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  \TEXT{\textbf{Palavras-chave}}
       {Condução autónoma, \textit{micro-electromechanical systems} (MEMS), modularidade, sistemas inerciais.}
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  \TEXT{\textbf{Resumo}}
       {}
  \TEXT{}
       {Este projecto enquadra-se numa actividade que tem como objectivo o desenvolvimento de meios que permitam a um carro ter percepção das acções do condutor sobre os comandos do veículo, e posteriormente controlar o veículo em situações de navegação. A primeira fase deste projecto irá permitir a monitorização dos comandos do veículo, como os pedais, e será suficientemente flexível para que possa ser instalado e removido facilmente. Não necessitará de modificações no veículo para ser instalado, e poderá ser utilizado  em aplicações que necessitem de medições semelhantes, como medições antropométricas durante terapia por electro-estimulação ou monitorização de movimento e equilíbrio em robôs humanóides. A escolha tecnológica direccionou-se para sistemas baseados em sensores inerciais como acelerómetros e giroscópios, devido ao seu preço atractivo, dimensões reduzidas e ausência de partes móveis, que melhoram a sua durabilidade.
       A novidade proposta consiste na utilização de vários sensores ligados entre si que permitam medições diferenciais para desacopolar movimentos locais da dinâmica global do veículo. As dimensões dos dispositivo desenvolvidos são muito inferiores às de todas as soluções comerciais. Por isso o projecto baseia-se em módulos que contêm acelerómetros e giroscópios MEMS ligados entre si por CANbus numa rede \textit{master multi-slave} para a análise de movimento.
       Para actuação o projecto recorre a um PLC industrial ligado a reguladores de pressão electrónicos e cilindros pneumáticos para emular o comportamento humano.
       A rede de sensores provou funcionar bem em condições estacionárias, onde as acelerações dinâmicas são despresáveis, mas requer melhoramentos de \textit{software} para lidar com situações de movimento.}

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  \TEXT{\textbf{Keywords}}
       {Autonomous driving, micro-electromechanical systems (MEMS), modularity, inertial systems.}
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  \TEXT{\textbf{Abstract}}
       {}
  \TEXT{}
       {This project is part of a broader activity that aims to develop a setup to allow a car to have perception about the driver's actions on the vehicle's controls and latter to control the vehicle in navigation situations. The first part of the project will allow monitoring the vehicle controls, such as pedals, and the setup will be flexible enough to be installed and removed easily. Also, it will not require vehicle modifications and can be used for other applications that require similar types of measurements, such as antropometry during electro-stimulation therapy or to monitor humanoid robot motion and balance. The technological choice has been directed to inertial-based sensors such as accelerometers and gyroscopes due to their attractive cost, small packaging size and absence of moving parts, which improves durability.
       One novelty on the proposed setup is that many inertial sensors can be connected in the same network and differential measurements can be done to decouple the local motion of parts from the vehicle global dynamics. Also, the size of the devices developed is much smaller and lighter than all commercial solutions found. For this purpose, the project relies on MEMS accelerometer and gyroscope modules connected in a master multi-slave network using CANbus to support the communications for motion analysis.
       On the other hand, the project includes an industrial PLC connected to a combination of pneumatic cylinders and electric pressure controllers to emulate the human foot actuation on the car control pedals.
       The network of inertial sensors proved to work well on near-stationary situations where the dynamic acceleration applied to all the modules is negligible. When subject to higher dynamic perturbations, the system requires further software improvements so it can perform adequately.}

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%As there are some market solutions, but they all require vehicle transformation or weren't flexible enough for this project specifications, the entire apparatus had to be developed.

%The goal of this project is to develop a system capable of interfacing non-drive-by-wire vehicle controls with software commands, with special attention to monitoring devices which should be capable of monitoring human drivers as well.


%The goal of this project is to develop a setup that allows the vehicle to have perception about the diver's actions on the vehicle's controls and latter to control the vehicle in emergency situations. The first part of the project will allow monitoring vehicle controls, and the setup will be flexible enough to be installed and removed easily, will not require vehicle modifications and can be used for other applications that require inertial measurement. The innovation about this setup is that multiple inertial sensors can be connected in the same network and differential measurements can be done to decouple the controls from the vehicle global dynamics.
 % \TEXT{}
%       {}
%  \TEXT{}
%       {For this goal, the project will rely on MEMS accelerometer and gyroscope modules connected in master multi-slave network using CANbus to support the communications regardless of electrical noises  for motion analysis and one industrial PLC  connected to a combination of pneumatic cylinders and electric pressure controllers to preform foot control force actuation.}
%  \TEXT{}
%       {}
%  \TEXT{}
%       {The motion analysis setup proved to work on near-stationary situations where the acceleration applied to all the modules is the same, but software improvement is required so it can perform in the remaining situations. The actuation setup is still in project stage.}



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%  \TEXT{\textbf{Palavras-chave}}
%       {Robôs autónomos, \textit{reinforcement learning}, modularidade, redundância sensorial.}
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%  \TEXT{\textbf{Resumo}}
%       {O objectivo deste trabalho é projectar e desenvolver pequenos robôs autónomos preparados para aprendizagem de comportamentos de locomoção. Uma vez que existem vários tipos de sensores e outros dispositivos que podem ser integrados num robô orientado para aprendizagem, pretendeu-se projectar um sistema modular que possibilite a adição de dispositivos futuros.}
%  \TEXT{}
%       {Dos diversos tipos de \textit{machine learning} existentes o \textit{reinforcement learning} é, sem dúvida, um dos mais interessantes. Uma vez que, o \textit{reinforcement learning} é um tipo de aprendizagem não supervisionada, isto implica que seja o robô a julgar o resultado das suas acções, julgamento esse que resulta em ``recompensas'', positivas ou negativas, consoante o as acções serem, boas ou más respectivamente.}
%  \TEXT{}
%       {Para que o robô possa fazer esse julgamento deve estar dotado de dispositivos que lhe permitam dar informações sobre o meio que o rodeia. A maioria dos pequenos robôs existentes possui apenas sensores de distância, sensores de movimento, alguns, câmara de video, etc... No entanto são poucos os que possuem redundância sensorial e sensores de contacto. Qualquer pessoa que, resultante de qualquer acção, tenha um contacto físico com o meio, sabe que não deve tomar aquela acção novamente naquelas circunstâncias. Pois, sentiu através da dor, oriunda do contacto físico, que foi uma má acção.}
%  \TEXT{}
%       {Para que os robôs aprendam eficazmente é necessário que executem más acções, pois, é com as más acções que o robô irá descobrindo o que, realmente, são boas acções. Nesse sentido, procurou-se projectar robôs robustos. Mas, ao mesmo tempo, flexíveis o suficiente para não danificarem o meio que os rodeia.
%       }
%  \TEXT{}
%       {}
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