, é preciso uma base de

145

conhecimento (banco de dados), então temos abaixo na TAB.5.6.1 com a base de regras

necessárias para o funcionamento do sistema:

BASE DE REGRAS

IF THEN

SINAL EMG SENSOR

PRESSÃO

SERVO 1 SERVO 2

Movimento Muscular Delta Pressão Alimentação

muscular

Descarregamento

Muscular

1 Tracionado Pouca pressão Pouco aberto Muito aberto

2 Neutro Média pressão Aberto Aberto

3 Contraído Muita pressão Muito aberto Pouco aberto

TAB.5.6.1 – Base de Regras

Notamos na TAB5.6.1 que o servo 1 e servo 2 começam a atuar simultaneamente nas

faixas com pouca pressão e sinal do músculo tracionado. Por se tratar de um controle

proporcional e com duas vias, alimentação e descarregamento que são respectivamente o

servo 1 e servo 2, os quais abrem e fecham de forma inversa as válvulas para o controle de ar

comprimido no PAM. No próximo capítulo será demonstrado a estrutura física de uma

válvula proporcional.

FIG.5.6.5 – Sistema Fuzzy para controle de uma válvula proporcional

Finalmente temos o sistema Fuzzy de controle de uma válvula proporcional que está

apresentado abaixo na FIG.5.6.5 com duas variáveis de entrada, Movimento muscular (sinais

146

EMG) e Pressão diferencial (Sensor pressão MXP5700- Motorola) que monitoram o sistema,

e duas variáveis de saída, Alimentação do PAM e Descarregamento do PAM que atuam no

sistema.

5.7 – LÓGICA NEBULOSA EMBARCADA EM HARDWARE ARDUINO

Passamos agora a implemaentar a Lógica fuzzy em um sistema embarcado, e o escolhido

primeiramente é o projeto plataforma arduino.Trata-se de um projeto desenvolvido na Itália

com objetivo de facilitar protótipos rápidos, ou seja, existem várias aplicações com hardware

prontos no mercado e são complementados por outros projetos de hardware chamados

“shields”. Abordaremos sobre sheilds nas próximas apresentações no decorrer do projeto, pois

na explicação atual, implantaremos somente a lógica nebulosa embarcada na placa arduino

duemilanove analisando a resposta do sistema pela porta serial. A FIG.5.7.1 demonstra

fisicamente a placa com a conexão usb serial e na figura 5.7.2 os resultados obtidos na

interface gráfica arduino (coopilador).

FIG.5.7.1 – Placa Arduino na porta serial (USB)

147

FIG.5.7.2 – Interface serial (compilador)

Para que o sistema fosse implementado lançamos mão da biblioteca eFLL, já

apresentada. Será demonstrado nesta etapa como foi implementado cada objeto e função desta

biblioteca. Primeiramente depois de importar a biblioteca conforme demonstrado no anexo

1organizaremos cada passo de implementação da programação em C:

1 - Inclusão e chamada de objetos da memória não volátil:

Cada instrução include, direciona cada objeto para memória não volátil, ou seja, como o

microcontrolador Atmega 328P possui apenas 30.720 byte máximo de memória volátil, o

autor (ALVES, A. J. O., 2013) criou os objetos para não ocupar espaço de memória volátil, a

qual é destinada para o algorítimo do sistema.

2 – Declaração de Variáveis:

#include<FuzzyRule.h>

#include<FuzzyRule.h>

#include<FuzzyComposition.h>

#include<Fuzzy.h>

#include<FuzzyRuleConsequent.h>

#include<FuzzyOutput.h>

#include<FuzzyInput.h>

#include<FuzzyIO.h>

#include<FuzzySet.h>

#include<FuzzyRuleAntecedent.h>

int potPin_1 = 1; // Potenciômetro conectado na porta analógica A1

int potPin_2 = 2; // Potenciômetro conectado na porta analógica A2

float potValue_1 = 0; // Variável de escrita relacionada a porta A1

float potValue_2 = 0; // Variável de escrita relacionada a porta A2

float movmuscular=0; // Variável de entrada da lógica fuzzy

float VarPress=0; // Variável de entrada da lógica fuzzy

148

Como precisamos direcionar a porta analógica (pino do microcontrolador Atmega

328P), devemos declará “potPin_1” igual a “1”, para a variação de etensão de 0 até 5v sobre a

porta analógica A1 e identicamente para a porta A2 com “potPin_2”.

Nas FIG.5.7.3.a e FIG.5.7.3.b demonstra a instalação dos potenciômetros que servirão

de simuladores para entradas da lógica nebulosas. Assim determinando que tais entradas serão

as variáveis “movmuscular” e “VarPress”, ou seja, potenciômetro 1 e 2 respectivamente.

(a)

(b)

FIG.5.7.3 – Instalação de potenciômetros

3 – Aplicação das funções de pertinência das entradas:

Com o objeto FuzzySet podemos criar as funções de pertinência para as entradas e saidas

do sitema nebuloso demosntrado no trecho de programação acima.

/* (MOVIMENTO MUSCULAR)

Tracionado Neutro Contraido

1-|. . .|

| . . . . |

| . . |

| . . . . |

0-| ......................................|

---------------------------------------- 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 */ FuzzySet* tracionado = new FuzzySet(-2, 0, 0, 2);

FuzzySet* neutro = new FuzzySet(0.5, 2.5, 2.5, 4.5);

FuzzySet* contraido = new FuzzySet(3, 5, 5, 7);

149

A função “addFuzzySet” adiciona tais pertinências na variáveis de entrada e saída,

com exemplo o trecho acima e por conseguinte “addFuzzyInput” ou “addFuzzyOutput”

adiciona ao objeto fuzzy.

4 – Construção das regras:

1º REGRA

"SE MovMuscular = Tracionado E VarPressão = PoucaPress ENTAO AlimMuscular =

PoucoAberto"

FuzzyRuleAntecedent* ifMovmuscularTracionadoAndVarpressPoucapress = new

FuzzyRuleAntecedent();

ifMovmuscularTracionadoAndVarpressPoucapress->joinWithAND(tracionado,

poucapress);

FuzzyRuleConsequent* thenAlimmuscularPoucoaberto = new FuzzyRuleConsequent(); //

Instancinado um Consequente para a expressao

thenAlimmuscularPoucoaberto->addOutput(poucoaberto);// Adicionando o FuzzySet

correspondente ao objeto Consequente

FuzzyRule*fuzzyRule1 = new FuzzyRule(1,

ifMovmuscularTracionadoAndVarpressPoucapress, thenAlimmuscularPoucoaberto);

fuzzy->addFuzzyRule(fuzzyRule1);

TAB.5.7.1 – Construção da regra 1

// FuzzyInput 1

FuzzyInput* movmuscular = new FuzzyInput(1);

movmuscular->addFuzzySet(tracionado);

movmuscular->addFuzzySet(neutro);

movmuscular->addFuzzySet(contraido);

fuzzy->addFuzzyInput(movmuscular);

// FuzzyInput 2

FuzzyInput* varpress = new FuzzyInput(2);

varpress->addFuzzySet(poucapress);

varpress->addFuzzySet(mediapress);

varpress->addFuzzySet(muitapress);

fuzzy->addFuzzyInput(varpress);

150

Como podemos ver na tabela 5.7.1, iniciamos a construção com os antecedentes e as

funções objeto “FuzzyRuleAntecedent”. Assim verificamos que a função “joinWithAND”

utiliza o operador T-norm para um resgra simples com múltiplos antecedentes, ou seja, é

aplicada a T-norm nas variáveis de pertinência “tracionado” e “poucapress” para posterior

aplicação na função objeto “FuzzyRuleAntecedente”.

Já na construção do conseguente, temos a associação da variável de pertinência

“pouco aberto” com a função objeto “FuzzyRuleConsequente” sem aplicação do operadores.

Para terminar construção da primeira regra com a função “new FuzzyRule”, temos a

estrutura:

new FuzzyRule (nº da regra, variável antecedente, variável consequente)

nº regra – neste caso “1” devido ser a primeira regra;

variável antecedente - neste caso

“ifMovmuscularTracionadoAndVarpressPoucapress” , a qual trata-se de uma

variável já aplicada a T-norm;

variável consequente – neste caso vaiável “thenAlimmuscularPoucoaberto”

está relacionado com a variável de pertinência “poucoaberto”.

Finalmente a variável criada “fuzzyRule1” está associado a função objeto “fuzzy” para

a construção da 1º regra, conforme demonstrado no trecho de programação da TAB.5.7.1.

Observamos ao leitor que poderíamos aplicar o operador T-conorm através da

função objeto “joinWithOR”, mas neste momento não foi utilizado.

5 – Fuzzyficação

Essas etapas são aplicadas no laço principal. Em nossa aplicação pegamos os valores

crisp’s da “função analogRead(variável)” – Etapa 1,potênciômetro ligado na porta

analógica, associado a função “setImput(ID, variável)” – Etapa 2 , onde “ID” é a

idenficação do objeto FuzzyInput e “variável” está associado com a função analogRead.

Finalmente aplicamos a fuzzyficação através da função objeto “fuzzify” – Etapa 3, conforme

trecho de programação abaixo:

151

6 – Desfuzzyficação

Podemos verificar no trecho de programação abaixo que a função objeto “defuzzify” ,

Por fim disponibiliza o valor crisp na variável output.

Concluímos a aplicação da lógica embarcada, com a análise da FIG.5.7.5, a qual

demonstra as entradas, saídas e graus de pertinência de cada função de pertinência de entrada.

FIG.5.7.5 – Análise da interface serial

void loop(){

potValue_1 = analogRead(potPin_1); // Etapa 1

potValue_2 = analogRead(potPin_2);

movmuscular=5*potValue_1/1023;

VarPress=5*potValue_2/1023;

Serial.print("SINAL MUSC: ");

Serial.println(movmuscular);

Serial.print("VAR PRESS: ");

Serial.println(VarPress);

fuzzy->setInput(1,movmuscular); // Etapa 2

fuzzy->setInput(2, VarPress);

fuzzy->fuzzify(); // Etapa 3

float output1 = fuzzy->defuzzify(1);

float output2 = fuzzy->defuzzify(2);

Serial.print("ALIMENTACAO D0 MUSCULO: ");

Serial.print(output1);

Serial.print(",DESCARREGAMENTO D0 MUSCULO: ");

Serial.println(output2);

delay(1000);

}

152

5.8 – APLICAÇÃO FÍSICA DA LÓGICA NEBULOSA EMBARCADA PARA

CONTROLE DE UMA VÁLVULA PROPORCIONAL.

Da mesma forma do item anterior adotaremos dois potênciômetros para entrada do

sistema e como saída, dois servos motores controlando o fluxo pneumático conforme

demonstrado na FIG.5.8.1.

FIG.5.8.1 – Estrutura de controle da válvula proporcional

A estrutura da válvula proporcional foi concebida na seguinte forma:

Duas válvulas esfericas de 1/4 “ interligadas para a alimentação e descarregamento de

pressão pneumática;

Dois microservos-motores acoplado eixo a eixo com as válvulas esféricas; e

Conecções em latão para montagem do circuito.

Na FIG.5.8.2 podemos visualizar melhor a estrutura da válvula proporcional.

153

FIG.5.8.2 – Estrutura da válvula proporcional

Como podemos ver na FIG.5.8.1, estrutura básica de controle de um PAM, temos dois

potênciomestros , os quais serviram de simuladores para sinais de eletromiografica e sinal

pneumático, ou seja, temos duas entradas(sensoriamentos) e duas saídas(atuadores), os

microservos-motores.

FIG.5.8.3 – Fluxo de atuação da válvula proporcional

154

Os atuadores microservos-motores estão condicionados na condição inversa, ou seja,

quando um está abrindo o outro está fechando para que seja atendido o fluxo mostrado na

FIG.5.8.3. Este fluxo está determinado pelas caracteristicas do PAM, devido o mesmo possuir

somente um orifício de controle de ar, nesta forma devemos encher e esvaziar (descarregar) o

ar comprimido pelo mesmo orifício.

FIG.5.8.4 – Estrutura controle montada

Para que tenha a compreensão global do controle, está demonstrado na FIG.5.8.4 o

fluxo no circuito pneumático inteiro. Observamos que para o descarregamento, inicialmente

adotou-se um descarregamento direcionado para atmosfera, independente de uma análise do

suprimento de energia (consumo), ou seja, considera-se que o circuito sempre terá suprimento

suficiente para o controle do PAM.

Após esta prévia demonstração da estrutura básica para uma válvula proporcional e

sabendo que para estrutura final (FIG.5.1.1.1) temos 4 válvulas proporcionais,

implementaremos, neste momento , apenas o Controlador Nebuloso para uma única válvula

proporcional.

155

ALIMENTAÇÃO

PNEUMÁTICA

DESCARREGAMENTO

PNEUMÁTICO

FIG.5.8.5 – Superfície comportamental não treinada

FIG.5.8.6 – Concentração e dilatação de uma função de pertinência triangular.

Temos na FIG.5.8.5 as superfícies comportamentais da lógica nebulosa desenvolvida

no item anterior.Observamos que para alguns valores ativados pelas entradas, geram valores

nulos que comprometerão o controle de saída, angulação dos microservos-motores,

desfavorecendo o mecanismo.É necessário que tenhamos uma superfície que não tenha

156

valores comprometidos, e para isso devemos treinar o Sistema de Lógica Nebulosa através de

algumas técnicas, por exemplo concentração e dilatação de funções de pertinência, já visto no

item. 3.1.1.10 .Nesta forma através do treinamento do sistema podemos chegar a uma

superficie favorável intuitivamente.

A FIG.5.8.6 demonstra o comportamento dos operadores concentração e dilatação.

Esse tipo operação, favorece ou desfavorece na sensibilidade da função de pertinência,

devido diminuir ou aumentar o domínio da função.

Após o treinamento do sistema fuzzy observamos que as áreas de zeros na superfície,

tornaram-se descontínuas conforme mostrado na FIG.5.8.7.

ALIMENTAÇÃO

PNEUMÁTICA

DESCARREGAMENTO

PNEUMÁTICO

FIG.5.8.7 – Superfície comportamental treinada

Diferente das superfícies não treinadas (FIG.5.8.5), podemos observar que

independentimente da região ativada, temos valores de saída diferente de zero.

Para comparação com o sistema não treinado, segue abaixo nas FIG.5.8.8 até

FIG.5.8.11 as funções de pertinência de entra e saída do sistema treinado:

157

FIG.5.8.8 – Movimento Muscular

FIG.5.8.9 – Variação de pressão

158

FIG.5.8.10 – Alimentação do PAM

FIG.5.8.11 – Descarregamento do PAM

159

5.9 – IMPLEMENTAÇÃO FINAL DA INSTRUMENTAÇÃO E CONTROLE DO

EXOESQUELETO

5.9.1 – HARDWARE FINAL DE PROCESSAMENTO LOCAL

A partir do protótipo demonstrado no item 5.5, foi criado um novo hardware para

concepção final dos processamentos locais, com a utilização dos seguintes componente:

Arduino Fio, Bateria de Litío recerregavel, Acelerômetro ADXL335, Giroscópio e Muscle

Sensor V3.Os três ultimos já citados no item 5.4.3.

5.9.1.1 – ARDUÍNO FIO

“O Arduino Fio (FIG.5.9.1.1.1) é uma placa de microcontrolador baseado no

ATmega328P, é executado em 3.3V e 8MHz. Possui 14 entradas / saidas digitais (dos quais 6

podem ser usados como saídas PWM), 8 entradas analógicas, um ressonador on-board, um

botão de reset, e os furos para fixação de pinos. Ele tem conexões para a bateria de polímero

de lítio e inclui um circuito de carga ao longo do USB.Um XBee tomada está disponível na

parte inferior da placa.” (Arduino site oficial). A utilização desse hardware para a montagem

dos novos processamentos locais, como unidade de processamento, favorece devido o mesmo

está condicionado para a comunicação Xbee e baterias (com carregador usb).

Podemos visualizar na FIG.5.9.1.1.2 uma das unidades de processamentos locais,

instalada e protegida em caixa de acrílico. São utilizadas quatro unidades, duas com sinais de

aceleração linear triaxial, giroscópio com simples eixo, monitoramento de carga das baterias e

sinal EMG.Já as outras duas , com somente o sinal EMG, e monitoramento de carga das

baterias.

http://arduino.cc/

160

FIG.5.9.1.1.1 – Arduino Fio (ARDUINO FIO)

FIG.5.9.1.1.2 – Nova unidade de processamento local

5.9.1.2 – INSTALAÇÃO DAS UNIDADES DE PROCESSAMENTOS LOCAIS

A concepção da instalação das unidades de processamentos locais está baseada na

técnica de marcadores exposta no item 5.3, a qual leva em consideração os centros de

gravidade e orientações de cada seguimento do corpo. Na FIG.5.9.1.2.1 “a” e “b”

visualizamos a instalação de quatro unidades de processamento, e mais a unidade de

sensoriamento da marcha (Pé direito). Cada unidade está fixada à uma tira de pano com

velcro com à função de abraçadeira para fixação dos sistemas.

161

(a)

(b)

FIG.5.9.1.2.1 – Processamentos Locais

Considerando que os segmentos do corpo (Coxa + Perna) acionará dois PAM’s, foram

dispostos eletrodos diferencias considerando procedimentos de instalação do grupo europeu

de pesquisa (THE SENIAM PROJECT, 2013) .Esta grupo desenvolveu procedimentos para

otimização da capção de sinais eletromiográfico de superfície. As FIG.5.9.1.2.2 “b” e “c”

demonstram os pontos centrais de instalação para cada músculo. Neste presente trabalho foi

considerado, para efeito de teste do sistema , os músculos Reto femoral, Vasto Medial de cada

perna para o acionamento dos PAM’s.

FIG.5.9.1.2.2 – Instalação de Sensores (THE SENIAM PROJECT, 2013 – com

modificações).

O reto femoral tem a função de flexão do quadril e o vasto femoral possui a função de

extensão do joelho. Através desses movimentos musculares serão acionados os PAM’s.

162

5.9.1.3 – UNIDADE DE SENSORIAMENTO DAS FASES DA MARCHA

Para o sensoriamento da marcha foi utilizado dois sensores de força com função

resistiva denominados FSR (Force Sensing Resistors), ou seja, para uma aplicação de força

por área, ocorre uma variação de resistência inversa a força, que podemos verificar no na

FIG.5.9.1.3.1 . O sensor FSR trabalha em conjunto com um circuito condicionador de sinal,

que possui amplificadores operacionais para a relação proporcional de ganho. O fabricante

recomenda que seja feito um circuito de condicionamento de sinal conforme demonstrado na

FIG.5.9.1.3.2.

FIG.5.9.1.3.1 – Resistência x Força do FSR (INTERLINK ELECTRONICS, 2013).

FIG.5.9.1.3.2 - Circuito Recomendado pelo fabricante (INTERLINK ELECTRONICS, 2013).

Com objetivo de propotipagem rápida (utilização de hardware com fácil manuseio),

foi utilizado uma placa com caracteríscas de circuito semelhante a recomendação do

fabricante para o condicionamento de sinal (FIG.5.9.1.3.3.a), ou seja possui um CI “LM393”

163

com dois amplificadores operacionais, dois trimpot’s para a regulação de ganho, LED’s

indicativos de acionamento e pinagem exposta para a ligação de jumper’s . Foi retirado os

sensores originais para a soldagem dos FSR’s, conforme demonstrado na FIG.5.9.1.3.3.b

(a)

(b)

FIG.5.9.1.3.3 – Hardware condicionador de sinal.

Na FIG.5.9.1.3.4 é simbolizado uma resistência de nome Sensor 1 para o FSR. Nesta

figura esquemática está o circuito báse de condicionamento de sinal do hardware da

FIG.5.9.1.3.4. O funcionamento consiste em : Sem contato, o circuito fornece nas saídas

digitais, sinais de nível lógico alto (Bit 1), já com o ganho proporcional. Quando há o contato

inicial da pisada na marcha, o Sensor 1 que está ligado ao Amplificador 1, a força aplicada

gera uma diminuição da resistência ocasionando a queda no ganho, assim chaveando o

circuito para o nível lógico baixo (Bit 0). Este chaveamento do circuito nos possibilita

identificar o contato inicial e o pré balanço nas fases da marcha.

FIG.5.9.1.3.4 - Circuito básico de sensoriamento da marcha.

Na FIG.5.9.1.3.5 “a” e “b” podemos ver respectivamente o posicionamento dos FSR’s

e o circuito instalado no calçado. Este sinal gerado será direcionado ao processamento local

na perna, para depois ser tratado e “empacotado” e enviado ao sistema supervisório.

164

(a)

(b)

FIG.5.9.1.3.5 – Unidade de sensoriamento das fases da marcha.

5.9.1.4 – UNIDADE DE PROCESSAMENTO GLOBAL

A unidade de processamento global foi instalada em uma estrutura de mochila que é

utilizada pelo exército brasileiro.Como podemos visualizar nas FIG.5.9.1.4.1 “a” ,“b” e “c”

foi de fácil instalação o reservatório de ar comprimido na estrutura. Esta estrutura foi

projetada para descarregar todo o peso na cintura do usuário, assim livrando a carga da

colunado vertebral.Como podemos visualizar também nas figuras, toda a pneumática e

eletrônica está protegida por uma caixa de acrílico.

Na caixa de acrílico (FIG.5.9.1.4.2) foi instalada quatro unidades de válvulas

proporcionais, com mesmas funções da válvula desenvolvida no item 5.8. Em cada linha

pneumática está instalado manômetros para comparação dos valores analógicos com os

valores digitais dos sensores de Pressão MPX.

165

(a)

(b)

(c)

FIG.5.9.1.4.1 – Unidade de processamento global – Estrutura

FIG.5.9.1.4.2 – Unidade de processamento global – válvulas

Como podemos visualizar na FIG.5.9.1.4.3 as instalações eletrônicas consistem em: Placa

microcontrolada Arduino Mega sobreposta com shield Sensor, que possibilita a disposição de

toda a pinagem do microcontrolador, somado com opções de três slot’s para comunicação

XBEE, entradas de alimentação separadas, ou seja, alimentação dos servos separada da

alimentação da placa microcontrolada. Nesta mesma figura, está rachurado em vermelho a

localização dos sensores MPX5700, conectados em quatro portas analógicas dispostas pela

shield Sensor. Na mesma estrutura da válvula proporcional do item 5.8, é utilizado para cada

linha pneumática, dois servos motores para abertura e fechamento das vávulas, já descrito no

item 5.8 e demonstrado na FIG.5.8.3(Fluxo de atuação da válvula proporcional).

166

FIG.5.9.1.4.3 – Unidade de processamento global – Eletrônica

FIG.5.9.1.4.4 - Estrutura “Instrumentada”

Assim como no item 5.8 a FIG.5.8.4, que demonstra a alimentação e descarregamento

do PAM podemos visualizar na FIG.5.9.1.4.4 a forma global do fluxo de alimentação

pneumática do sistema do Exoesqueleto.

De acordo com a FIG.5.9.1.4.4, a alimentação pneumática está estocada no

reservatório de ar comprimido, que está rachurado na cor cinza, para depois ser direcionada

para as linhas pneumáticas, indicada pela seta vermelha, a qual é processada para o controle

dos PAM’s.

167

Como este trabalho foi direcionado para a instrumentação e controle de músculos

artificiais, ou seja , construção de um sistema eletrônico- pneumático.É sugerido pelo autor

deste trabalho a arquitetura demonstrada na FIG.5.9.1.4.5, que demonstra um sistema

mecânico genérico para os trabalhos futuros.

FIG5.9.1.4.5 – Implementação Global

Por fim visualizamos na FIG.5.9.1.4.6 “d” a integração de todo o sistema.

FIG.5.9.1.4.6 – Integração do Sistema

168

5.9.2 – SUPERVISÓRIO

O Sistema de Supervisão foi desenvolvido para análise dos dados EMG, de acelerações e

carga de baterias para monitoramento do usuário e coleta de dados para avaliação do

desempenho do Exoesqueleto. Na FIG.5.9.2.1 podemos visulizar as janelas dos dados

eletromiográficos, dos músculos reto femoral e vasto femoral para duas pernas.

FIG.5.9.2.1 – Interface Supervisório – Eletromiografia

FIG.5.9.2.2 – Lógica Supervisório – Eletromiografia

169

A lógica consiste em receber dados endereçáveis junto com dados de medição, por

exemplo:

Para EMG do músculo reto femoral o endereço é ECD, que significa eletromiografia

para flexão da coxa direita do exoesqueleto;

Os dados recebidos (Endereço + medição) são tratados serialmente, de tal forma que o

endereço identificado é filtrado e direcionado para o bloco de plotagem.

Todos os dados são concentrados em abas de acordo com o tipo de medição. E são

recebidos serialmente dos processamentos locais.

A FIG.5.9.2.3 demonstra aba do software com o monitoramento das baterias de cada

processamento local, com objetivo de verificar o nível crítico de carregamento das baterias.

FIG.5.9.2.3 – Interface Supervisório– Baterias

5.9.3 – SOFTWARES EMBARCADOS

Através do fluxo lógico na FIG.5.9.3.1 podemos identificar a interligação dos algorítimos

de programação do sistema de Instrumentação e Controle de um Exoesqueleto.

170

Os processamentos locais 1 e 2 enviam os “pacotes” de informação da aceleração em

três eixos, a velocidade angular com simple eixo, e os sinais EMG’s correspondente a coxa

direita e perna direita do usuário.

Já os processamentos locais 3 e 4 somente estão responsáveis em enviar para o

processamento global, pacotes com as informações dos sinais EMG’s da coxa esquerda e

perna esquerda junto com o sinais de sensoriamento da marcha.Para análise do sistema como

um todo, o sistema supervisório identifica todos os sinais dos processamentos locais

simultaneamente.

FIG.5.9.3.1 – Fluxo Lógico

5.9.3.1 – PROCESSAMENTOS LOCAIS ( 1, 2, 3 E 4)

O fluxo de programação dos processamentos locais está representado na

FIG.5.9.3.1.1.Trata-se da inicialização (Bloco 1) que carrega as bibliotecas e declarações de

variáveis, configuraçãoes (Bloco 2) que configura a velocidade da comunicação serial, filtro,

171

ordem do filtro, processa as informações das portas analógicas (Bloco 3), e por fim endereça e

envia os pacotes de informações (Bloco 4). Está no anexo 3, 4, 5 e 6 a programação em

linguagem C.

FIG.5.9.3.1.1 – Fluxo Lógico da Programação do Processamento Local.

5.9.3.2 – PROCESSAMENTO GLOBAL

O fluxo de programação do processamento global (FIG.5.9.3.2.1) começa com o Bloco 1

inicializando o sitema, para depois o Bloco dois carregar as bibliotecas e as declarações de

variáveis. Já nos blocos 3 à 6 ocorre pré rotinas que são chamadas de funções, e estas estão

entre um laço infinito. Podemos visualizar na FIG.5.9.3.2.1 que cada função possui uma

lógica que está representada no subfluxograma com os blocos de A até D. O Bloco A tem o

objetivo parecido com o bloco 1, inicialização da função. O bloco B tem a função de decisão,

a qual destina-se para análise de endereços.Por emplo:

Para o pacote com o endereço do processamento Local 1, é analizado o caracter “a”.

Caso seja este endereço o fluxo passa para o Bloco C, executa as funções de atuação e

172

controle na abertura e fechamento da válvula correspondente ao PAM que atua na

flexão do quadril da perna direita.

Assim para os respectivos endereço dos outros processamento locais, “b”, “c” e “d”

ocorrerá a atuação no PAM responsável pela extensão do joelho direito, PAM responsável

pela flexão do quadril perna esquerda e PAM responsável pela extensão do joelho esquerdo,

respectivamente.

Pode-se verificar no anexo 7 o software em linguagem C para o processamento global.

FIG.5.9.3.2.1 – Fluxo Lógico da Programação do Processamento Global.

173

5.9.4 – FILTROS DIGITAIS EMBARCADOS

Considerando filtros de abordagem direta e abrodagem analógico para digital, os quias

foram expostos no capítulo 4, será análisado o desenmpemho para seleção do melhor filtro

para o sistema do Exoesqueleto, ou seja, um filtro que melhor se adequa para o sinal do

sensor MPX5700.

O fabricante do MPX5700 recomenda o uso da Nota de aplicação AN1646

(FREESCALE SEMICONDUCTOR, 2013) , a qual recomenda o uso de um filtro passa-

baixa.O comportamento do sinal do sensor MPX sem filtro está demonstrado na FIG.5.9.4.1.

A Nota de aplicação AN1646 (FREESCALE SEMICONDUCTOR, 2013) também

recomenda a implantação de dois circuitos passa-baixa (FIG.5.9.4.2).

FIG.5.9.4.1 – Saída de sinal do sensor MPX5006

174

(a)

(b)

FIG.5.9.4.2 – Circuitos de condicionamento de sinais -Filtro RC Passa-Baixa

Apesar da recomendação do fabrinate, exposto anteriormente, será implantado filtros

digitais para retirada de sinais de ruído do MPX5700, utilizado no processamento global.

Para aplicação de filtros embarcados, foi utilizada a biblioteca Arduino signal filtering

library (Long J. , 2013), que está disponível no link:

https://github.com/jeroendoggen/Arduino-signal-filtering-library/tree/master/Filter

Este projeto é uma iniciativa livre para criar uma biblioteca Arduino para filtragens de

sinais. O site foi desenvolvido por Jason Long e gerada por GitHub Pages.

https://github.com/jeroendoggen/Arduino-signal-filtering-library



175

A FIG.5.9.4.3 mostra a estrutura e o fluxo de informações.Trata-se da coleta do sinal

pneumático (seta vermelha) convertida para um sinal elétrico com range de 0 à 5v(seta azul),

para finalmente ser “empacotado” e enviado a um desktop(seta verde).

FIG.5.9.4.3 – Floxo de sinal do hardware

As informações enviadas serialmente pelo hardware arduino será tratada e analisada em

uma interface LabView demonstrada na FIG.5.9.4.4.

FIG.5.9.4.4 – Interface basica para análise de filtros

176

FIG.5.9.4.5 – Lógica de programação - Coleta de sinais

A lógica de programação (FIG.5.9.4.5) consiste em uma porta serial que recebe o pacote

de informações de endereço e dados, que serão tratados, plotados e salvos em arquivos com

dados numéricos em colunas.Estes arquivos podem ser transformados para extensões “.txt” ou

“.xls”, assim gerando um banco de dados dos sinais - Sinal Bruto / Sinal Filtrado.

As FIG.5.9.4.6 à FIG.5.9.4.8 demonstram respectivamente os filtros FIR, Chebyshev

e Bessel. Podemos observar na ultima figura, uma atenuação mais acentuada, devido a banda

passante do filtro Bessel ser menor e o declive na zona de transição mais acentuado,

comparado com os filtros FIR e Chebyshev.

FIG.5.9.4.6 – Aplicação do Filtro FIR(Pressão(PSI) x Tempo (s))

177

FIG.5.9.4.7 – Aplicação do Filtro Chebyshev(Pressão(PSI) x Tempo (s))

FIG.5.9.4.8 – Aplicação do Filtro Bessel(Pressão(PSI) x Tempo (s))

6 - CONCLUSÃO

Como apresentado neste texto, foi desenvolvido aplicações inéditas na construção de

hardwares para instrumentação de um exoesqueleto parte inferior do corpo. Além das

aplicações ciêntificas de Lógica Nebulosa e Filtros digitais embarcados neste projeto, foi

construido uma solução de micro-válvulas proporcionais, as quais foram integradas ao

processamento global do exoesqueleto. O conjunto prcessamento global e processamento

locais integraram-se através de uma rede sem fio, nesta forma reduzindo a quantidade de fios

na instalação da instrumetação e facilitando o envio de sinais de aceleração para o sistema de

178

supervisão. Para todas essas aplicações possibilitou diversas vertentes de pesquisas assim

como surgiu vários problemas que serão apresentados no item 6.1.

6.1 – PROBLEMAS NO PROJETO E SUGESTÕES PARA TRABALHOS FUTUROS

6.1.1 – PROBLEMAS NO PROJETO

6.1.1.1 – ACLOPLAMENTO DE SERVOS MOTORES

Como podemos visualizar na FIG.5.9.1.4.3 foi necessário alinhar cada servo com

válvulas esféricas, assim surgindo um problema estrutural de alinhamento. Como a fabricação

da caixa proteção do sistema foi artesanal, não levando em consideração medidas de precisão,

o subsistema de travamento dos motores que consiste em uma haste engastada nas laterais da

caixa, acabou sendo fabricada com furos desalinhados, assim ocasionando na montagem com

inclinações no motores que podem comprometer a atuação dos mesmos, ou seja,

comprometendo a vida útil das engrenagens internas dos servos.

6.1.1.2 – POSICIONAMENTO DOS MEDIDORES DE SINAIS INERCIAIS

Como foi considerado neste trabalho o sitemas de marcadores no item 5.3.3 para o

posicionamento dos sensores inerciais, acelerômetro e giroscópio, ocorreram dificuldades no

posiconamento dos sensores com os centros de orientações de cada segmento do corpo

179

humano. Fisicamente os hardware’s limitam o posicionamento, devido a sua estrutura de

fabricação. O eixo do giroscópio não pode ser alinhado com os centros de gravidade e o

segmento de eixo do acelerômentro, pois na montagem do processamneto local, fisicamente

as portas analógicas só premitem que os barramentos de cada sensor estejam separados por

uma diferênça de centímetros, assim comprometendo o alinhamento físico dos sensores.

6.1.1.3 – MONTAGEM DO SISTEMA ELETROMIOGRÁFICO

Demonstrado na FIG.5.9.1.3.2 a instalação do sistema varia em torno de 40 minutos para

ser instalado, sem levar em consideração a instalação do sistema mecânico, o qual não foi

escopo de desenvolvimento neste presente trabalho.

6.1.1.4 – CAIXAS DE PROTEÇÃO DOS SISTEMAS DE PROCESSAMENTO LOCAIS

Assim como na caixa de proteção para o sistema de processamento global, a qual contém

o sistema eletrônico de processamento global e sistemas pneumáticos (válvulas

proporcionais), já citado no item 5.9.1.1. As caixas de proteção dos sistemas de

processamento locais também foram fabricados artesanalmente. Nesta forma, a dimensão das

caixas ficaram com um tamanho e peso considerável, podendo influênciar no deslocamento

dos eixos de medição, devido o escorregamento das faixas de velcro na codição de

movimentação do usuário.

180

6.1.2 – SUGESTÃO PARA TRABALHOS FUTUROS

6.1.2.1 – DESENVOLVIMENTO DO SISTEMA MECÂNICO

Como sugerido na FIG.5.9.1.4.5 é necessário implantar o sistema mecânico para finalizar

a construção do exoesqueleto parte inferior do corpo. Como não possuíamos o sistema

mecânico no LPM, a etapa de testes de carga planejada, ficou comprometida no presente

trabalho.

6.1.2.2 – ESTUDO DE POSICIONAMENTO E RESPOSTA DA MEDIÇÃO DOS SINAIS

ELETROMIOGRÁFICOS

O autor (VAUGHAN Christopher L. , 1999) expões em sua obra literária “Dynamics of

Human Gait”, dados (sinais) dos principais músculos dos membros inferiores de um indivíduo

(FIG.6.1.2.2.1). A geração de novos dados em conjunto com as recomendações de

procedimentos de instalação do grupo europeu de pesquisa (THE SENIAM PROJECT, 2013),

poderá servir como refinamento e sintonia de sinais para acionamento do exoesqueleto.

181

FIG.6.1.2.2.1 – Sinais EMG’s (VAUGHAN Christopher L., 1999).

6.2.2.3 – OTIMIZAÇÃO DO SISTEMA PNEUMÁTICO

Como no presente trabalho considerou-se que o sistema pneumático não possuia perdas,

ficou como sugestão para trabalhos futuros a simulação e implementação de um sistema

pneumático levando em consideração perda de carga pneumática.

182

7 - REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

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187

8 – APÊNDICES

188

8.1 - APËNDICE 1 – LÓGICA NEBULOSA VÁLVULA PROPORCIONAL

/*--------APËNDICE 1 - LÓGICA NEBULOSA VÁLVULA PROPORCIONAL --------------/

/INSTITUTO MILITAR DE ENGENHARIA /

/ALUNO:HELTONCASTANHEIRA /

/Orientador: Prof. Maj. Jorge Audrin Morgado de Gois /

/RIO DE JANEIRO, 17 DE ABRIL DE 2013 /

/------------------------------------------------------------------------------------------------------------*/

#include <Fuzzy.h>

#include <FuzzyComposition.h>

#include <FuzzyInput.h>

#include <FuzzyIO.h>

#include <FuzzyOutput.h>

#include <FuzzyRule.h>

#include <FuzzyRuleAntecedent.h>

#include <FuzzyRuleConsequent.h>

#include <FuzzySet.h>

#include <Servo.h>

Servo myservo_1; Servo myservo_2; // Criação de Objeto

// Declaração de Variáveis

float movmuscular=0;float varPress=0;

// Instanciando um objeto da biblioteca

Fuzzy* fuzzy = new Fuzzy();

/* APLICANDO AS FUNÇÕES DE PERTINÊNCIA ANTECEDENTES (MOVIMENTO

MUSCULAR)


1-|o o o|

189

| o o o o |

| o o |

| o o o o |

0-|o .......................o..............................o|

0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 */

FuzzySet* tracionado = new FuzzySet(0, 0, 0, 5);

FuzzySet* neutro = new FuzzySet(3, 2.5, 2.5, 3);

FuzzySet* contraido = new FuzzySet(0, 5, 5, 5);

/* (VARIAÇÃO DE PRESSÃO)


1-|o o o|

| o o o o |

| o o |

| o o o o |

0-|o .......................o..............................o|

0 1 2 3 4 5 6 */

FuzzySet* poucapress = new FuzzySet(0, 0, 0,5);

FuzzySet* mediapress = new FuzzySet(2, 2.5, 2.5, 3);

FuzzySet* muitapress = new FuzzySet(0, 5, 5, 5);

void setup(){

Serial.begin(9600);

myservo_1.attach(9);

myservo_2.attach(10);

// FuzzyInput 1

FuzzyInput* movmuscular = new FuzzyInput(1);

movmuscular->addFuzzySet(tracionado);

movmuscular->addFuzzySet(neutro);

movmuscular->addFuzzySet(contraido);

190

fuzzy->addFuzzyInput(movmuscular);

// FuzzyInput 2

FuzzyInput* varpress = new FuzzyInput(2);

varpress->addFuzzySet(poucapress);

varpress->addFuzzySet(mediapress);

varpress->addFuzzySet(muitapress);

fuzzy->addFuzzyInput(varpress);

// FuzzyOutput 1

/* (ALIMENTAÇÃO D0 MUSCULO)

PoucoAberto Aberto MuitoAberto

1-|o o o|

| o o o o |

| o o |

| o o o o |

0-|o .......................o..............................o|

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 */

FuzzyOutput* alimmuscular = new FuzzyOutput(1);

FuzzySet* poucoaberto = new FuzzySet(0, 0, 5, 40);

alimmuscular->addFuzzySet(poucoaberto);

FuzzySet* aberto = new FuzzySet(28, 40, 55, 77);

alimmuscular->addFuzzySet(aberto);

FuzzySet* muitoaberto = new FuzzySet(70, 90, 100, 100);

alimmuscular->addFuzzySet(muitoaberto);

fuzzy->addFuzzyOutput(alimmuscular);

// FuzzyOutput 2

/* (DESCARREGAMENTO D0 MUSCULO)


1-|o o o|

191

| o o o o |

| o o |

| o o o o |

0-|o .......................o..............................o|

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 */

FuzzyOutput* descmuscular = new FuzzyOutput(2);

FuzzySet*Poucoaberto = new FuzzySet(0, 0, 5, 40);

descmuscular->addFuzzySet(Poucoaberto);

FuzzySet* Aberto = new FuzzySet(28, 40, 55, 77);

descmuscular->addFuzzySet(Aberto);

FuzzySet* Muitoaberto = new FuzzySet(70, 90, 100, 100);

descmuscular->addFuzzySet(Muitoaberto);

fuzzy->addFuzzyOutput(descmuscular);

// CONSTRUÇÃO DE REGRAS

// REGRA 1

//"SE MovMuscular = Tracionado E VarPressão = PoucaPress

//ENTAO AlimMuscular = poucoAberto e Descmuscular=MuitoAberto"

FuzzyRuleAntecedent* ifMovmuscularTracionadoAndVarpressPoucapress = new


ifMovmuscularTracionadoAndVarpressPoucapress->joinWithAND(tracionado, poucapress);

// Instancinado um Consequente para a expressao

FuzzyRuleConsequent* thenAlimmuscularpoucoabertoAndDescmuscularMuitoAberto =

new FuzzyRuleConsequent();

// Adicionando o FuzzySet correspondente ao objeto Consequente

thenAlimmuscularpoucoabertoAndDescmuscularMuitoAberto->addOutput(poucoaberto);

thenAlimmuscularpoucoabertoAndDescmuscularMuitoAberto->addOutput(Muitoaberto);

192

FuzzyRule* fuzzyRule1 = new FuzzyRule(1,

ifMovmuscularTracionadoAndVarpressPoucapress,

thenAlimmuscularpoucoabertoAndDescmuscularMuitoAberto);


// REGRA 2

//"SE MovMuscular = Neutro E VarPressão = MediaPress ENTAO AlimMuscular = aberto e

Descmuscular=Aberto"

FuzzyRuleAntecedent* ifMovmuscularNeutroAndVarpressMediapress = new


ifMovmuscularNeutroAndVarpressMediapress->joinWithAND(neutro, mediapress);


FuzzyRuleConsequent* thenAlimmuscularpoucoabertoAndDescmuscularAberto = new

FuzzyRuleConsequent();


thenAlimmuscularpoucoabertoAndDescmuscularAberto->addOutput(aberto);

thenAlimmuscularpoucoabertoAndDescmuscularAberto->addOutput(Aberto);


ifMovmuscularNeutroAndVarpressMediapress,

thenAlimmuscularpoucoabertoAndDescmuscularAberto);


// REGRA 3

//"SE MovMuscular = Contraido E VarPressão = MuitaPress ENTAO AlimMuscular =

MuitoAberto e Descmuscular=PoucoAberto"

FuzzyRuleAntecedent* ifMovmuscularContraidoAndVarpressMuitapress = new


ifMovmuscularContraidoAndVarpressMuitapress->joinWithAND(contraido, muitapress);


FuzzyRuleConsequent* thenAlimmuscularmuitoabertoAndDescmuscularPoucoAberto =

new FuzzyRuleConsequent();

193


thenAlimmuscularmuitoabertoAndDescmuscularPoucoAberto->addOutput(muitoaberto);

thenAlimmuscularmuitoabertoAndDescmuscularPoucoAberto->addOutput(Poucoaberto);


ifMovmuscularContraidoAndVarpressMuitapress,

thenAlimmuscularmuitoabertoAndDescmuscularPoucoAberto);


}

void loop(){

float Movmuscular;

float VarPress;

float potValue_1;

float potValue_2;

float M_M;

float V_P;

potValue_1 = analogRead(0); //Leitura do valor crisp do Potênciometro 1


//Condicionando a resolução de 10 bits

Movmuscular=5*potValue_1/1023;

VarPress=5*potValue_2/1023;

//Visualização pela serial

Serial.print("SINAL MUSC: ");

Serial.println(Movmuscular);

Serial.print("VAR PRESS: ");

Serial.println(VarPress);

//Fuzificação

fuzzy->setInput(1,Movmuscular);

fuzzy->setInput(2, VarPress);

194

fuzzy->fuzzify();

Serial.print("MOVIMENTO MUSCULAR:");

Serial.print(tracionado->getPertinence());

Serial.print(", ");

Serial.print(neutro->getPertinence());

Serial.print(", ");

Serial.println(contraido->getPertinence());

Serial.print("VARIACAO DE PRESSAO: ");

Serial.print(poucapress->getPertinence());

Serial.print(", ");

Serial.print(mediapress->getPertinence());

Serial.print(", ");

Serial.println(muitapress->getPertinence());

//Desfuzificação

int output1 = fuzzy->defuzzify(1);


//Mapeamento e controle de servos entre 0 à 90 graus rad

M_M = map(output1, 0, 89, 0, 89);

myservo_1.write(M_M);

V_P = map(output2, 89, 0, 89, 0);

myservo_2.write(V_P);

Serial.print("ALIMENTACAO D0 MUSCULO: ");

Serial.print(output1);

Serial.print(",DESCARREGAMENTO D0 MUSCULO: ");

Serial.println(output2);

delay(5);

}

//--------------------------------------------------------------------------------------------------------------//

195

8.2 - APËNDICE 2 – PROCESSAMENTO LOCAL (PROTÓTIPO)

/*----------------APËNDICE 2 - PROCESSAMENTO LOCAL (PROTÓTIPO)-----------------/


/ALUNO: HELTON CASTANHEIRA /

/Orientador: Prof. Maj Jorge Audrin Morgado de Gois /

/RIO DE JANEIRO, 21 DE AGOSTO DE 2013 /

/--------------------------------------------------------------------------------------------------------------*/

// Constantes que representam pinos adicionais de alimentação e

// pinos das portas analógicas

const int groundpin = 13; // Pino adicional de referência - GND

const int powerpin = 12; // Pino adicional de alimentação - VS

const int groundpin_g = 11; // Pino adicional de referência - GND

const int powerpin_g = 9; // Pino adicional de alimentação - VS

const int epin = A0; // Porta analógica EMG

const int xpin = A1; // Eixo x do acelerômetro

const int ypin = A2; // Eixo y do acelerômetro

const int zpin = A3; // Eixo z do acelerômetro

const int gpin = A4; // Eixo simple giroscópio

void setup()

{

// Inicialização da serial

Serial.begin(9600);

//Inicialização dos pinos adicionais de alimentação

pinMode(groundpin, OUTPUT);

pinMode(powerpin, OUTPUT);

digitalWrite(groundpin, LOW);

196

digitalWrite(powerpin, HIGH);

pinMode(groundpin_g, OUTPUT);

pinMode(powerpin_g, OUTPUT);

digitalWrite(groundpin_g, LOW);

digitalWrite(powerpin_g, HIGH);

}

void loop()

{

Serial.print("AN0:"); //Endereço para o sinal eixo x acelerômetro

Serial.print(analogRead(xpin)); //Sinal analógico eixo x acelerômetro

Serial.print("\t");

Serial.print(",AN1:"); //Endereço para o sinal eixo y acelerômetro

Serial.print(analogRead(ypin)); //Sinal analógico eixo y acelerômetro

Serial.print("\t");

Serial.print(",AN2:"); //Endereço para o sinal eixo z acelerômetro

Serial.print(analogRead(zpin)); //Sinal analógico eixo z acelerômetro

Serial.println();

Serial.print(",AN3:"); //Endereço para o sinal giroscópio

Serial.print(analogRead(gpin)); //Sinal analógico giroscópio

Serial.println();

Serial.print(",AN4:"); //Endereço para o sinal EMG

Serial.print(analogRead(epin)); //Sinal analógico EMG

Serial.println();

// atraso para o próximo loop

delay(100);

}

//--------------------------------------------------------------------------------------------------------------//

197

8.3 - APËNDICE 3 – PROCESSAMENTO LOCAL (COXA DIREITA)

/*---------APËNDICE 3 - PROCESSAMENTO LOCAL (COXA DIREITA)---------------------/




/RIO DE JANEIRO, 23 DE NOVEMBRO DE 2013 /

/--------------------------------------------------------------------------------------------------------------*/



//PINAGEM PARA ARDUINO FIO

//ACELERÔMETRO

// ALIMENTAÇÃO PIN LÓGICOS

//(A4 --> gnd , D13--> VCC), (A7 --> X_OUT, A6 --> Y_OUT, A5 --> Z_OUT)

//GIROSCÓPIO

//(D12 --> GND , A1 --> VCC), (A0 --> SINGLE AXIS)

//EMG

//(PIN 3,3V --> +VS , PIN GND--> GND), (A3 --> SIG)

// BATERIA

//( ) , ( A2 --> + BATERIA)

// DECLARAÇÃO PINOS DE ALIMENTAÇÕES

const int gnd_acel = 18;

const int vcc_acel = 13;

const int gnd_giros = 12;

const int vcc_giros = 15;

// DECLARAÇÃO PINOS DE DADOS

const int acel_xpin = A7; // Eixo x do acelerômetro

198

const int acel_ypin = A6; // Eixo y do acelerômetro

const int acel_zpin = A5; // Eixo z do acelerômetro

const int gy_pin = A0; // Pino eixo simple Giroscópio

const int emg_pin = A3; // Pino EMG

const int bat_pin = A2; // Pino da bateria

// DECLARAÇÃO VARIÁVEIS GERAIS

int acel_x, acel_x_ft;

int acel_y, acel_y_ft;

int acel_z, acel_z_ft;

int gy, gy_ft;

float emg, emg_ft;

float EMG,BAT,bat;

void setup()

{


Serial.begin(38400);


// Acelerômetro

pinMode(gnd_acel, OUTPUT);

pinMode(vcc_acel, OUTPUT);

digitalWrite(gnd_acel, LOW);

digitalWrite(vcc_acel, HIGH);

// Giroscópio

pinMode(gnd_giros, OUTPUT);

pinMode(vcc_giros, OUTPUT);

digitalWrite(gnd_giros, LOW);

digitalWrite(vcc_giros, HIGH);

}

199

void loop()

{

Serial.print("X"); //Endereço para o sinal eixo x acelerômetro

acel_x=analogRead(acel_xpin);

Serial.print(acel_x); //Sinal analógico eixo x acelerômetro

Serial.print("Y"); //Endereço para o sinal eixo y acelerômetro

acel_y=analogRead(acel_ypin);

Serial.print(acel_y); //Sinal analógico eixo y acelerômetro

Serial.print("Z"); //Endereço para o sinal eixo z acelerômetro

acel_z=analogRead(acel_zpin);

Serial.print(acel_z); //Sinal analógico eixo z acelerômetro

Serial.print("W"); //Endereço para o sinal giroscópio

gy=analogRead(gy_pin);

Serial.print(gy);

Serial.print("a"); //Endereço para o sinal EMG

emg=analogRead(emg_pin);

EMG=3.3*emg/1023;

Serial.print(EMG);

Serial.print("1"); //Endereço para o sinal da bateria

bat=analogRead(bat_pin);

BAT=3.3*bat/1023;

Serial.print(BAT);

delay(100);

}

//--------------------------------------------------------------------------------------------------------------//

200

8.4 - APËNDICE 4 – PROCESSAMENTO LOCAL (PERNA DIREITA)

/*------------APÊNDICE 4 - PROCESSAMENTO LOCAL (PERNA DIREITA)----------------/




/RIO DE JANEIRO, 18 DE SETEMBRO DE 2013 /

/--------------------------------------------------------------------------------------------------------------*/




//ACELERÔMETRO


//(A4 --> gnd , D13--> VCC), (A7 --> X_OUT, A6 --> Y_OUT, A5 --> Z_OUT)

//GIROSCÓPIO

//(D12 --> GND , A1 --> VCC), (A0 --> SINGLE AXIS)

//EMG


// BATERIA

//( ) , ( A2 --> + BATERIA)

// DECLARAÇÃO PINOS DE ALIMENTAÇÕES

const int gnd_acel = 18;

const int vcc_acel = 13;

const int gnd_giros = 12;

const int vcc_giros = 15;


const int acel_xpin = A7; // Eixo x do acelerômetro

201

const int acel_ypin = A6; // Eixo y do acelerômetro

const int acel_zpin = A5; // Eixo z do acelerômetro

const int gy_pin = A0; // Pino eixo simple Giroscópio




int acel_x, acel_x_ft;

int acel_y, acel_y_ft;

int acel_z, acel_z_ft;

int gy, gy_ft;

float emg, emg_ft;

float EMG,BAT,bat;

void setup()

{




// Acelerômetro

pinMode(gnd_acel, OUTPUT);

pinMode(vcc_acel, OUTPUT);

digitalWrite(gnd_acel, LOW);

digitalWrite(vcc_acel, HIGH);

// Giroscópio

pinMode(gnd_giros, OUTPUT);

pinMode(vcc_giros, OUTPUT);

digitalWrite(gnd_giros, LOW);

digitalWrite(vcc_giros, HIGH);

}

202

void loop()

{

Serial.print("x"); //Endereço para o sinal eixo x acelerômetro

acel_x=analogRead(acel_xpin);

Serial.print(acel_x); //Sinal analógico eixo x acelerômetro

Serial.print("y"); //Endereço para o sinal eixo y acelerômetro

acel_y=analogRead(acel_ypin);

Serial.print(acel_y); //Sinal analógico eixo y acelerômetro

Serial.print("z"); //Endereço para o sinal eixo z acelerômetro

acel_z=analogRead(acel_zpin);

Serial.print(acel_z); //Sinal analógico eixo z acelerômetro

Serial.print("w"); //Endereço para o sinal giroscópio

gy=analogRead(gy_pin);

Serial.print(gy); //Sinal analógico giroscópio

Serial.print("b"); //Endereço para o sinal EMG


EMG=3.3*emg/1023;

Serial.print(EMG); //Sinal analógico EMG



BAT=3.3*bat/1023;

Serial.print(BAT); //Sinal analógico nivel da bateria*/

delay(100);

}

//--------------------------------------------------------------------------------------------------------------//

203

8.5 - APËNDICE 5 – PROCESSAMENTO LOCAL (COXA ESQUERDA)

/*-----------APËNDICE 5 - PROCESSAMENTO LOCAL (COXA ESQUERDA)--------------/





/--------------------------------------------------------------------------------------------------------------*/





//EMG


// BATERIA

//( ) , ( A4 --> + BATERIA)





float emg, emg_ft, bat, BAT;

float EMG;

void setup()

{



}

204

void loop()

{

Serial.print("c"); //Endereço para o sinal EMG


EMG=3.3*emg/1023;


Serial.print("3");


BAT=3.3*bat/1023; //Endereço para o sinal da bateria


delay(100);

}

//--------------------------------------------------------------------------------------------------------------//

8.6 - APËNDICE 6 – PROCESSAMENTO LOCAL (PERNA ESQUERDA)

/*-------APËNDICE 6 - PROCESSAMENTO LOCAL (PERNA ESQUERDA)-----------------/





/--------------------------------------------------------------------------------------------------------------*/




205


//EMG


// BATERIA

//( ) , ( A4 --> + BATERIA)





float emg, emg_ft,BAT,bat;

float EMG;

void setup()

{



}

void loop()

{

Serial.print("d"); //Endereço para o sinal EMG


EMG=3.3*emg/1023;




BAT=3.3*bat/1023;


delay(100);}

//--------------------------------------------------------------------------------------------------------------//

206

8.7 - APËNDICE 7 – LÓGICA NEBULOSA PARA EXOESQUELETO PARTE INFERIOR

/*-APËNDICE 7 - LÓGICA NEBULOSA PARA EXOESQUELETO PARTE INFERIOR --/

/ INSTITUTO MILITAR DE ENGENHARIA /


/Orientador: Prof. Maj. Jorge Audrin Morgado de Gois /

/RIO DE JANEIRO, 8 DE DEZEMBRO DE 2013 /

/--------------------------------------------------------------------------------------------------------------*/

#include <Fuzzy.h> // Biblioteca Fuzzy

#include <FuzzyComposition.h> // Biblioteca Fuzzy

#include <FuzzyInput.h> // Biblioteca Fuzzy

#include <FuzzyIO.h> // Biblioteca Fuzzy

#include <FuzzyOutput.h> // Biblioteca Fuzzy

#include <FuzzyRule.h> // Biblioteca Fuzzy

#include <FuzzyRuleAntecedent.h> // Biblioteca Fuzzy

#include <FuzzyRuleConsequent.h> // Biblioteca Fuzzy

#include <FuzzySet.h> // Biblioteca Fuzzy

#include <Servo.h> // Biblioteca Servos

#include <stdlib.h> // Biblioteca para a função atol()

Servo myservo_1; // Criação do objeto de controle do Servo








207

// Declaração de Variáveis

float movmuscular_1=0; float varPress_1=0; float movmuscular_2=0; float varPress_2=0;

float movmuscular_3=0; float varPress_3=0; float movmuscular_4=0; float varPress_4=0;

// Instanciando um objeto da biblioteca

Fuzzy* fuzzy = new Fuzzy();

/* APLICANDO AS FUNÇÕES DE PERTINÊNCIA ANTECEDENTES

(MOVIMENTO MUSCULAR_1)


1-|o o o|

| o o o o |

| o o |

| o o o 0 |

0-| .........................................|

0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 */

FuzzySet* tracionado_1 = new FuzzySet(0, 0, 0, 5);

FuzzySet* neutro_1 = new FuzzySet(3, 2.5, 2.5, 3);

FuzzySet* contraido_1 = new FuzzySet(0, 5, 5, 5);

/* (VARIAÇÃO DE PRESSÃO_1)

PoucaPress MediaPress MuitaPress

1-|o o o|

| o o o o |

| o o |

| o o o o |

0-| ....................................... |

0 1 2 3 4 5 6 7 */

FuzzySet* poucapress_1 = new FuzzySet(0, 0, 0,5);

FuzzySet* mediapress_1 = new FuzzySet(2, 2.5, 2.5, 3);

FuzzySet* muitapress_1 = new FuzzySet(0, 5, 5, 5);

208




1-|o o o|

| o o o o |

| o o |

| o o o o |

0-| .......................................|

0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 */






1-|o o o|

| o o o o |

| o o |

| o o o o |

0-| .........................................|

0 1 2 3 4 5 6 7 */







1-|o o o|

| o o o o |

209

| o o |

| o o o o |

0-| .........................................|

0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 */






1-|o o o|

| o o o o |

| o o |

| o o o o |

0-| ........................................|

0 1 2 3 4 5 6 7 */







1-|o o o|

| o o o o |

| o o |

| o o o o |

0-| .........................................|

----------------------------------------

0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 */

210






1-|o o o|

| o o o o |

| o o |

| o o o o |

0-| .........................................|

0 1 2 3 4 5 6 7 */




void setup(){


myservo_1.attach(9); // Endereçamento da Porta PWM(Porta 9)








// FuzzyInput 1

FuzzyInput* movmuscular_1 = new FuzzyInput(1);

movmuscular_1->addFuzzySet(tracionado_1);

movmuscular_1->addFuzzySet(neutro_1);

211

movmuscular_1->addFuzzySet(contraido_1);

fuzzy->addFuzzyInput(movmuscular_1);

// FuzzyInput 2

FuzzyInput* varpress_1 = new FuzzyInput(2);

varpress_1->addFuzzySet(poucapress_1);

varpress_1->addFuzzySet(mediapress_1);

varpress_1->addFuzzySet(muitapress_1);

fuzzy->addFuzzyInput(varpress_1);

// FuzzyInput 3






// FuzzyInput 4






// FuzzyInput 5






// FuzzyInput 6


212





// FuzzyInput 7






// FuzzyInput 8






// FuzzyOutput 1

/* (ALIMENTAÇÃO D0 MUSCULO_1)


1-|o o o|

| o o o o |

| o o |

| o o o o |

0-| .........................................|

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 */

FuzzyOutput* alimmuscular_1 = new FuzzyOutput(1);

FuzzySet* poucoaberto_1 = new FuzzySet(0, 0, 5, 40);

alimmuscular_1->addFuzzySet(poucoaberto_1);

213

FuzzySet* aberto_1 = new FuzzySet(28, 40, 55, 77);

alimmuscular_1->addFuzzySet(aberto_1);

FuzzySet* muitoaberto_1 = new FuzzySet(70, 90, 100, 100);

alimmuscular_1->addFuzzySet(muitoaberto_1);

fuzzy->addFuzzyOutput(alimmuscular_1);

// FuzzyOutput 2

/* (DESCARREGAMENTO D0 MUSCULO_1)


1-|o o o|

| o o o o |

| o o |

| o o o o |

0-| ........................................|

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 */

FuzzyOutput* descmuscular_1 = new FuzzyOutput(2);

FuzzySet*Poucoaberto_1 = new FuzzySet(0, 0, 5, 40);

descmuscular_1->addFuzzySet(Poucoaberto_1);

FuzzySet* Aberto_1 = new FuzzySet(28, 40, 55, 77);

descmuscular_1->addFuzzySet(Aberto_1);

FuzzySet* Muitoaberto_1 = new FuzzySet(70, 90, 100, 100);

descmuscular_1->addFuzzySet(Muitoaberto_1);

fuzzy->addFuzzyOutput(descmuscular_1);

// FuzzyOutput 3



1-|o o o|

| o o o o |

| o o |

214

| o o o o |

0-| ......................................|

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 */









// FuzzyOutput 4



1-|o o o|

| o o o o |

| o o |

| o o o o |

0-| ......................................|

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 */









215

// FuzzyOutput 5



1-|o o o|

| o o o o |

| o o |

| o o o o |

0-| .........................................|

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 */









// FuzzyOutput 6



1-|o o o|

| o o o o |

| o o |

| o o o o |

0-| .........................................|

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 */



216







// FuzzyOutput 7



1-|o o o|

| o o o o |

| o o |

| o o o o |

0-| ......................................|

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 */









// FuzzyOutput 8



1-|o o o|

| o o o o |

217

| o o |

| o o o o |

0-| .........................................|

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 */









//----------------------CONSTRUÇÃO DE REGRAS - VÁLVULA 1-----------------------------//

// REGRA 1



FuzzyRuleAntecedent* ifMovmuscularTracionadoAndVarpressPoucapress_1 = new...

...FuzzyRuleAntecedent();

ifMovmuscularTracionadoAndVarpressPoucapress_1->joinWithAND(tracionado_1,

poucapress_1);


FuzzyRuleConsequent* thenAlimmuscularpoucoabertoAndDescmuscularMuitoAberto_1 =

new... ...FuzzyRuleConsequent();


thenAlimmuscularpoucoabertoAndDescmuscularMuitoAberto_1-

>addOutput(poucoaberto_1);


>addOutput(Muitoaberto_1);

218


ifMovmuscularTracionadoAndVarpressPoucapress_1,...

...thenAlimmuscularpoucoabertoAndDescmuscularMuitoAberto_1);


// REGRA 2

//"SE MovMuscular = Neutro E VarPressão = MediaPress ENTAO AlimMuscular = aberto e

...Descmuscular=Aberto"

FuzzyRuleAntecedent* ifMovmuscularNeutroAndVarpressMediapress_1 = new


ifMovmuscularNeutroAndVarpressMediapress_1->joinWithAND(neutro_1, mediapress_1);


FuzzyRuleConsequent* thenAlimmuscularpoucoabertoAndDescmuscularAberto_1 = new...

...FuzzyRuleConsequent();


thenAlimmuscularpoucoabertoAndDescmuscularAberto_1->addOutput(aberto_1);

thenAlimmuscularpoucoabertoAndDescmuscularAberto_1->addOutput(Aberto_1);


ifMovmuscularNeutroAndVarpressMediapress_1,...

...thenAlimmuscularpoucoabertoAndDescmuscularAberto_1);


// REGRA 3


MuitoAberto e... ...Descmuscular=PoucoAberto"

FuzzyRuleAntecedent* ifMovmuscularContraidoAndVarpressMuitapress_1 = new


ifMovmuscularContraidoAndVarpressMuitapress_1->joinWithAND(contraido_1,

muitapress_1);


219

FuzzyRuleConsequent* thenAlimmuscularmuitoabertoAndDescmuscularPoucoAberto_1 =



thenAlimmuscularmuitoabertoAndDescmuscularPoucoAberto_1-

>addOutput(muitoaberto_1);


>addOutput(Poucoaberto_1);


ifMovmuscularContraidoAndVarpressMuitapress_1,...

...thenAlimmuscularmuitoabertoAndDescmuscularPoucoAberto_1);


//---------------------CONSTRUÇÃO DE REGRAS - VÁLVULA 2------------------------------//

// REGRA 4






poucapress_2);












220


// REGRA 5

//"SE MovMuscular = Neutro E VarPressão = MediaPress ENTAO AlimMuscular = aberto

e... ...Descmuscular=Aberto"














// REGRA 6






muitapress_2);





221









//-------------------CONSTRUÇÃO DE REGRAS - VÁLVULA 3--------------------------------//

// REGRA 7






poucapress_3);













// REGRA 8

222
















// REGRA 9






muitapress_3);







223







//---------------------CONSTRUÇÃO DE REGRAS - VÁLVULA 4------------------------------//

// REGRA 10






poucapress_4);













// REGRA 11



224














// REGRA 12






muitapress_4);









225





}

//--------------------------------------- LAÇO PRINCIPAL ---------------------------------------------//

void loop(){ // Laço Principal

if (Serial.available() > 0) {

int inByte = Serial.read();

switch (inByte) {

case 'a':

local_1(); // Função 1 - controle PAM 1

delay(1);

case 'b':


delay(1);

case 'c':


delay(1);

case 'd':


delay(1);

} } }

//---------------------FUNÇÕES PARA CONTROLE DE FLUXO ---------------------------------//

//------------------------------------------ Função 1 -------------------------------------------------------//

void local_1(void){

float Movmuscular_1;

float VarPress_1;

226

float potValue_1;

float potValue_2;

float M_M_1;

float V_P_1;

char buffer1[4];

int contadorBuffer = 0;

while(Serial.available() == 0){

}

delay(1);

while(Serial.available() > 0)

{

buffer1[contadorBuffer++] = Serial.read();

for (int i = 0; i < 3; i++)

{

buffer1[i];

delay(1);

}

int long steps2move = atol(buffer1);

potValue_1 = steps2move;


Movmuscular_1=5*potValue_1/1023;

VarPress_1=5*potValue_2/1023;

fuzzy->setInput(1,Movmuscular_1);

fuzzy->setInput(2, VarPress_1);

fuzzy->fuzzify();



227

M_M_1 = map(output1, 0, 89, 0, 89); // scale it to use it with the servo (value between

0 and 180)

myservo_1.write(M_M_1); // sets the servo position according to the scaled

value

V_P_1 = map(output2, 89, 0, 89, 0); // scale it to use it with the servo (value between 0

and 180)

myservo_2.write(V_P_1); // sets the servo position according to the scaled

value

} }

//----------------------------------------------- Função 2 --------------------------------------------------//

void local_2(void)

{


float VarPress_2;

float potValue_3;

float potValue_4;

float M_M_2;

float V_P_2;

char buffer2[4];



}

delay(1);


{


for (int i = 0; i < 3; i++)

{

228

buffer2[i];

delay(1);

}








fuzzy->fuzzify();




0 and 180)


value


and 180)


value

} }

//--------------------------------------------- Função 3 ----------------------------------------------------//

void local_3(void)

{


float VarPress_3;

float potValue_5;

229

float potValue_6;

float M_M_3;

float V_P_3;

char buffer3[4];



}

delay(1);


{


for (int i = 0; i < 3; i++)

{

buffer3[i];

delay(1);

}








fuzzy->fuzzify();




0 and 180)

230


value


and 180)


value

} }

//--------------------------------------------- Função 4 ----------------------------------------------------//

void local_4(void)

{


float VarPress_4;

float potValue_7;

float potValue_8;

float M_M_4;

float V_P_4;

char buffer4[4];



}

delay(1);


{


for (int i = 0; i < 3; i++)

{

buffer4[i];

delay(1);

231

}








fuzzy->fuzzify();




0 and 180)


value


and 180)


value

}

}

//--------------------------------------------------------------------------------------------------------------//

232

9 – ANEXO

233

9.1 - ANEXO 1 – INSTALAÇÃO E IMPORTAÇÃO DA BIBLIOTECA FUZZY

De acordo com autor (ALVES, A. J. O., 2013) a biblioteca eFLL é instalada nos seguintes

passos:

“1º Passo: Vá a página oficial do projeto no GitHub: eFLL”;

“2º Passo: Faça um clone do projeto usando o Git ou faço o download em Donwload pelo

botão “Downloads as zip”.”

“3º Passo: Clone ou descompacte os arquivos para a pasta de bibliotecas do Arduino:”

“Obs: no Ubuntu (/usr/share/arduino/libraries/) caso instalado via apt-get;

no Windows, Mac ou Linux (Onde você baixou o IDE Arduino, a pasta de biblioteca está

dentro).”

“Pronto, a biblioteca está pronta para ser usada.”

De acordo com autor (ALVES, A. J. O., 2013) a biblioteca eFLL é importada seguintes

passos:

“1º Passo: Abra o seu Arduino IDE, vá a aba no menu superior SKETCKS → BIBLIOTECA

→ Importar eFLL.”

https://github.com/zerokol/eFLL

https://github.com/zerokol/eFLL/downloads

MINISTÉRIO DA DEFESA - ime.eb.mil.br · trabalho, sem modificação de seu texto, em qualquer meio...

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