Robô Multifuncional Com Visão Por Computador

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Bol O livro intitulado "Multi Functional Robot Using Computer Vision" apresenta o desenvolvimento de um sistema robótico avançado concebido para realizar tarefas como a deteção, o reconhecimento e a manipulação de objectos utilizando a visão por computador. O robô, construído por uma equipa de estudantes de Engenharia Mecatrónica, integra componentes de hardware como o Raspberry Pi 4, controladores de motor L298N, servomotores e rodas mecânicas para movimento omnidirecional. Alimentado por algoritmos baseados em Python, OpenCV e ROS (Robot Operating System), o robô utiliza YOLOv3 para deteção de objectos em tempo real e ORB-SLAM para navegação e mapeamento. O braço robótico de 5 graus de liberdade permite uma manipulação precisa dos objectos, enquanto os cálculos de binário e de potência garantem um desempenho ótimo. Os testes demonstraram uma taxa de sucesso de 80% na preensão e menos de 5% de erro na navegação. O projeto realça o potencial da visão por computador na robótica, com melhorias futuras que incluem a reconstrução 3D, a integração da aprendizagem automática e uma GUI de fácil utilização. Este trabalho contribui para o avanço dos sistemas robóticos autónomos para aplicações industriais e logísticas.

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O livro intitulado "Multi Functional Robot Using Computer Vision" apresenta o desenvolvimento de um sistema robótico avançado concebido para realizar tarefas como a deteção, o reconhecimento e a manipulação de objectos utilizando a visão por computador. O robô, construído por uma equipa de estudantes de Engenharia Mecatrónica, integra componentes de hardware como o Raspberry Pi 4, controladores de motor L298N, servomotores e rodas mecânicas para movimento omnidirecional. Alimentado por algoritmos baseados em Python, OpenCV e ROS (Robot Operating System), o robô utiliza YOLOv3 para deteção de objectos em tempo real e ORB-SLAM para navegação e mapeamento. O braço robótico de 5 graus de liberdade permite uma manipulação precisa dos objectos, enquanto os cálculos de binário e de potência garantem um desempenho ótimo. Os testes demonstraram uma taxa de sucesso de 80% na preensão e menos de 5% de erro na navegação. O projeto realça o potencial da visão por computador na robótica, com melhorias futuras que incluem a reconstrução 3D, a integração da aprendizagem automática e uma GUI de fácil utilização. Este trabalho contribui para o avanço dos sistemas robóticos autónomos para aplicações industriais e logísticas.

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